| Випуск: | 2026 №3 (95) |
| Рубрика: | Фінанси, банківська справа, страхування та фондовий ринок |
| УДК: | 330.34:004.8 |
| DOI: | https://doi.org/10.33271/ebdut/95.122 |
| Мова статті: | Українська |
| Сторінки: | 122-131 |
| Заголовок: | Модель формування результативності діяльності підприємства в умовах впровадження систем штучного інтелекту |
| Автор: | Усатенко М. В., НТУ «Дніпровська політехніка» |
| Анотація: | Методологія дослідження. Методологічною базою дослідження виступили наукові напрацювання вітчизняних та іноземних фахівців у сфері цифрової трансформації підприємств, статистичні матеріали Національного банку України та аналітичні звіти консалтингових компаній і галузеві дослідження у сфері впровадження штучного інтелекту. Результати дослідження отримані шляхом використання методів аналізу та синтезу – для узагальнення економічних передумов упровадження систем штучного інтелекту на підприємствах та виявлення взаємозв'язків між зовнішніми обмеженнями діяльності бізнесу й адаптаційними управлінськими рішеннями; логічного узагальнення та абстрагування – для побудови концептуальної моделі формування результативності діяльності підприємства в умовах впровадження штучного інтелекту; порівняльного аналізу – для зіставлення даних галузевих досліджень щодо ефективності впровадження штучного інтелекту в діяльність підприємств; системного підходу – для комплексного узагальнення економічних передумов, переваг і класифікації ризиків упровадження штучного інтелекту на рівні підприємства. Результати. У статті узагальнено економічні передумови впровадження систем штучного інтелекту на підприємствах в умовах цифрової трансформації та дії макроекономічних обмежень воєнного часу. Проаналізовано динаміку ділових очікувань та секторальних індексів промисловості й будівництва за даними Національного банку України, виявлено вплив дефіциту енергоресурсів, зростання виробничих витрат і браку кваліфікованих працівників на управлінські рішення підприємств щодо впровадження інтелектуальних технологій. Запропоновано концептуальну модель формування результативності діяльності підприємства, що відображає послідовність дії зовнішніх обмежень, операційних наслідків, адаптаційних механізмів та управлінських інструментів. Систематизовано економічні переваги впровадження штучного інтелекту на операційному, тактичному та стратегічному рівнях управління. Класифіковано ризики впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси підприємств за п'ятьма групами. Новизна. Запропоновано концептуальну модель формування результативності діяльності підприємства в умовах впровадження систем штучного інтелекту, яка на відміну від наявних підходів відображає причинно-наслідковий зв'язок між зовнішніми макроекономічними обмеженнями та вибором конкретних інструментів автоматизації бізнес-процесів. Практична значущість. Результати дослідження мають прикладний характер, оскільки сприяють формуванню обґрунтованого підходу до прийняття управлінських рішень щодо доцільності впровадження систем штучного інтелекту на підприємствах з урахуванням повного спектра очікуваних економічних переваг та супутніх ризиків. |
| Ключові слова: | Штучний інтелект, Цифрова трансформація, Економічна ефективність, Управлінські рішення, Ризики впровадження, Конкурентоспроможність підприємства |
| Файл статті: | EV20263_122-131.pdf |
| Література: | - 1. Hrinberh, H.L., & Konokhova, Z.P. (2025). Informatsiino-analitychna pidtrymka marketynhu: suchasni trendy ta vyklyky. Efektyvna ekonomika, (3). DOI: http://doi.org/10.32702/2307-2105.2025.3.53
- 2. Biznes zberih strymani otsinky svoiei dilovoi aktyvnosti: pidsumky opytuvannia pidpryiemstv u hrudni 2025 roku. National Bank of Ukraine. Retrieved from https://bank.gov.ua/ua/news/all/biznes-zberig-strimani-otsinki-svoyeyi-dilovoyi-aktivnosti--pidsumki-opitu-vannya-pidpriyemstv-u-grudni
- 3. Biznes-ochikuvannia v Ukraini: rezultaty opytuvannia NBU za sichen. Retrieved from https://7emi-nar.ua/news/16913-biznes-ocikuvannya-v-ukrayini-re-zultati-opituvannya-nbu-za-sicen
- 4. Inflatsiinyi zvit. Sichen 2026 roku. National Bank of Ukraine. Retrieved from https://bank.gov.ua/ad-min_uploads/article/IR_2025-Q4.pdf
- 5. Shtuchnyi intelekt u vyrobnytstvi: rol ta perevahy: Wezom. Retrieved from https://we-zom.com.ua/ua/blog/shtuchniy-intelekt-u-virobnitstvi-perevagi-ta-prikladi-zastosuvannya
- 6. Vplyv vykorystannia shtuchnoho intelektu na rynok pratsi 2025. : PwC Ukraine. Retrieved from https://www.pwc.com/ua/uk/survey/2025/vykorystannya-shtuchnoho-intelektu-vplyv-na-rynok-pratsi.html
- 7. The State of AI: global survey 2025: McKinsey & Company. Retrieved from https://www.mckin-sey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- 8. Maibutnie tekhnolohii chy zahroza: shcho ochikuvaty vid shtuchnoho intelektu u 2025 rotsi: ESET. Retrieved from https://www.eset.com/ua/about/news-room/blog/smart-technologies/maybutnye-tekhnolohiy-chy-zahroza-shcho-ochikuvaty-vid-shtuchnoho-intelektu-u-2025-rotsi/
- 9. Trykulich, P.P. (2025). Ryzyky vprovadzhennia shtuchnoho intelektu u pidpryiemnytsku diialnist. Ekonomika ta suspilstvo, (71). DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-71-159
- 10. Zhdanova, Yu., Shevchenko, S., Zolotukhina, O., & Nehodenko, O. (2026). Zastosuvannia poiasniuvanoho shtuchnoho intelektu dlia otsiniuvannia ryzykiv informatsiinoi bezpeky. Kiberbezpeka: osvita, nauka, tekhnika, 1(33), 814-832. DOI: https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.33.1286
- 11. Zavrazhnyi, K.Yu. (2023). Vykorystannia shtuchnoho intelektu ta vplyv tsyfrovizatsii na stalyi rozvytok korporatyvnoho biznesu. Akademichni vizii, (26). DOI: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10257188
- 12. Rykhalskyi, O.Yu. (2025). Rozrobka modelei pryiniattia rishen ta system shtuchnoho intelektu dlia pidpryiemstv. Visnyk Khersonskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu, 2(93), 314-318. DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.2.38
- 13. Vplyv shtuchnoho intelektu na efektyvnist ta konkurentospromozhnist biznesu. : SITNIKS. Retrieved from https://sitniks.ua/blog_post/vplyv-shtuchnogo-intel-ektu-na-efektyvnist-ta-konkurentospromozhnist-biznesu/
|
Архів