В условиях стремительного внедрения алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в маркетинговую деятельность компаний растет значимость проблемы алгоритмической предвзятости. Эта предвзятость, отражающая социальное и историческое неравенство, заложенное в обучающих данных, способна систематически искажать принципы справедливости, снижать экономическую эффективность маркетинговых решений и приводить к серьезным корпоративным и регуляторным рискам.

Целью статьи является систематизация механизмов возникновения предвзятости в наиболее распространенных маркетинговых моделях — сегментации, прогнозировании отклика, рекомендательных системах и динамическом ценообразовании, а также оценка последствий для бизнеса и потребителей, с особым акцентом на реалии развивающегося рынка Казахстана. Методология основана на структурированном анализе актуальных публикаций Scopus (2020–2024 гг.) и сопоставлении международных подходов с особенностями казахстанской практики. Впервые представлена концептуальная модель, объединяющая «источник предвзятости — механизм — маркетинговые и социальные последствия — меры корректировки».

Результаты демонстрируют, что алгоритмические смещения имеют системный характер, усиливаются в условиях ограниченности локальных данных, языковой неоднородности и дисбаланса цифровых следов (как в случае с региональной дискриминацией или прокси-предвзятостью). Неконтролируемая предвзятость трансформируется в финансовые, репутационные и юридические риски для компаний.

Предложены направления снижения предвзятости, адаптированные к нормативной базе РК: аудит данных, объясняемых ИИ, разработка метрик справедливости и внедрение управленческих мер (создание межфункциональных групп). Исследование формирует основу для последующих эмпирических работ в Казахстане, способствуя переходу к прозрачным и справедливым моделям