Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій

Оскільки ШІ є однією з ключових технологій, що формує цифрову економіку, його застосування охоплює широке коло бізнес-процесів, починаючи від автоматизації рутинних завдань і закінчуючи стратегічним прийняттям рішень. Дана стаття присвячена аналізу сучасних досліджень і публікацій щодо впливу штучно...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2024
Main Authors:	Клюс, Ю.І., Гуменюк, В.В.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут економіки промисловості НАН України 2024
Series:	Управління економікою: теорія та практика
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/203493
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій / Ю.І. Клюс, В.В. Гуменюк // Управління економікою: теорія та практика: зб. наук. пр. — К: ІЕП НАНУ, 2024. — С. 154-167. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-203493
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-2034932025-08-29T10:31:15Z Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій Implementation of artificial intelligence in the activities of organizations Клюс, Ю.І. Гуменюк, В.В. Оскільки ШІ є однією з ключових технологій, що формує цифрову економіку, його застосування охоплює широке коло бізнес-процесів, починаючи від автоматизації рутинних завдань і закінчуючи стратегічним прийняттям рішень. Дана стаття присвячена аналізу сучасних досліджень і публікацій щодо впливу штучного інтелекту (ШІ) на підприємницьку діяльність, а також можливостей і викликів, які виникають у процесі його впровадження. В ній розглядається глобальна тенденція зростання популярності генеративного ШІ, який дозволяє створювати контент, оптимізувати операційні процеси та покращувати взаємодію з клієнтами. Окрему увагу приділено аналізу переваг використання ШІ в бізнесі, серед яких підвищення продуктивності, економія ресурсів, персоналізація послуг, підвищення якості аналітики та прискорення процесу прийняття рішень. У дослідженні розглянуто результати досліджень, що підтверджують ефективність інтеграції ШІ у компаніях різних галузей, включаючи фінансовий сектор, роздрібну торгівлю, виробництво та логістику. Однак автори акцентують увагу не лише на позитивних аспектах, а й на бар’єрах, що ускладнюють впровадження ШІ у бізнес-процеси. Серед основних викликів виділено високу вартість розробки та впровадження, потребу у спеціалізованих кадрах, складність інтеграції в існуючі бізнес-моделі та питання етичності й безпеки даних. У статті запропоновано покроковий підхід до імплементації ШІ, що включає оцінку технологічної зрілості компанії, визначення ключових показників ефективності, вибір релевантних рішень, навчання персоналу та безперервний моніторинг ефективності роботи ШІ-систем. Описано модель AI Readiness від Deloitte, яка дозволяє компаніям оцінити рівень готовності до використання ШІ та сформувати стратегію його впровадження. Загалом, дане дослідження підкреслює важливість комплексного підходу до впровадження ШІ в підприємницьку діяльність, з урахуванням усіх можливих ризиків і перешкод. Отримані висновки та рекомендації можуть бути корисними як для бізнес-лідерів, так і для дослідників, що вивчають вплив інноваційних технологій на економіку. As AI is one of the key technologies shaping the digital economy, its application covers a wide range of business processes, from automation of routine tasks to strategic decision-making. This article analyzes current research and publications on the impact of artificial intelligence (AI) on business activities, as well as the opportunities and challenges that arise in the process of its implementation. The article discusses the global trend of growing popularity of generative AI, which allows creating content, optimizing operational processes, and improving customer interaction. Particular attention is paid to the analysis of the benefits of using AI in business, including increased productivity, resource savings, personalization of services, improved analytics, and accelerated decision-making. The study reviews the results of studies confirming the effectiveness of AI integration in companies from various industries, including the financial sector, retail, manufacturing, and logistics. However, the authors focus not only on the positive aspects but also on the barriers that complicate the implementation of AI in business processes. Among the main challenges are the high cost of development and implementation, the need for specialized personnel, the complexity of integration into existing business models, and the issues of ethics and data security. The article proposes a step-by-step approach to AI implementation, which includes assessing the company’s technological maturity, identifying key performance indicators, selecting relevant solutions, training personnel, and continuously monitoring the efficiency of AI systems. The author describes the Deloitte AI Readiness model that allows companies to assess the level of readiness to use AI and formulate a strategy for its implementation. In general, this study emphasizes the importance of a comprehensive approach to the implementation of AI in business, taking into account all possible risks and obstacles. The conclusions and recommendations can be useful for both business leaders and researchers studying the impact of innovative technologies on the economy. 2024 Article Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій / Ю.І. Клюс, В.В. Гуменюк // Управління економікою: теорія та практика: зб. наук. пр. — К: ІЕП НАНУ, 2024. — С. 154-167. — Бібліогр.: 17 назв. — укр. 2221-1187 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/203493 004+334 https://doi.org/10.37405/2221-1187.2024.154-167 uk Управління економікою: теорія та практика application/pdf Інститут економіки промисловості НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
description	Оскільки ШІ є однією з ключових технологій, що формує цифрову економіку, його застосування охоплює широке коло бізнес-процесів, починаючи від автоматизації рутинних завдань і закінчуючи стратегічним прийняттям рішень. Дана стаття присвячена аналізу сучасних досліджень і публікацій щодо впливу штучного інтелекту (ШІ) на підприємницьку діяльність, а також можливостей і викликів, які виникають у процесі його впровадження. В ній розглядається глобальна тенденція зростання популярності генеративного ШІ, який дозволяє створювати контент, оптимізувати операційні процеси та покращувати взаємодію з клієнтами. Окрему увагу приділено аналізу переваг використання ШІ в бізнесі, серед яких підвищення продуктивності, економія ресурсів, персоналізація послуг, підвищення якості аналітики та прискорення процесу прийняття рішень. У дослідженні розглянуто результати досліджень, що підтверджують ефективність інтеграції ШІ у компаніях різних галузей, включаючи фінансовий сектор, роздрібну торгівлю, виробництво та логістику. Однак автори акцентують увагу не лише на позитивних аспектах, а й на бар’єрах, що ускладнюють впровадження ШІ у бізнес-процеси. Серед основних викликів виділено високу вартість розробки та впровадження, потребу у спеціалізованих кадрах, складність інтеграції в існуючі бізнес-моделі та питання етичності й безпеки даних. У статті запропоновано покроковий підхід до імплементації ШІ, що включає оцінку технологічної зрілості компанії, визначення ключових показників ефективності, вибір релевантних рішень, навчання персоналу та безперервний моніторинг ефективності роботи ШІ-систем. Описано модель AI Readiness від Deloitte, яка дозволяє компаніям оцінити рівень готовності до використання ШІ та сформувати стратегію його впровадження. Загалом, дане дослідження підкреслює важливість комплексного підходу до впровадження ШІ в підприємницьку діяльність, з урахуванням усіх можливих ризиків і перешкод. Отримані висновки та рекомендації можуть бути корисними як для бізнес-лідерів, так і для дослідників, що вивчають вплив інноваційних технологій на економіку.
format	Article
author	Клюс, Ю.І. Гуменюк, В.В.
spellingShingle	Клюс, Ю.І. Гуменюк, В.В. Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій Управління економікою: теорія та практика
author_facet	Клюс, Ю.І. Гуменюк, В.В.
author_sort	Клюс, Ю.І.
title	Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій
title_short	Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій
title_full	Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій
title_fullStr	Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій
title_full_unstemmed	Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій
title_sort	впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій
publisher	Інститут економіки промисловості НАН України
publishDate	2024
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/203493
citation_txt	Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій / Ю.І. Клюс, В.В. Гуменюк // Управління економікою: теорія та практика: зб. наук. пр. — К: ІЕП НАНУ, 2024. — С. 154-167. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.
series	Управління економікою: теорія та практика
work_keys_str_mv	AT klûsûí vprovadžennâštučnogoíntelektuvdíâlʹnístʹorganízacíi AT gumenûkvv vprovadžennâštučnogoíntelektuvdíâlʹnístʹorganízacíi AT klûsûí implementationofartificialintelligenceintheactivitiesoforganizations AT gumenûkvv implementationofartificialintelligenceintheactivitiesoforganizations
first_indexed	2025-12-01T17:18:52Z
last_indexed	2025-12-01T17:18:52Z
_version_	1850327208216756224
fulltext	Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк 154 ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 DOI: https://doi.org/10.37405/2221-1187.2024.154-167 УДК 004+334 Ю. І. Клюс, д.е.н., проф. ORCID 0000-0002-1841-2578 e-mail: klius@snu.edu.ua, В. В. Гуменюк, аспірант ORCID 0009-0002-2475-6294 e-mail: humenyukvv@ukr.net, Східноукраїнський національний універ- ситет ім. В. Даля, м. Київ ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ДІЯЛЬНІСТЬ ОРГАНІЗАЦІЙ Постановка проблеми. Впровадження штучного інтелекту (ШІ) у бізнес-процеси стикається з низкою суттєвих викликів, які гальмують його повсюдне використання. Однією з головних про- блем є складність інтеграції ШІ у наявні системи управління під- приємством, що часто потребує кардинальної перебудови бізнес- моделі та суттєвих фінансових витрат. Багато компаній стикаються з недостатньою підготовкою персоналу до роботи з інтелектуаль- ними системами, що призводить до низької ефективності їх вико- ристання. Окрім цього, для якісного впровадження ШІ необхідна велика кількість структурованих даних, проте у багатьох підпри- ємств виникають труднощі з їх збором, обробкою та аналізом. Значну загрозу становить також відсутність стандартизованих ме- тодик оцінки ефективності ШІ-рішень, що ускладнює обґрунту- вання інвестицій у цю сферу. Додатковою проблемою є питання безпеки даних та конфі- денційності, оскільки алгоритми ШІ часто працюють з великою кількістю чутливої інформації, що може призвести до витоків або зловживань. Відсутність належного законодавчого регулювання ускладнює процес адаптації ШІ до вимог ринку та створює юри- дичну невизначеність для бізнесу. Крім того, багато організацій стикаються з низьким рівнем довіри до рішень, ухвалених ШІ, що уповільнює його впровадження у критично важливі сфери, такі як фінанси, медицина та державне управління. Автоматизація, спричи- нена впровадженням ШІ, також породжує соціально-економічні ви- клики, зокрема скорочення робочих місць, що викликає додатковий ©Видавець Інститут економіки промисловості НАН України, 2024 © Видавець Академія економічних наук України, 2024 Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 155 опір з боку працівників та суспільства. Отже, успішне впро- вадження ШІ вимагає комплексного підходу, який включає тех- нічну адаптацію, нормативне врегулювання та підвищення рівня довіри до інтелектуальних технологій. Аналіз основних досліджень та публікацій. В даний час тема штучного інтелекту в наукових колах являється однією з най- більш актуальних і обговорюваних та викликає зростаючий інтерес. Розвиток, перспективи, можливості, вплив, ризики, проблематика, виклики застосування комп’ютерного інтелекту є найчастішими пи- таннями, які вчені піднімають у своїх публікаціях. Те ж саме стосу- ється і впровадження АІ в підприємницьку діяльність організацій, проблематикою якої займаються багато вчених з усього світу. Та- кож ця тема жваво обговорюється в науково-популярній, приклад- ній літературі, оскільки впровадження це перехід від теоретичної частини до практичного застосування. Значний внесок у вивчення та дослідження тематики ШІ зробили такі науковці, як М. Лі, Х. Шиперс, А. Луї та Е. Нгай [1], М. Берубе, Т. Джаннелія та Г. Віал [2], В. Фостолович [3], Еміль Блікст Хансен і Саймон Бог [4], В. Кузьомко [5], Hsin-Pin Fu, Tien-Hsiang Chang, Sheng-Wei Lin, Ying-Hua Teng, Ying-Zi Huang [6], Н. Хефнер, В. Паріда, О. Гас- сманн, Дж. Вінсент [7], Victoria Uren, John S. Edwards [8]. Виклад основного матеріалу. З кожним роком штучний ін- телект набуває все більшого значення і впливу в діяльності підпри- ємств, державних структур, в освітніх та медичних сферах, прак- тично в усіх галузях економіки. Він допомагає зробити ефективні- шими бізнес-процеси – автоматизувати рутинні задачі, підвищити управління, покращити взаємодію з клієнтами, підвищити якість то- варів і послуг, зменшити операційні витрати та збільшити прибутки організацій. Компанії, які будуть ігнорувати такий потужний ін- струмент, як АІ, ризикують в найближчі роки стати неконкуренто- спроможними і втратити свої позиції на ринку. Інструменти штучного інтелекту застосовуються в марке- тингу, транспорті та логістиці, освіті, медицині, прийнятті управ- лінських рішень, у виробництві, у фінансовій та банківській сферах [9]. У дослідженні IBM Global AI Adoption Index 2023 відзначено, що 82% корпоративних фірм світу (1000 і більше працюючих осіб) так чи інакше впроваджують АІ у свою діяльність або ж поки екс- периментують і вивчають його. З усіх опитаних організацій, які вивчали та імплементували штучний інтелект, 59% збільшили свою ефективність [10]. Досить різко зріс у 2024 році попит на генера- тивний штучний інтелект (GenAI). Після розуміння можливостей Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк 156 ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 генеративного ШІ для бізнесу у 2023 році, організації почали впро- ваджувати і використовувати дану технологію й отримувати чудові результати, наголошує McKinsey. Відповідно до результатів до- слідження Global Survey on AI, у 2024 році кількість компаній у світі, які активно застосовують генеративний ШІ, зросла аж вдвічі. Частка таких організацій підвищилась до 65%, тоді як в 2023 році цей показник становив 33%. Впровадження технологій АІ є логічним кроком для всіх ком- паній, що прагнуть розвиватися і не втратити свої позиції на ринку, не кажучи вже про нарощення конкурентних переваг та лідерство в галузі. Однак підприємства стикаються з труднощами та склад- ністю впровадження штучного інтелекту в свої бізнес-процеси. Проблематика полягає в економічних, технічних, людських, органі- заційних аспектах, у відсутності глибокого розуміння можливостей комп’ютерного інтелекту, потребі в структурних та технологічних змінах, які часто стикаються з опором персоналу. Тому впровадження ШІ в діяльність будь-якої організації є складним і тривалим процесом, який включає ряд ризиків. З огляду на це, компанії повинні мати чітку покрокову стратегію імплемен- тації АІ в свою бізнес діяльності, щоб мінімізувати ризики та до- сягти максимального ефекту від його використання. Існує багато підходів до впровадження штучного інтелекту, як суто наукових, так і практичних. Одним з провідних і достатньо вивчених є модель технологічної зрілості компаній (AI Readiness) від Deloitte, що являє собою систему оцінки зрілості технологій в різних галузях, вклю- чно з штучним інтелектом та машинним навчанням. Дана модель забезпечує чітку структуру для розробки, оцінювання та впро- вадження систем, визначаючи основні етапи їхнього розвитку. Це сприяє узгодженій роботі організацій над впровадженням нових технологій, знижує ризики та підвищує загальну ефективність. Концепція готовності та управління штучним інтелектом від Deloitte охоплює 10 ключових напрямів, які допомагають забезпе- чити готовність і зрілість ШІ в масштабах підприємства. Вона вклю- чає наступні складові: встановлення напрямку де і як ШІ може по- кращити роботу організації та досягти цілей (визначення можли- востей та приклади використання, бачення та встановлення управ- ління), створення основних можливостей для надання цінності ШІ (підготовка масиву даних, розробка (замовлення) відповідних ін- струментів та рішень, підбір, підготовка і навчання персоналу, за- безпечення технічної сторони інфраструктури), цілісне управління Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 157 та розвиток АІ (масштабування, обслуговування та керування рі- шеннями, управління та оптимізація джерел AI) [11]. Пропонуємо розглянути більш детальний покроковий алго- ритм ефективного впровадження ШІ в діяльність організації (див. рисунок). Першим обов’язковим пунктом є формування в компанії розуміння, культури відкритості до нових технологій. Керівництво, менеджмент середньої ланки, а також персонал, який безпосередньо буде займатись реалізацією поставлених задач по запровадженню АІ, повинні бути відкриті до запланованих змін та інновацій, до по- стійного вдосконалення, мати відкриті наміри для трансформації бізнесу та взаємодії людей та комп’ютерних технологій в робочому середовищі. Бути проактивними в питаннях вивчення, розповсю- дженню і застосування передового досвіду в колективі, приймати рішення і планувати на основі актуальних цифрових даних [12]. Рисунок. Етапи впровадження штучного інтелекту в діяльність організації Джерело: розроблено авторами. Другим етапом є визначення основних показників ефектив- ності, які будуть використовуватись при оцінці результативності використання штучного інтелекту. Для цього потрібно зібрати всі дані та сформувати електронну базу про поточний стан ключових індикаторів діяльності підприємства. Це можуть бути дані фінансо- вої та управлінської звітності, маркетингові та логістичні метрики, параметри організаційної структури, опитувальники персоналу та 1. Формування в організації розуміння, культури відкритості до нових технологій 2. Визначення основних показників ефективності 3. Оцінка потреб і можливостей 4. Визначення з цілями 5. Пошук і вибір рішень та постачальників технологій 6. Забезпечення технічної сторони впровадження АІ 7. Підбір, адаптація та навчання персоналу 8. Безпосереднє впровадження та застосування ШІ 9. Дослідження та оцінка ризиків 1.10. Зворотній зв’язок, комунікація та управління змінами 1.11. Регулярний аналіз функціонування процесів з ШІ Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк 158 ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 зворотній зв’язок з клієнтами та партнерами, тощо. В результаті можна побачити, скільки і яких процесів чи задач можна автомати- зувати, скільки часу і на яких етапах виконання завдань можна ско- ротити, яким чином можна оптимізувати роботу і обслуговування обладнання, раціоналізувати виробничі та логістичні процеси. Та- кож дуже важливо на цьому етапі проаналізувати наявний персонал і їхню кваліфікацію і чи є в них необхідні знання і навички для по- дальшої імплементації і роботи з системами комп’ютерного інте- лекту. В разі відсутності відповідних осіб, потрібно формувати портрет посади для пошуку необхідних кандидатів у взаємодії з від- ділом персоналу. Таким чином, з’явиться розуміння, які процеси і на яких стадіях можна удосконалювати, які потребують допрацю- вання і автоматизації, а які ні. Наступним кроком, є оцінка потреб і можливостей, який ґрунтується на результатах роботи в минулому пункті. На основі де- тального аналізу зібраних показників діяльності та бізнес-процесів можна визначитись, в яких областях застосування ШІ принесе най- більшу користь і виправдає очікувані результати. На даному етапі слід звернути увагу, як можна підвищити ефективність, зменшити витрати, покращити обслуговування клієнтів, оптимізувати марке- тингову стратегію саме інструментами штучного інтелекту. Про- аналізувати, чи не можна покращити ті чи інші показники ефектив- ності традиційними, більш простішими методами, наприклад змі- ною організаційної структури, навчанням персоналу, залученням сторонніх професійних команд для налагодження програмного за- безпечення, нових стандартів роботи, тощо [13]. Четвертий етап передбачає визначення з чіткими, точними, актуальними, обмеженими в часі цілями. Вони мають реалізовува- тись з допомогою засобів АІ та відповідати загальній стратегії під- приємства. Це можуть бути такі цілі, як покращення планування та прогнозування, аналітики, автоматизація рутинних завдань та про- цесів, підвищення ефективності прийняття рішень. Подальшим етапом являється пошук і вибір релевантних рі- шень та постачальників відповідних технологій для подальшої ім- плементації в інфраструктуру компанії. Необхідно провести деталь- ний аналіз ринку доступних продуктів з використанням штучного інтелекту, згрупувати програмні рішення за призначенням, вияс- нити, чи є потенціал в того чи іншого рішення забезпечити вико- нання поставлених вами цілей. Якщо ж на ринку готового валідного продукту немає, необхідно шукати можливість замовлення роз- Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 159 робки потрібного програмного забезпечення. Для більш кваліфіко- ваного пошуку можна залучити консалтингову фірму для експерт- ної оцінки та підтримки, а також в подальшому для реалізації про- єктів. Окремо слід зазначити, що перед затвердженням вибраних продуктів необхідно переконатись в компетентності постачальника технологій, чи є достатній досвід в реалізації подібних проєктів з ШІ, чи є позитивні кейси, ознайомитись з командою фахівців, ба- жано отримати зворотній зв’язок від попередніх клієнтів компанії- постачальника. Після вибору необхідних програмних рішень та відповідних інтеграторів послуг, необхідно забезпечити технічну сторону впро- вадження АІ, уніфікувати нові параметри систем ШІ з існуючою ІТ інфраструктурою на підприємстві. Потрібно розробити алгоритм інтеграції – перевірка сумісності, тестування системи, поетапна реалізація, виявлення помилок і проблем, виправлення і доведення до стабільного автоматизованого функціонування. Цей етап дуже важливий, оскільки при нестабільному функціонуванні та періо- дичних збоїв в роботі впровадження може виявитись неефективним і не дати запланованих результатів. На цій стадії слід зібрати, очис- тити, стандартизувати масив даних, які обов’язково мають бути ак- туальні, точні, повні. Це потрібно для правильного та релевантного навчання комп’ютерних алгоритмів. Тому організаціям, які плану- ють в майбутньому впровадження технологій АІ, необхідно піклу- ватись про високу якість даних про свою діяльність, що включає за- хист, зберігання, доступність, управління інформацією [14]. Сьомим пунктом є підбір, адаптація та навчання персоналу, який буде працювати зі штучним інтелектом. Ідеальним варіантом є набір фахівців з базовою кваліфікацією та наявним досвідом ро- боти з ШІ, які володіють потрібними навичками та прагнуть по- стійно навчатись і розвиватись в сучасних цифрових технологіях, включаючи АІ. Що ж до навчання, то цей пункт є визначальним для ефективного застосування нових цифрових рішень та систем на практиці. Навчання включає базову підготовку, тренінги, само- освіта, курси підвищення кваліфікації. Також важливою дією є адаптація нових кадрів, технічна підтримка з боку постачальника послуг або сторонніх консалтингових організацій. Ці всі заходи до- поможуть максимально використати весь потенціал працівників для високопродуктивного застосування комп’ютерного інтелекту в роботі підприємства. Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк 160 ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 Далі починається безпосереднє впровадження та застосу- вання штучного інтелекту в бізнес-діяльності підприємства. Це мо- жуть бути інструменти в маркетингу, управлінні, логістиці, прода- жах. Дев’ятий етап, це постійний моніторинг та вдосконалення ви- користання штучного інтелекту. Необхідно відстежувати ефектив- ність роботи нових технологій, оцінювати їх вплив на діяльність як компанії загалом, так і на відповідні показники, які були цілями при запровадженні ШІ. Для цього треба збирати і накопичувати інфор- мацію, аналізувати зміну показників до впровадженні і після через певні встановлені проміжки часу, робити висновки щодо рівня ефективності продуктів з ШІ до поставлених вами на початку цілей. Не завжди вдається належним чином оцінити результативність за- стосування АІ, дані можуть мати нелінійний розвиток, позитивна динаміка може змінюватись негативною через проміжки часу. Тому важливо бачити загальну картину, звертати увагу на основні інди- катори функціонування підприємства і оцінювати її в перспективі. В разі відсутності позитивних змін через встановлений часовий проміжок або ж якщо ефект негативний, необхідно переглянути по- передні рішення і оперативно внести корективи, або просто доопра- цювати та вдосконалити інструменти. Після налагодження і стабільної роботи ШІ, потрібно дослі- дити і оцінити ризики його використання. В першу чергу необхідно проаналізувати чи існує ризик кіберзагроз, витоку комерційної ін- формації, чи є виклики з упередженістю впроваджених алгоритмів, витоку конфіденційної інформації потенційних користувачів та не- порушення їхніх прав. В даний пункт доречно буде також віднести етичну та правову сторону впровадження штучного інтелекту. По- трібне неухильне дотримання етичних, юридичних, регуляторних вимог при застосуванні технологій. На цьому етапі важливо розро- бити стабільно функціонуючу систему принципів, оцінки та управ- ління ризиками, яка буде давати можливість в режимі реального часу вживати заходи для їх мінімізації або ж повного усунення. Це є критично важливим для коректної і стабільної роботи АІ в довго- строковій перспективі, а також запобіганню правових наслідків в разі порушення законодавчих та етичних норм. Десятим пунктом є зворотній зв’язок, комунікація та управ- ління змінами після впровадження АІ. Системне адміністрування змінами, зрозуміла комунікація про позитивний вплив комп’ютер- ного інтелекту в компанії буде сприяти простішому і безперешкод- ному сприйняттю і підтримку працівників, зменшить їх опір змінам Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 161 і забезпечить гармонійне впровадження ШІ. Для подальшого поліп- шення та роботи над помилками необхідно ввести практику зво- ротнього зв’язку на підприємстві про результати запровадження і застосування нових продуктів ШІ. Опитування слід провести серед клієнтів, працівників, управлінців, власників, інших дотичних контрагентів з метою відстеження рівня їх задоволення і викорис- тати цю інформацію з метою подальшої роботи над налагодженням процесів та адаптації до них. Останній пункт передбачає регулярний аналіз функціону- вання процесів з ШІ через певні проміжки часу або тригерні ситу- ації. В процесі роботи можуть виникати ряд етичних та безпекових проблем та недоліків, непередбачуваних подій з негативними на- слідками. На всі такі фактори необхідно оперативно реагувати і нормалізувати роботу процесів. Як бачимо, запровадження АІ є складним, довгим, кропітким процесом, який супроводжується цілою низкою ризиків і проблем, а також потребує системного підходу до інкорпорації нових техно- логій та пристосування до них існуючих бізнес-процесів, навчання працівників. Однак при успішному впровадженні переваги і резуль- тати роботи інструментів ШІ в рази перевищують витрачені інвес- тиції, час, зусилля. Варто розглянути самі поширені проблеми під час впро- вадження і в процесі використання комп’ютерного інтелекту. Най- перше, це низька якість і обмеженість в обсягах наявної інформації для релевантного навчання алгоритмів АІ, оскільки на основі вели- кого масиву даних ШІ знаходить закономірності та тенденції і ро- бить відповідні висновки. Проблему погіршують застарілі методи збору та зберігання інформації в організації, невідповідність їх цифровим вимогам сьогодення. Ці недоліки в результаті спотворю- ють виконані завдання. Як наслідок, надана алгоритмами інформа- ція зі слабкими даними буде ставитись під сумнів, ефективність ви- рішення завдань впровадження буде незадовільною. Значною перешкодою є відсутність на ринку достатньої кіль- кості спеціалістів з досвідом роботи над ШІ та низькою їх кваліфі- кацією. Оскільки продукти, рішення з АІ почали масово розробля- тися та використовуватись лише декілька останніх років, то і квалі- фікованих кадрів в даній галузі поки що величезний дефіцит. Також інколи проблемою є перенавчання існуючих працівників, які мають низькі цифрові навички, не прагнуть набувати нових знань, чинять опір змінам в робочому процесі. Якщо ці недоліки не будуть усу- нені, потенціал штучного інтелекту не буде використаний повною Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк 162 ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 мірою, цілі не будуть досягнуті, інвестиції, швидше за все, не ви- правдаються [15]. Визначальною перепоною на шляху до запровадження нових технологій є їх висока вартість як на початковому етапі, так і під- тримання інфраструктури, софту, обладнання для його роботи в процесі функціонування. Якщо великим компаніям простіше виді- лити чи залучити кошти на перспективні технологічні проєкти, то малим і середнім підприємствам з цим набагато важче. Оскільки па- кетні багатофункціональні рішення можуть містити набір непотріб- них або зайвих функцій, то невеликим організаціям в цілях змен- шення капіталовкладень рекомендується обирати вузькоцільові цифрові продукти, які вирішують конкретні бізнес задачі. Або ж за- мовляти розробку ефективних цільових рішень під конкретні задачі і відповідає вимогам конкретного бізнесу. Це дасть змогу збільшити рентабельність вкладень та продуктивність процесу. Також при та- кому підході все більше малих та середніх компаній будуть пози- тивно схвалювати використання цифрових технологій та користу- ватись отриманими конкурентними перевагами на ринку. Застосування штучного інтелекту в діяльності організацій може викликати ряд етичних питань, таких як нав’язування та вплив на цільову аудиторію при створенні персоналізованої реклами та контенту, який маніпулює почуттями та світоглядом споживачів. Такий підхід порушує принцип самостійності та конфіденційності користувачів. Маркетингові стратегії, засновані на генеративному АІ часто порушують засади прозорості, справедливості та приват- ності споживачів. Крім того, нерідко завадою до відкритості цифро- вим технологіям можуть бути традиції та культурні особливості суспільства. ШІ супроводжується різними домислами, чутками, мі- фами, що відлякує людей і це теж потрібно враховувати. Питання авторського права є одним з визначальних і практично кожного дня виникають нові суперечки та інциденти. Адже часто важко зрозу- міти і довести, що окрема письмова робота згенерована не ШІ, а лю- диною. Ці питання більш актуальні де авторське право є визначаль- ним – в науці, освіті, мистецтві, літературі, засобах масової інфор- мації. Ще одним бар’єром на шляху до опанування та використання АІ є соціальна упередженість, яка радикально відкидається суспіль- ством. Під час навчання генеративних моделей ШІ може заклада- тися ціла низка суспільних моральних недоліків – нерівність за статтю чи расою, дискримінація, стереотипність, несправедливість, недостатня репрезентативність. Внаслідок цього спотворюється сам Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 163 алгоритм і результатами його роботи будуть дискримінаційні та ви- кривлені дані. Також на етапі розробки алгоритму можуть вноси- тись умисно несправедливі критерії на елементи нерівності, що ще більше буде збільшувати упередженість роботи моделей ШІ. Така тактика часто використовується в політиці, бізнесі, пропаганді. Тому важливо, щоб навчальні дані були якісні, достатньо репрезен- тативні, враховували соціальні особливості суспільства [16]. На інтерес, бажання та здатність українських організацій ім- плементувати технології штучного інтелекту в свою діяльність ве- ликою мірою може впливати держава, яка своєю політикою може сприяти або не сприяти реалізації проєктів з АІ. Національна стра- тегія ШІ поки що знаходиться на початковому етапі, нормативне регулювання цієї галузі значно відстає від практичних напрацювань і розробок в практичній площині. Особливо цей розрив помітний в останні декілька років в IT та оборонній сфері, де інновації на основі комп’ютерного інтелекту мали стрімкий прогрес. Наша держава по- винна взяти найкращі практики законодавчого регулювання в сфері використання АІ інших країн, які мають успішний досвід в цьому. Один з прикладів, це Сінгапур, який розробив і впровадив ефективну організаційну-правову політику ШІ. Ключовими на- прямками в їх стратегії є: цифрове суспільство – доступ та поши- рення цифрових технологій населенню і цифрова грамотність; циф- ровий уряд; цифрова економіка. В Сінгапурі сформована сукупність правил для ШІ, забезпечується достатньо висока кваліфікація кад- рів, надається організаційна та інформаційна підтримка бізнесу, який планує застосовувати штучний інтелект, заохочується ринкова конкуренція серед розробників відповідних технологій, гаранту- ється сприяння прозорості та надійності новацій, їх відповідаль- ного використання та людиноорієнтованості [17]. Україні варто ви- вчити і перейняти найкращі практики таких держав в сфері імпле- ментації та регулювання штучного інтелекту, щоб бути конкурен- тоспроможною на світовій арені. Висновки. Стрімкий розвиток штучного інтелекту останніми роками зробив його невід’ємною частиною нашого повсякденного життя. Тому для бізнесу, державний структур, освіти, медицини впровадження АІ вже стає не опцією, а необхідністю. Це фактор ус- піху в динамічному конкурентному середовищі, який дає можли- вість втримати або покращити позиції на ринку. Однак, щоб інстру- менти ШІ ефективно застосувалися і принесли необхідний резуль- тат, важливо уникати критичних помилок, ризиків, уважно стави- тись до підбору та навчання персоналу. Щоб мінімізувати небажані Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк 164 ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 негативні наслідки, потрібно слідувати 11 етапам, які перераховані в статті. Загалом, процес впровадження штучного інтелекту є складним і дороговартісним процесом, проте переваги його вико- ристання покривають всі витрачені ресурси. Варто відзначити, що досить велика роль у розвитку і попу- ляризації ШІ належить державі, яка повинна розробити макси- мальне сприятливе законодавство, яке буде стимулювати організа- ції впроваджувати АІ в свою діяльність, а також всіляко пропагу- вати, допомагати інформаційно та різними державними програ- мами. Подальший інтенсивний розквіт технологій комп’ютерного інтелекту буде відкривати все нові можливості і горизонти комер- ційним та державним організаціям, науковому співтовариству. По- дальші дослідження можна спрямувати на кожний етап впро- вадження, детальніше розібрати існуючі та потенційні ризики, не вивченими залишається ще велике коло питань. Також поглиблений розгляд успішного впровадження технологій ШІ бізнес процеси компаній може дати цінну інформацію про подолання проблем, ри- зиків, перешкод на шляху до поставлених цілей. Література 1. Lee M., Scheepers H., Lui A., Ngai E. The implementation of artificial intelligence in organizations: A systematic literature review. Information & Management. 2023. Vol. 60, Issue 5. Paper No. 103816. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2023.103816. 2. Bérubé M., Giannelia T., Vial G. Barriers to the Implementation of AI in Organizations: Findings from a Delphi Study. Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. 2021. DOI: https://doi.org/10.24251/ HICSS.2021.805. 3. Фостолович В. А. Штучний інтелект в сучасному бізнесі: потенціал, су- часні тренди та перспективи інтегрування у різні сфери господарської діяльності і життєдіяльності людини. Ефективна економіка. 2022. №7. DOI: https://doi.org/10.32702/2307‐2105.2022.7.4. 4. Emil Blixt Hansen, Simon Bøgh. Artificial intelligence and internet of things in small and medium-sized enterprises: A survey. Journal of Manufacturing Systems. 2020. Vol. 58(1). DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2020.08.009. 5. Кузьомко В. Можливості використання штучного інтелекту в діяльності сучасних підприємств. Економіка та суспільство. 2021. № 32. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2021-32-67. 6. Hsin-Pin Fu, Tien-Hsiang Chang, Sheng-Wei Lin, Ying-Hua Teng, Ying-Zi Huang. Evaluation and adoption of artificial intelligence in the retail industry. International Journal of Retail & Distribution Management. 2023. Vol. 51(1). DOI: https://doi.org/10.1108/IJRDM-12-2021-0610. 7. Haefner N., Parida V., Gassmann O., Wincent J. Implementing and scaling artificial intelligence: A review, framework, and research agenda. Technological Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 165 Forecasting and Social Change. 2023. Vol. 197. Art. no. 122878. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122878. 8. Uren, V., Edwards J. S. Technological readiness and the organizational path to AI implementation: an empirical study. International Journal of Information Management. 2022. Vol. 68. P. 102-108. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt. 2022.102588. 9. Клюс Ю. І., Гуменюк В. В. Застосування технологій АІ для збільшення ефективності організацій регіону. Обліково-аналітичне та організаційно-еко- номічне забезпечення розвитку регіон: матеріали VІІ міжнародної науково-прак- тичної конференції. 2024. Клюс Ю. І., Гуменюк В. В. Застосування технологій АІ для збільшення ефективності організацій регіону. Обліково-аналітичне та ор- ганізаційно-економічне забезпечення розвитку регіон: матеріали VІІ міжнародної науково-практичної конференції. Київ : СНУ ім. В. Даля, 2024. С. 275-284 С. 275-284. 10. Data Suggests Growth in Enterprise Adoption of AI is Due to Widespread Deployment by Early Adopters, But Barriers Keep 40% in the Exploration and Experimentation Phases. URL: https://newsroom.ibm.com/2024-01-10-Data-Suggests- Growth-in-Enterprise-Adoption-of-AI-is-Due-to-Widespread-Deployment-by-Early- Adopters?utm_campaign=startupblink&utm_medium=startupblink&utm_source=startu pblink. 11. AI Readiness & Management Framework (aiRMF). URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/public-sector/ai-readi- ness-and-management-framework.pdf. 12. Митрофанова Г. Я., Євтушенко О. А., Глухий А. О., Луговий М. Д. Ме- тодологічні засади впровадження штучного інтелекту у систему менеджменту ор- ганізацій. Academy review. 2024. №2 (61). С. 173-189. DOI: https://doi.org/10.32342/ 2074-5354-2024-2-61-12. 13. Дерба В. Штучний інтелект як інструмент вдосконалення ключових бізнес-процесів підприємства. Здобутки економіки: перспективи та іновації. 2024. № 8. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.13284225. 14. Болквадзе Н. І., Братко О. С., Мигаль О. Ф. Впровадження штучного інтелекту в бізнес-діяльність компанії. Економіка та суспільство. 2023. № 58. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-58-81. 15. Сидорюк Я., Лещій Л. Майбутнє вже зараз: аналіз ринку ШІ та його вплив на бізнес-стратегію та ризики. Проблеми сучасних трансформацій. Серія: економіка та управління. 2024. № 13. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2024- 13-04-03. 16. Кулик А., Завражний К. Генеративний штучний інтелект в бізнесі: етичні питання та рішення. Штучний інтелект: досягнення, виклики та ризики: матеріали Міжнародної наукової конференції (м. Київ, 15-16 березня 2024 р.). Київ: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України, 2024. С. 439- 446. 17. Гачкевич А. О. Організаційно-правове забезпечення впровадження штучного інтелекту в Сінгапурі. Аналітично-порівняльне правознавство. 2024. № 2. С. 418-428. DOI: https://doi.org/10.24144/2788-6018.2024.02.71. References 1. Lee, M., Scheepers, H., Lui, A., Ngai, E (2023). The implementation of artificial intelligence in organizations: A systematic literature review. Information & Management, Vol. 60, Issue 5, 103816. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2023.103816. Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк 166 ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 2. Bérubé, M., Giannelia, T., Vial, G. (2021). Barriers to the Implementation of AI in Organizations: Findings from a Delphi Study. Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. DOI: https://doi.org/10.24251/HICSS. 2021.805. 3. Fostolovych, V. A. (2022). Shtuchnyі intelekt v suchasnomu biznesi: potentsial, suchasni trendy ta perspektyvy intehruvannia u rizni sfery hospodarskoï diialnosti i zhyttiediialnosti liudyny [Artificial Intelligence in Modern Business: Potential, Current Trends and Prospects for Integration into Various Spheres of Economic Activity and Human Life]. Efektyvna ekonomika, 7. DOI: https://doi.org/10.32702/2307‐2105.2022.7.4 [in Ukrainian]. 4. Emil Blixt Hansen, Simon Bøgh. (2020). Artificial intelligence and internet of things in small and medium-sized enterprises: A survey. Journal of Manufacturing Sys- tems, Vol. 58(1). DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2020.08.009. 5. Kuzomko, V. (2021). Mozhlyvosti vykorystannia shtuchnoho intelektu v diialnosti suchasnykh pidpryiemstv [Possibilities of using artificial intelligence in the activities of current enterprises]. Ekonomika ta suspilstvo – Economy and society, 32. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2021-32-67 [in Ukrainian]. 6. Hsin-Pin Fu, Tien-Hsiang Chang, Sheng-Wei Lin, Ying-Hua Teng, Ying-Zi Huang. (2023). Evaluation and adoption of artificial intelligence in the retail industry. International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. 51(1). DOI: https://doi.org/10.1108/IJRDM-12-2021-0610. 7. Haefner, N., Parida, V., Gassmann, O., Wincent, J. (2023). Implementing and scaling artificial intelligence: A review, framework, and research agenda. Technological Forecasting and Social Change, Vol. 197, Art. no. 122878. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.techfore.2023.122878. 8. Uren, V., Edwards, J. S. (2022). Technological readiness and the organizational path to AI implementation: an empirical study. International Journal of Information Management, Vol. 68, рр. 102-108. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.ijinfomgt.2022.102588. 9. Klius, Yu. I., Humeniuk, V. V. (2024). Zastosuvannia tekhnolohii AI dlia zbil- shennia efektyvnosti orhanizatsii rehionu [Application of AI technologies to increase the efficiency of regional organizations]. Oblikovo-analitychne ta orhanizatsiino- ekonomichne zabezpechennia rozvytku rehion [Accounting, analytical and organiza- tional and economic support for the development of the region]: Proceedings of the VII International Scientific and Practical Conference. Kyiv, Volodymyr Dahl East Ukrainian National University [in Ukrainian]. 10. Data Suggests Growth in Enterprise Adoption of AI is Due to Widespread Deployment by Early Adopters, But Barriers Keep 40% in the Exploration and Experimentation Phases. Retrieved from https://newsroom.ibm.com/2024-01-10-Data- Suggests-Growth-in-Enterprise-Adoption-of-AI-is-Due-to-Widespread-Deployment- by-Early-Adopters?utm_campaign=startupblink&utm_medium=startupblink&utm_ source=startupblink. 11. AI Readiness & Management Framework (aiRMF). Retrieved from https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/public-sector/ai-readi- ness-and-management-framework.pdf. 12. Mytrofanova, H. Ya., Yevtushenko, O. A., Hlukhyi, A. O., Luhovyi, M. D. (2024). Metodolohichni zasady vprovadzhennia shtuchnoho intelektu u systemu menedzhmentu orhanizatsii [Methodological principles of implementing artificial intelligence into organizational management system]. Academy review, 2 (61), рр. 173- 189. DOI: https://doi.org/10.32342/2074-5354-2024-2-61-12 [in Ukrainian]. Ю. І. Клюс, В. В. Гуменюк ISSN 2221-1187 Управління економікою: теорія та практика. Чумаченківські читання, 2024 167 13. Derba, V. (2024). Shtuchnyi intelekt yak instrument vdoskonalennia kliuchovykh biznes-protsesiv pidpryiemstva [Artificial intelligence as a tool for improving key business processes ofthe enterprise]. Zdobutky ekonomiky: perspektyvy ta inovatsii – Achievements of the economy: prospects and innovations, 8. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.13284225 [in Ukrainian]. 14. Bolkvadze, N. I., Bratko, O. S., Myhal, O. F. (2023). Vprovadzhennia shtuchnoho intelektu v biznes-diialnist kompaniï [Implementation of artificial intelligence in the company's business activities]. Ekonomika ta suspilstvo – Economy and society, 58. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-58-81 [in Ukrainian]. 15. Sydoriuk, Ya., Leshchii, L. (2024). Maibutnie vzhe zaraz: analiz rynku ShI ta yoho vplyv na biznes-stratehiiu ta ryzyky [The future is now: analysis of the AI market and its impact on business strategy and risks]. Problemy suchasnykh transformatsiі. Seriia: ekonomika ta upravlinnia – Problems of modern transformations. Series: economics and management, 13. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2024-13-04- 03 [in Ukrainian]. 16. Kulyk, A., Zavrazhnyi, K. (2024). Heneratyvnyi shtuchnyi intelekt v biznesi: etychni pytannia ta rishennia [Generative artificial intelligence in business: ethical issues and solutions]. Shtuchnyi intelekt: dosiahnennia, vyklyky ta ryzyky [Artificial intelligence: achievements, challenges and risks]: Proceedings of the International scientific conference. (рр. 439-446). Kyiv, Institute of Artificial Intelligence Problems [in Ukrainian]. 17. Hachkevych, A. O. (2024). Orhanizatsiino-pravove zabezpechennia vprovadzhennia shtuchnoho intelektu v Sinhapuri [Organizational and Legal Support for the Introduction of Artificial Intelligence in Singapore]. Analitychno-porivnialne pravoznavstvo – Analytical and Comparative Jurisprudence, 2, рр. 418-428.. DOI: https://doi.org/10.24144/2788-6018.2024.02.71 [in Ukrainian]. Надійшла до редакції: 06.11.2024 р. Рецензовано: 29.11.2024 р.

Впровадження штучного інтелекту в діяльність організацій

Institution

Similar Items