Бізнес-моделі та можливості штучного інтелекту

Мшвідобадзе Т. І.

Стаття

Випуск:	2023 №3 (83)
Рубрика:	Маркетинг
УДК:	030
DOI:	https://doi.org/10.33271/ebdut/83.107
Мова статті:	Англійська
Сторінки:	107-111
Заголовок:	Бізнес-моделі та можливості штучного інтелекту
Автор:	Мшвідобадзе Т. І., Горійського державного університету
Анотація:	Методологія дослідження. Інформаційною базою дослідження послугували теоретикометодологічні підходи, представлені в публікаціях зарубіжних авторів з проблем штучного інтелекту та його використання в бізнес-процесах. У якості методів було аналіз тематичних досліджень та опитувань, експертні інтерв’ю, а також системний підхід та моделювання. Результати. У статті досліджується вплив штучного інтелекту на функціонування бізнесу. Охарактеризовано можливості штучного інтелекту вирішувати економічні проблеми підприємницьких структур та продемонстровано ті виклики, перед якими постають компанії, які його застосовують під час провадження своєї господарської діяльності. Результати досліджень показують, що штучний інтелект має потенціал для значного покращення бізнесоперацій, зокрема, підвищення продуктивності праці, економії ресурсів і покращення процесу прийняття управлінських рішень. Продемонстровано, що впровадження штучного інтелекту через координацію цифрових даних допомагає поступово покращувати бізнес. Новизна. Виокремлено профілактичний бік використання штучного інтелекту (ШІ) та технології машинного навчання (ML) в інноваціях та динаміці бізнес-моделі корпоративної цифрової платформи. Практична значимість. Підприємства, які ефективно використовують штучний інтелект, можуть революціонізувати нові захоплюючі цифрові бізнес-моделі та практики, які дають їм можливість змінити глобальний економічний бізнес-ландшафт.
Ключові слова:	Штучний інтелект (ШІ), Бізнес-модель, Можливості, Алгоритми машинного навчання (МL), Технологія голограм
Файл статті:	EV20233_107-111.pdf
Література:	1. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The business of artificial intelligence. Harvard Business Review, 95(1), pp. 54-62; 2. Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review, 97(4), pp. 62-73; 3. Alhashmi, S. F., Salloum, S. A., & Abdallah, S. (2019, October). Critical success factors for implementing artificial intelligence (AI) projects in Dubai government United Arab Emirates (UAE) health sector: Applying the extended technology acceptance model (TAM). In International Conference on Advanced Intelligent Systems and Informatics, (pp. 393-405). Springer; 4. González-González, I., & Jiménez-Zarco, A. I. (2014). The MOOC phenomenon: The current situation and an alternative business model. In eLearn Center Research Paper Series, (pp. 26-33); 5. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier?. McKinsey Global Institute, p.19; 6. Armour, J., & Sako, M. (2020). AI-enabled business models in legal services: from traditional law firms to next-generation law companies? Journal of Professions and Organization, 7(1), pp. 27-46; 7. Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review, 97(4), pp. 62-73. 8. Ferrario, A., Loi, M. & Viganò, E (2020). In AI We Trust Incrementally: a Multi-layer Model of Trust to Analyze Human-Artificial Intelligence Interactions. Philos. Technol. 33, pp. 523-539. https://doi.org/10.1007/s13347-019-00378-3. 9. Morley, J., Floridi, L., Kinsey, L., & Elhalal, A. (2019). From what to how. An overview of AI ethics tools, methods and research to translate principles into practices. P.76. https://doi.org/10.2139/ssrn.3830348 10. León, M. C., Nieto-Hipólito, J. I., Garibaldi- Beltrán, J., Amaya-Parra, G., Luque-Morales, P., Magaña- Espinoza, P., & Aguilar-Velazco, J. (2016). Designing a model of a digital ecosystem for healthcare and wellness using the business model canvas. Journal of medical systems, 40(6), p.144. https://doi.org/10.1007/s10916-016-0488-3 11. Gursoy, D., Chi, O. H., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Consumer’s acceptance of artificially intelligence (AI) device use in service delivery. International Journal of Information Management, 49, pp. 157-169. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.008 12. Ghoreishi, M., & Happonen, A. (2020). New promises AI brings into circular economy accelerated product design: A review on supporting literature. In E3S Web of Conferences, (vol. 158, p.602). EDP Sciences; 13. Samsung White Paper (July 14, 2020):https://research.samsung.com/next-generation- communications ; pp.234. 14. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world: Don't be fooled by the hype. Harvard Business Review, 96(1), pp. 108-116. 15. Gentsch, P. (2019). AI Business: Framework and maturity model. In AI in Marketing, Sales and Service, (pp. 27-78). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-319-89957-2_316. 16. Chan, L., Morgan, I., Simon, H., Alshabanat, F., Ober, D., Gentry, J., … Cao, R. (2019, June). Survey of AI in cybersecurity for information technology management. In 2019 IEEE Technology & Engineering Management Conference (TEMSCON), (pp. 1-8). IEEE; 17. Daugherty, P. R., & Wilson, H. J. (2018). Human+ machine: Reimagining work in the age of AI. Harvard Business Press, p.278.