KICHIK BIZNES SUBYEKTLARIDA SUNʼIY INTELLEKT ASOSIDA RESURSLAR SARFINI OPTIMALLASHTIRISHNING EKOLOGIK BARQARORLIK VA IQTISODIY SAMARADORLIKKA TAʼSIRI
Annotatsiya
Maqolada kichik biznes subyektlarida sunʼiy intellekt asosida resurslar sarfini optimallashtirishning iqtisodiy va ekologik natijalari yagona tizimda oʻrganildi. Porter gipotezasi, ekologik samaradorlik konsepsiyasi va ajralish (decoupling) nazariyasi asosida qoʻsh samara yondashuvi ishlab chiqildi. Our World in Data maʼlumotlari boʻyicha 2010-2022-yillarda Oʻzbekiston YaIM 101,7 foizga oʻsgani holda CO2 chiqindilari 10,6 foizga oshgani, YaIM birligiga toʻgʻri keladigan CO2 sigʻimi 45,1 foizga kamaygani aniqlandi. Qoʻshilgan qiymatning ekologik bosimga nisbati koʻrinishidagi ekologik samaradorlik koʻrsatkichini va iqtisodiy hamda ekologik samarani geometrik oʻrtacha orqali birlashtiruvchi qoʻsh samara indeksini taklif etildi. Kichik korxona misolidagi faraziy hisob sunʼiy intellekt vositalarining oʻz energiya izi hisobga olinganda ham indeks ijobiy qiymat olishini koʻrsatdi. Natijalar kichik biznesda sunʼiy intellektni yashil iqtisodiyot maqsadlari bilan uygʻunlashtirish uchun ilmiy asos boʻldi. Tahlil 2010-2022-yillar boʻyicha xalqaro maʼlumotlar bazasi va Statistika agentligi koʻrsatkichlariga tayandi.
Kalit so'zlar
sunʼiy intellekt, kichik biznes, resurs tejash, ekologik samaradorlik, ajralish samarasi, energiya sigʻimi, qoʻsh samara indeksi, yashil iqtisodiyot
Foydalanilgan adabiyotlar
- Hillary, R. (2004). Environmental management systems and the smaller enterprise. Journal of Cleaner Production, 12(6), 561-569. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2003.08.006
- Huppes, G., & Ishikawa, M. (2005). A framework for quantified eco-efficiency analysis. Journal of Industrial Ecology, 9(4), 25-41. https://doi.org/10.1162/108819805775247882
- International Energy Agency. (2025). Energy and AI. IEA. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
- Kaack, L. H., Donti, P. L., Strubell, E., Kamiya, G., Creutzig, F., & Rolnick, D. (2022). Aligning artificial intelligence with climate change mitigation. Nature Climate Change, 12(6), 518-527. https://doi.org/10.1038/s41558-022-01377-7
- Lange, S., Pohl, J., & Santarius, T. (2020). Digitalization and energy consumption. Does ICT reduce energy demand? Ecological Economics, 176, 106760. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2020.106760
- OECD. (2002). Indicators to measure decoupling of environmental pressure from economic growth (SG/SD(2002)1/FINAL). OECD Publishing. https://one.oecd.org/document/SG/SD(2002)1/FINAL/en/pdf
- OECD. (2021). The digital transformation of SMEs. OECD Studies on SMEs and Entrepreneurship. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/bdb9256a-en
- Our World in Data. (2026). Data on CO2 and greenhouse gas emissions: Uzbekistan, 2010-2022 [Data set]. Global Carbon Budget (2025), Maddison Project Database 2023, Energy Institute Statistical Review of World Energy, processed by Our World in Data. https://github.com/owid/co2-data
- Porter, M. E., & van der Linde, C. (1995). Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship. Journal of Economic Perspectives, 9(4), 97-118. https://doi.org/10.1257/jep.9.4.97
- Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., et al. (2022). Tackling climate change with machine learning. ACM Computing Surveys, 55(2), Article 42, 1-96. https://doi.org/10.1145/3485128
- Schwaeke, J., Peters, A., Kanbach, D. K., Kraus, S., & Jones, P. (2025). The new normal: The status quo of AI adoption in SMEs. Journal of Small Business Management, 63(3), 1297-1331. https://doi.org/10.1080/00472778.2024.2379999
- Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and policy considerations for deep learning in NLP. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 3645-3650). https://doi.org/10.18653/v1/P19-1355
- Tapio, P. (2005). Towards a theory of decoupling: Degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finland between 1970 and 2001. Transport Policy, 12(2), 137-151. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2005.01.001
- Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
- World Business Council for Sustainable Development. (2000). Eco-efficiency: Creating more value with less impact. WBCSD. https://www.ceads.org.ar/downloads/Ecoeficiencia.%20Creating%20more%20value%20with%20less%20impact.pdf
- Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2019-yil 4-oktabrdagi PQ-4477-son “2019-2030-yillar davrida Oʻzbekiston Respublikasining «yashil» iqtisodiyotga oʻtish strategiyasini tasdiqlash toʻgʻrisida”gi Qarori. https://lex.uz/docs/4539502
- Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktabrdagi PQ-358-son “Sunʼiy intellekt texnologiyalarini 2030-yilga qadar rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash toʻgʻrisida”gi Qarori. https://lex.uz/docs/-7158604
- Oʻzbekiston Respublikasi Prezidenti huzuridagi Statistika agentligi. (2024). 2024-yilning yanvar-iyun oylarida kichik tadbirkorlik (biznes)ning yalpi ichki mahsulotdagi ulushi qanday? https://stat.uz/uz/matbuot-markazi/qo-mita-yangiliklar/56297-2024-yilning-yanvar-iyun-oylarida-kichik-tadbirkorlik-biznes-ning-yalpi-ichki-mahsulotdagi-ulushi-qanday
- Oʻzbekiston Respublikasi Prezidenti huzuridagi Statistika agentligi. (2026). Kichik tadbirkorlik subyektlarining jami YaIMdagi ulushi (1.10.02.0005-koʻrsatkich) [SIAT maʼlumotlari]. https://api.siat.stat.uz/media/uploads/sdmx/sdmx_data_420.pdf