Анотація
Стаття присвячена важливості використання підприємствами технологій штучного інтелекту у світлі глобальної конкуренції та необхідності інноваційного розвитку. Їх застосування не тільки оптимізує поточні процеси, але й відкриває нові можливості для інновацій та підвищення конкурентоспроможності в різних галузях. Розглянуто вплив технології ШІ на функціонування підприємств та оптимізацію бізнес-процесів, зосереджуючись на необхідності навчання бізнесу користуватися цією конкурентною перевагою та потенційних ризиках, які вона несе. Аналізуючи різноманітні сфери бізнесу (від роздрібної торгівлі до готельно-ресторанного бізнесу та сільського господарства), систематизовано вплив ШІ на можливості рішення різних задач діяльності підприємства. Висвітлені напрями, в яких ШІ сприяє вдосконаленню бізнес-процесів та підвищенню якості товарів і послуг. Згруповано ключові рішення, доступні завдяки застосуванню ШІ в бізнесі, такі як аналіз даних та прогнозування, автоматизація бізнес-процесів, підвищення ефективності взаємодії з клієнтами, забезпечення безпеки даних та оптимізація ланцюга постачання. Наголошено на важливості освіченості та бажанні розвиватися менеджменту та персоналу підприємств для успішного впровадження ШІ. Запропоновано оптимальний еволюційний підхід до цього процесу, розглядаючи дані як ключовий ресурс для прийняття стратегічних рішень та підвищення конкурентоспроможності
Ключові слова:
Використані джерела
[1] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521, 436– 444.
[2] Lokman, A.S., & Ameedeen, M.A. (2018). Modern chatbot systems: A technical review. In Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2018 (pp. 1012–1023). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-02683-7_75.
[3] Kushwaha, A.K., & Kar, A.K. (2021). MarkBot – a language model-driven chatbot for interactive marketing in post-modern world. Information Systems Frontiers, 26, 857-874.
[4] Antoniuk, D.A., & Kolyada, O.O. Generative artificial intelligence technologies for business intellectualisation: Challenges and prospects. (2023). In II International scientific and practical conference “Modern trends in socio-economic transformations and intellectualisation of society in the context of sustainable development” (pp. 38-41). Zaporizhzhia: National University “Zaporizhzhya Polytechnic”.
[5] Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training. Preprint, 1-12.
[6] Metz, A. (2022). 6 exciting ways to use ChatGPT – from coding to poetry. Retrieved from https://www.techradar.com/features/6-exciting-ways-to-use-chatgpt-from-coding-to-poetry.
[7] Doroshkevych, D. & Lytvynenko, I. (2022). Analysis of challenges for management through the activation of artificial intelligence usage in digital society. Efficient economy. doi: 10.32702/2307-2105-2022.1.6.
[8] Kanyhin, S., & Tyschenko, V. (2022). Role of the artificial intelligence in financial management. In Mechanisms of economic development in the context of global changes: international experience (pp. 77-81) Riga: “Baltija Publishing”. doi: 10.30525/978-9934-26-243-2-19.
[9] Khrapkin, O.M. (2021). Using artificial intelligence systems to make management decisions. In Proceedings of the III International Scientific and Practical Forum “Business, Education and Science: Vectors of Cooperation” (pp. 67-68). Kyiv: Interservice.
[10] Online course "Fundamentals of AI". (n.d.). Retrieved from https://google-ads.brandlive.com/AIbasics-by-Google/uk/session/be0c7d14-522f-11ee-b8f6-dd526d5f0f4c.
[11] Korzynski, P., Mazurek, G., Altmann, A., Ejdys, J., Kazlauskaite, R., Paliszkiewicz, J., Wach, K. & Ziemba, E. (2023). Generative artificial intelligence as a new context for management theories: Analysis of ChatGPT. Central European Management Journal, 31(1), 3-13. doi: 10.1108/CEMJ-02-2023-0091.
[12] Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. New York: Springer.
[13] Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. Sebastopol: O'Reilly Media, Inc.
[14] Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York: W.W. Norton & Company.
[15] Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137-144. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007.
[16] Lee, J., Yoon, W., & Kim, I. (2017). Pharmacovigilance via text mining: A comparison of manual curation and information extraction approaches for identifying adverse drug reactions in relation to citalopram and escitalopram. Journal of Biomedical Informatics, 66, 205-215.
[17] Schneier, B. (2015). Data and Goliath: The hidden battles to collect your data and control your world. New York: W. W. Norton & Company.
[18] Chopra, S., & Meindl, P. (2019). Supply chain management: Strategy, planning, and operation. London: Pearson.
[19] Silver, E.A., Pyke, D.F., & Peterson, R. (1998). Inventory management and production planning and scheduling. New York: John Wiley.