Evlaulating AI implementation in Kazakhstan’s industrial projects: a statistical approach

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52821/2789-4401-2025-4-248-263
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Purpose – The research examines how artificial intelligence (AI) affects industrial project outcomes in Kazakhstan by studying cost reduction and time efficiency alongside risk management effectiveness. Methodology – Based on the data collected from publicly accessible project databases, company reports as well as expert surveys, statistical methods including descriptive statistics, regression analysis, and comparative methods such as T-tests or ANOVA, were employed to evaluate the performance of 40 industrial projects in Kazakhstan, comprising 20 AI-enabled and 20 non-AI projects from the energy, manufacturing, and infrastructure sectors. Originality / value – This research addresses the insufficient statistical analysis of AI’s impact on industrial projects in Kazakhstan, by providing quantitative evidence of its effects on key project outcomes like cost, timeline, and risk control. This study offers valuable insights for industry executives and government leaders in Kazakhstan regarding the benefits and effectiveness of AI integration in industrial projects for enhanced performance and sustainable economic expansion. Findings – The study’s findings indicate that the adoption of AI in industrial projects in Kazakhstan leads to a reduction in project costs by 10% and an acceleration of project timeframes by 15%, when compared to traditional non-AI project efforts. Furthermore, AI implementation resulted in a 40% reduction in project risks and a higher project success rate of 92% for AI-enabled projects versus 85% for non-AI projects.