English
THE IMPACT OF DIGITAL TECHNOLOGIES ON MANAGERIAL DECISION-MAKING
Дата публикации
29.10.2026
Журнал
Республиканская научно-практическая конференция на тему «Цифровая и педагогическая трансформация и исследовательские модели современного образования»
Выпуск
Республиканская научно-практическая конференция на тему «Цифровая и педагогическая трансформация и исследовательские модели современного образования»
Аннотация
This paper examines how digital technologies, including big data analytics, business intelligence systems, cloud platforms and artificial intelligence (AI), are transforming managerial decision-making. Drawing on Herbert Simon's model of the decision process, the study analyses the effect of these technologies on each stage: intelligence, design, choice and implementation. The paper argues that digital tools increase the speed, accuracy and evidence base of managerial decisions, yet also create new risks such as automation bias, algorithmic opacity, data quality problems and skill gaps. Based on a systematic review of academic literature and recent industry surveys, the study proposes a human–AI augmentation approach and practical recommendations for organisations, with particular reference to Uzbekistan's digital transformation agenda.
Ключевые слова
artificial intelligence
business analytics
data-driven decision-making
decision support systems
digital technologies
digital transformation.
managerial decision-making
Oʻzbekcha
Maqolada katta ma'lumotlar tahlili, biznes-intellekt tizimlari, bulutli platformalar va sun'iy intellekt kabi raqamli texnologiyalarning boshqaruv qarorlarini qabul qilish jarayoniga ta'siri tahlil qilinadi. G. Saymonning qaror qabul qilish modeli asosida texnologiyalarning har bir bosqichga ta'siri ko'rib chiqiladi. Raqamli vositalar qarorlarning tezligi, aniqligi va asoslanganligini oshirishi bilan birga, avtomatlashtirishga ortiqcha ishonch, algoritmlarning shaffof emasligi va malaka yetishmasligi kabi xavflarni ham keltirib chiqarishi ko'rsatiladi. Inson va sun'iy intellekt hamkorligiga asoslangan yondashuv hamda amaliy tavsiyalar taklif etiladi.
biznes-tahlil
boshqaruv qarorlari
ma'lumotlarga asoslangan qarorlar
raqamli texnologiyalar
raqamli transformatsiya.
sun'iy intellekt
Русский
В статье анализируется влияние цифровых технологий — анализа больших данных, систем бизнес-аналитики, облачных платформ и искусственного интеллекта — на процесс принятия управленческих решений. На основе модели принятия решений Г. Саймона рассматривается воздействие технологий на каждый его этап. Показано, что цифровые инструменты повышают скорость, точность и обоснованность решений, но одновременно порождают риски чрезмерного доверия автоматизации, непрозрачности алгоритмов и дефицита компетенций. Предложены подход, основанный на сотрудничестве человека и ИИ, и практические рекомендации.
бизнес-аналитика
искусственный интеллект
решения на основе данных
управленческие решения
цифровая трансформация.
цифровые технологии
1. Simon, H. A. (1960). The new science of management decision. New York: Harper & Row.
2. Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016). The rapid adoption of data-driven decision-making. American Economic Review, 106(5), 133–139.
3. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on analytics: The new science of winning. Boston: Harvard Business School Press.
4. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Boston: Harvard Business Review Press.
5. Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & von Krogh, G. (2019). Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 66–83.
6. Jarrahi, M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human–AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, 61(4), 577–586.
7. Dietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2015). Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err. Journal of Experimental Psychology: General, 144(1), 114–126.
8. Logg, J. M., Minson, J. A., & Moore, D. A. (2019). Algorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 151, 90–103.
9. Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
10. McKinsey & Company. (2025, November 5). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. Retrieved from https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
11. Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial intelligence and management: The automation–augmentation paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192–210.
12. Decree of the President of the Republic of Uzbekistan No. PF-6079 of 5 October 2020 "On approval of the Digital Uzbekistan – 2030 Strategy and measures for its effective implementation". Retrieved from https://lex.uz
13. Parasuraman, R., & Manzey, D. H. (2010). Complacency and bias in human use of automation: An attentional integration. Human Factors, 52(3), 381–410.
