Исследование посвящено тому, как технологии искусственного интеллекта влияют на структуру транзакционных издержек и формирование новых моделей создания стоимости в цифровой экономике. Рассматриваются изменения, происходящие в механизмах координации, распределения ресурсов и организации процессов внутри компаний после внедрения алгоритмических решений. Методологическую основу составляет системный анализ, включающий сопоставление международных практик, изучение институциональных эффектов цифровизации и аналитическую интерпретацию количественных данных о работе компаний, применяющих инструменты ИИ. Полученные результаты показывают, что использование интеллектуальных систем приводит к заметному снижению координационных затрат, расширению возможностей обработки данных, появлению новых форм цифрового сервиса и трансформации цепочек создания стоимости. Особое внимание уделено взаимосвязи транзакционных и трансформационных издержек и динамике перераспределения расходов в ходе адаптации организаций к алгоритмическим технологиям. Показано, что ИИ не только повышает внутреннюю эффективность компаний, но и формирует условия для развития платформенных экосистем и сервисных моделей совместного участия. Практическая значимость работы состоит в том, что представленные выводы могут быть использованы при разработке стратегий цифровой трансформации, оценке экономических эффектов внедрения ИИ и формировании инструментов управления, направленных на повышение устойчивости и результативности организаций.
The study examines how artificial intelligence technologies influence the structure of transaction costs and the development of new models of value creation in the digital economy. It analyzes changes in coordination mechanisms, resource allocation processes, and internal organizational workflows that occur after the adoption of algorithmic tools. The methodological basis relies on a systems approach that includes comparison of international practices, assessment of institutional effects of digitalization, and analytical interpretation of quantitative data from companies employing AI solutions. The results indicate that the use of intelligent systems leads to a measurable reduction in coordination expenses, broader data-processing capabilities, the emergence of new digital service formats, and the transformation of value-creation chains. Special attention is given to the relationship between transaction and transformation costs and to the dynamics of cost redistribution during organizational adaptation to algorithmic technologies. The study shows that AI strengthens internal operational efficiency and creates conditions for the expansion of platform ecosystems and service-based co-creation models. The practical relevance of the work lies in the applicability of its findings for developing digital transformation strategies, evaluating economic effects of AI implementation, and designing management tools aimed at improving organizational resilience and performance.