RAQAMLI IQTISODIYOTDA GENERATIV SUN'IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING BIZNES JARAYONLARGA TA'SIRI

Авторы

  • Raximov Shohruh Ikromjon o‘g‘li Oʻzbekiston jurnalistikasi va ommaviy kommunikatsiyalar universitetining “Mediadizayn” kafedrasi katta o‘qituvchisi Автор

DOI:

https://doi.org/10.65164/1yhfqt34

Ключевые слова:

generativ sun'iy intellekt, raqamli iqtisodiyot, biznes jarayonlar, katta til modellari, LLM, ChatGPT, transformatsiya, mehnat unumdorligi, avtomatlashtirish, O'zbekiston

Аннотация

Ushbu tadqiqot raqamli iqtisodiyot sharoitida generativ sun'iy intellekt (GenAI) texnologiyalarining — xususan, katta til modellari (LLM), tasvir yaratuvchi modellar va multimodal tizimlar — biznes jarayonlarga ta'sirini kompleks o'rganishga bag'ishlangan. Tadqiqotda McKinsey, Gartner, IBM va PwC kabi yetakchi tashkilotlarning 2022–2024 yillardagi empirik ma'lumotlari asosida GenAI ning xizmat ko'rsatish, marketing, moliya, ishlab chiqarish va inson resurslarini boshqarish (HRM) sohalari bo'yicha qo'llanilish holatlari qiyosiy tahlil qilingan. Metaanaliz va tizimli adabiyotlar sharhi (SLR) metodologiyasiga asoslangan ushbu tadqiqotda 2018–2024 yillarda nashr etilgan 94 ta ilmiy manba o'rganildi. Natijalar shuni ko'rsatdiki, GenAI ning biznes jarayonlariga integratsiyasi qo'shimcha qiymat yaratishda sezilarli o'zgarishlarga olib keladi: mehnat unumdorligi o'rtacha 25–40% oshadi, qaror qabul qilish tezligi 3–5 barobarga yaxshilanadi va operatsion xarajatlar 20–35% ga qisqaradi. Ayni paytda, GenAI ning tashkiliy o'zgarishlarga tayyor emaslik, ma'lumotlar xavfsizligi va etik muammolar kabi to'siqlari ham aniqlangan. O'zbekiston raqamli iqtisodiyotini rivojlantirish kontekstida ushbu natijalarga asoslangan amaliy tavsiyalar ishlab chiqilgan bo'lib, ular «Raqamli O'zbekiston – 2030» strategiyasi maqsadlari bilan uyg'unlashtirilgan 

Библиографические ссылки

1. Acemoglu, D., & Johnson, S. (2023). Power and progress: Our thousand-year struggle over

technology and prosperity. PublicAffairs.

https://www.publicaffairsbooks.com/titles/daron-acemoglu/power-andprogress/9781541702530/

2. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2022). Tasks, automation, and the rise in US wage inequality.

Econometrica, 90(5), 1973–2016. https://doi.org/10.3982/ECTA19815

3. Accenture. (2023). A new era of generative AI for everyone. Accenture Technology Vision

2023. https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/technology-trends-2023

4. BCG Henderson Institute. (2023). How people can create more value than AI. Boston

Consulting Group. https://www.bcg.com/publications/2023/how-people-create-morevalue-than-ai

5. Biesheuvel, L., de Vries, M., & Steyerberg, E. W. (2023). Hallucination in large language

models in clinical medicine. NEJM AI, 1(1), 1–9. https://doi.org/10.1056/AIcs2300155

6. Bommasani, R., Hudson, D. A., Aditi, E., Altman, R., Arora, S., Artetxe, M., ... & Liang, P.

(2021). On the opportunities and risks of foundation models. arXiv preprint

arXiv:2108.07258. https://arxiv.org/abs/2108.07258

7. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D.

(2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information

Processing Systems, 33, 1877–1901.

https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64aAbstract.html

8. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and

prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.

https://wwnorton.com/books/the-second-machine-age/

Опубликован

2026-05-15