ВПЛИВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА СМАРТИЗАЦІЮ ПІДПРИЄМСТВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.60022/sis.2.(02).2

Ключові слова:

Індекс смартизації підприємств на основі ШІ (AIES-Index), штучний інтелект (ШІ), смартизація, автономність прийняття рішень, пояснюваність та прозорість, операційна ефективність

Анотація

Зростаюча роль штучного інтелекту (ШІ) у трансформації підприємств потребує розробки комплексних моделей оцінювання, які охоплюють повний спектр впливу ШІ на процеси смартизації. У цьому дослідженні представлено індекс смартизації підприємств на основі ШІ (AIES- Index) — структуровану методику оцінки рівня впровадження ШІ за п’ятьма ключовими напрямами: рівень впровадження ШІ, автономність прийняття рішень, пояснюваність та прозорість, операційна ефективність та внесок у сталість. На відміну від існуючих моделей зрілості ШІ, які здебільшого зосе- реджені на стратегічних або фінансових аспектах, AIES-Index інтегрує кількісні метрики, що вимірю- ють реальний вплив ШІ на бізнес-операції, процеси ухвалення рішень та ініціативи сталого розвитку.

Методологія дослідження базується на багатокритеріальному ваговому індексному підході, де кожна категорія отримує певну вагу залежно від її значущості у процесах смартизації. Використання методу нормалізації min-max забезпечує можливість порівняння між підприємствами, що дозволяє об’єктивно проводити бенчмаркінг. Для підтвердження унікальності моделі проведено порівняльний аналіз існую- чих підходів до оцінки ШІ, який демонструє переваги AIES-Index у вимірюванні адаптивності ШІ, його прозорості та відповідності ESG-критеріям, що часто ігнорується в традиційних моделях оцінки ШІ.

Результати дослідження показують, що AIES-Index забезпечує більш комплексне та кількісно вимі- рюване оцінювання смартизації підприємств на основі ШІ, інтегруючи як фінансові, так і нефінансові показники. Модель підкреслює значущість ШІ у підвищенні операційної ефективності, оптимізації бізнес-процесів, покращенні пояснюваності та розвитку інновацій у сфері сталого розвитку. Одним із ключових висновків є те, що прозорість ШІ та його автономність у прийнятті рішень є критичними факторами, які впливають на масштабне впровадження ШІ на підприємствах та їх відповідність нормативним вимогам.

Подальші дослідження будуть спрямовані на апробацію моделі AIES-Index на реальних даних під- приємств для перевірки її практичної застосовності у різних галузях. Крім того, буде проведено аналіз чутливості моделі, який дозволить оцінити вплив змін окремих показників на загальний індекс AIES- Index. Це сприятиме підвищенню точності та гнучкості моделі в умовах динамічного бізнес-середовища.

Запропонований індекс AIES-Index є цінним інструментом для підприємств, політиків та науковців, оскільки надає структурований підхід до оцінки впливу ШІ на бізнес-процеси та водночас забезпечує відповідність сучасним вимогам управління, етики та сталого розвитку.

Посилання

Bashynska, I., & Prokopenko, O. (2024). Leveraging Artificial Intelligence for Circular Economy: Transforming Re- source Management, Supply Chains, and Manufacturing Practices. Scientific Journal of Bielsko-Biala School of Finance and Law, 28(2), 85–91. https://doi.org/10.19192/wsfip.sj2.2024.13

Bashynska, I. (2023). Smartization of business processes of an industrial enterprise: theoretical and methodological aspects. Teadmus OÜ, Tallinn

International Standardization Committee of Networked DIKWP for Artificial Intelligence Evaluation. (2024). DIK- WP conceptualization semantics standards version 1.0: International test and evaluation standards for artificial intelli- gence based on networked data-information-knowledge-wisdom-purpose (DIKWP) model. World Conference on Artificial Consciousness (WCAC), World Association of Artificial Consciousness (WAC). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.21823.73127

Ackoff, R. L. (1989). From data to wisdom. Journal of Applied Systems Analysis, 16, 3–9.

Bashynska, I. (2020). Management of smartization of business processes of an industrial enterprise to ensure its economic security. Time Realities Scientific Group UG (haftungsbeschränkt).

Gartner (2020). AI maturity model: Understanding where your organization stands. Gartner. Retrieved from https://www.gartner.com/en/documents/3982174

McKinsey & Company (2024). What is AI (artificial intelligence)? McKinsey & Company. Retrieved from https://www. mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-ai

Gunning, D., Vorm, E.S., Wang, J.Y., & Turek, M. (2021). DARPA’s explainable AI (XAI) program: A retrospective. Applied AI Letters, 2(3). https://doi.org/10.1002/ail2.61

High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. European Com- mission. https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation.1.html

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of bril- liant technologies. W.W. Norton & Company.

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.

Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In Proceedings of the 2018 Con- ference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 149–159).

Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399.

Lee, J., Bagheri, B., & Kao, H.A. (2015). A cyber-physical systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 3, 18–23.

Xu, L.D., Xu, E.L., & Li, L. (2018). Industry 4.0: State of the art and future trends. International Journal of Pro- duction Research, 56(8), 2941–2962.

Porter, M.E., & Heppelmann, J.E. (2015). How smart, connected products are transforming companies. Harvard Business Review, 93(10), 96–114.

Kagermann, H. (2015). Change through digitization — Value creation in the age of Industry 4.0. In H.Albach, H.Meffert, A.Pinkwart, & R.Reichwald (Eds.), Management of permanent change (pp. 23–45). Springer Gabler.

Sauter, R., Moritz, M., & von der Gracht, H. (2019). The impact of digitalization on the sustainability of companies: An empirical analysis. Sustainability, 11(3), 749.

Bashynska I. (2015). Using the method of expert evaluation in economic calculations. Actual Problems of Economics, 7(169), 408–412.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-12-17

Як цитувати

Башинська I., & Башинський I. (2024). ВПЛИВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА СМАРТИЗАЦІЮ ПІДПРИЄМСТВ. Смарт-економіка, підприємництво та безпека, 2(2), 17–25. https://doi.org/10.60022/sis.2.(02).2