Жасанды интеллект (ЖИ) және машиналық оқыту алгоритмдерін компаниялардың маркетингтік қызметіне тез енгізу жағдайында алгоритмдік бейімділік проблемасының маңыздылығы артып келеді. Оқыту деректеріне енгізілген Әлеуметтік және тарихи теңсіздіктерді көрсететін бұл біржақтылық әділеттілік принциптерін жүйелі түрде бұрмалауға, маркетингтік шешімдердің экономикалық тиімділігін төмендетуге және маңызды корпоративтік және реттеуші тәуекелдерге әкелуі мүмкін. Мақаланың мақсаты неғұрлым кең таралған маркетингтік модельдерде — сегменттеу, реакцияны болжау, ұсынымдық жүйелер мен динамикалық баға белгілеуде біржақтылықтың пайда болу тетіктерін жүйелеу, сондай-ақ Қазақстанның дамушы нарығының шындығына ерекше назар аудара отырып, бизнес пен тұтынушылар үшін салдарларды бағалау болып табылады. Әдістеме Scopus (2020-2024 жж.) өзекті басылымдарын құрылымдық талдауға және халықаралық тәсілдерді қазақстандық тәжірибенің ерекшеліктерімен салыстыруға негізделген. Алғаш рет «біржақтылық көзі — механизм — маркетингтік және әлеуметтік салдарлар — түзету шараларын» біріктіретін тұжырымдамалық модель ұсынылды. Нәтижелер алгоритмдікмещысулардың жүйелік сипатқа ие екенін, жергілікті деректердің шектеулілігі, тілдік гетерогенділік және цифрлық іздердің теңгерімсіздігі жағдайында (аймақтық кемсітушілік немесе прокси-бейімділік жағдайындағыдай) күшейетінін көрсетеді. Бақыланбайтын бейімділік компаниялар үшін қаржылық, беделді және заңды тәуекелдерге айналады. ҚР нормативтік базасына бейімделген біржақтылықты төмендету бағыттары ұсынылды: ЖИ түсіндіретін деректердің аудиті, әділдік метрикаларын әзірлеу және басқару шараларын енгізу (функционаларалық топтар құру). Зерттеу ашық және әділ үлгілерге көшуге ықпал ете отырып, Қазақстандағы кейінгі эмпирикалық жұмыстар үшін негіз қалыптастырады.