СУЧАСНІ КОНЦЕПЦІЇ ТА МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ ПІДПРИЄМСТВОМ

Андрій Бевз

doi:10.31499/2616-5236.1(30).2025.317883

Автор(и)

Андрій Бевз Уманський державний педагогічний університет імені Павла Тичини, Україна https://orcid.org/0009-0004-5034-604X

DOI:

https://doi.org/10.31499/2616-5236.1(30).2025.317883

Ключові слова:

інтелектуальна автоматизація, штучний інтелект, машинне навчання, роботизована автоматизація процесів, аналіз даних, підтримка прийняття рішень, оптимізація бізнесу, ризики та виклики ШІ, впровадження ШІ

Анотація

Стаття присвячена сучасним концепціям та методам використання штучного інтелекту (ШІ) в управлінні підприємствами. Розглянуто інтелектуальну автоматизацію, аналітику даних і підтримку прийняття рішень, які підвищують ефективність і гнучкість бізнесу, а також ефективні методи та підходи для інтеграції цих технологій у діяльність підприємств. Наведено статистичні дані, згідно з якими 60% компаній у розвинених країнах вже використовують ШІ. Висвітлено кількісні й якісні методи дослідження ШІ та основні виклики: кібербезпеку, етику, витрати та нестачу кадрів

Біографія автора

Андрій Бевз, Уманський державний педагогічний університет імені Павла Тичини

аспірант за спеціальністю 073 «Менеджмент» кафедри маркетингу, менеджменту та управління бізнесом

Посилання

Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=2918544

Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2021). The productivity J-curve: How intangibles complement general purpose technologies. American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1), 333–372. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/mac.20180386

Frank, M. R., Wang, D., Cebrian, M., & Rahwan, I. (2019). The evolution of the global digital divide: The impact of AI on developing countries. Journal of Artificial Intelligence Research, 66, 317–356.

Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2016). Where machines could replace humans—and where they can’t (yet). McKinsey Quarterly.

McKinsey & Company. (2023). The state of intelligent automation in enterprises. URL: https://www.mckinsey.com

PwC. (2022). AI adoption and employee flexibility: Perspectives from executives. URL: https://www.pwc.com

Ransbotham, S., Kiron, D., & Prentice, P. K. (2016). Beyond the hype: The hard work behind analytics success. MIT Sloan Management Review, 57(3), 78–85.

Statista. (2023). AI-driven data analysis: Adoption trends in the US. URL: https://www.statista.com/study/50485/in-depth-report-artificial-intelligence/

Walmart. (2023). Time series analysis in retail: Enhancing demand forecasting. URL: https://corporate.walmart.com

Accenture. (2023). Unleashing the power of AI in retail. URL: https://www.accenture.com/us-en/insights/retail/unleashing-power-generative-ai