Штучний інтелект в бізнес-процесах

Штучний інтелект в бізнес-процесах.

У 21-му столітті технології штучного інтелекту все більше впроваджується в економіку для вирішення складних завдань, таких як оптимізація ланцюгів постачання, персоналізація маркетингових стратегій, автоматизація управління ресурсами та розвиток нових бізнес-моделей. Сучасні  додатки  штучного інтелекту  в  економіці включають  різноманітні області, від фінансових послуг та торгівлі до виробництва  та глобального  ланцюга  постачання. Вони допомагають підприємствам ефективніше використовувати ресурси, аналізувати ринкові тенденції та приймати обгрунтовані бізнес-рішення. Алгоритми штучного інтелекту почали активно впроваджуватися  в  економіку  та  інвестиційні  процеси  в  останне десятиліття.

Анотація: Обґрунтовано провідну роль штучного інтелекту в цифровій трансформації економіки, висвітлено різні аспекти реалізації цього процесу. Досліджено тенденції розвитку процесу інтелектуалізації секторів економіки: промислового, підприємницького, державного управління. Розглянуто основні драйвери цифрової трансформації, які сприятимуть сталому розвитку кожного із зазначених секторів, а їх синергія підвищить конкурентоспроможність національної економіки на світових ринках. Окреслено основні напрями розвитку цифровізації національної економіки. 

Штучний інтелект як технологічна основа цифрової трансформації економіки. Як зазначалося вище, штучний інтелект відіграє істотну роль у розвитку цифрової економіки. Він присутній у всіх напрямах цифрової трансформації, оскільки зростаючі обсяги даних перевищують можливості людини щодо їх обробки. На початку шляху розвитку обчислювальної техніки штучний інтелект розглядався як технології, які можуть відтворити людський інтелект і навіть перевершити його, використовуючи електронно-обчислювальну техніку. Такі технології застосовувалися для розробки теоретико-методологічних основ прогнозування, планування й оптимізації процедур і параметрів технічних та економічних систем. Нові підходи, які почали розробляти у ХХI столітті, значно розширили можливості штучного інтелекту. Це дозволяє нині розглядати його як науковий напрям, що входить у комплекс комп’ютерних наук, а створювані на його основі технології – як інформаційні технології. А отже, штучний інтелект можна розглядати як комплекс технологічних рішень, які імітують когнітивні функції людини і дозволяють при виконанні завдань досягати результати, зіставні з результатами інтелектуальної діяльності людини. Штучний інтелект має такі функціональні можливості: предиктивна аналітика; методи контролю, планування та диспетчеризації; зберігання, обробка й подання знань; розпізнавання мови і комп’ютерний зір; біометрія, сегментація зображень і відео, розпізнавання символів, стеження за об’єктом, загальний зір); обробка природної мови (включаючи видобування нових знань, машинний переклад, діалог). Ці функції як використовуються самостійно, так і можуть бути реалізовані у сукупності. Відповідно, розвиток базових технологій штучного інтелекту ґрунтується на таких технологіях: видобування знань із різних джерел; розпізнавання образів; прогнозування та підтримки прийняття рішень; машинне навчання; планування й управління цілеспрямованою поведінкою в неструктурованих середовищах; когнітивний аналіз даних; мультиагентне управління і диспетчеризація ресурсів у розподілених системах. Для реалізації і впровадження технологій штучного інтелекту необхідна розробка апаратно-програмних засобів, а саме: 

– апаратно-програмних платформ для реалізації методів і алгоритмів штучного інтелекту;

– машин висновків та їх операційних систем;

– репозитаріїв даних для машинного навчання.

Сферами застосування технологій штучного інтелекту в різних секторах цифрової економіки є бізнес-процеси у промисловому виробництві, сільському господарстві, транспортних системах, логістиці, будівництві, енергетиці, банківському секторі, торгівлі, медицині, національній безпеці, освіті, міській інфраструктурі, державному управлінні. Розвиток штучного інтелекту пов’язаний з розробкою стандартів, що мають ураховувати як універсальні роботи зі стандартизації інформаційних систем і технологій, так і напрями, специфічні для інтелектуальних систем обробки даних. При цьому для розвитку продуктів і послуг на базі штучного інтелекту необхідне однозначне трактування використовуваних усіма учасниками цифрової трансформації економіки понять. Технології штучного інтелекту інтегруються у п’ять технологічних факторів зростання: 1) мережі широкосмугового зв’язку; 2) центри обробки даних; 3) хмарні сервіси; 4) великі дані; 5) Інтернет речей.

Висновки. Проведене дослідження у сфері розвитку цифрової економіки показало, що проблематика штучного інтелекту в економіці є багатогранною та необмежено проявляється в різних засобах виробництва, виробничих і соціальних відносинах.

Анотація: Стаття присвячена актуальним питанням дослідження штучного інтелекту. Проаналізовано сучасні інструменти генеративного штучного інтелекту, які використовуються в діяльності компаній. Зазначено рівень впровадження штучного інтелекту у бізнес-процеси різних країн. Визначено позитивні сторони від впровадження штучного інтелекту в діяльність компаній. Розглянуто у яких сферах бізнесу є найбільш поширеним використання штучного інтелекту. 

Сьогодні штучний інтелект (ШІ) почав широко застосовуватися різних в галу­зях для підвищення ефективності, точності та можливостей прийняття рішень. Ринок штуч­ного інтелекту активно розвивається близько десяти років, компаніям необхідно все більше часу витрачати на вивчення та впровадженні стратегій ШІ в бізнес. Це призвело до збіль­шення повномасштабного розгортання різних технологій штучного інтелекту в різноманіт­них сферах бізнесу, а також використання його переваг в освіті та медицині. Резуль­тати впровадження ШІ в діяльність компаній зазвичай допомагають скоротити витрати і збільшити прибуток. Однак впровадження штучного інтелекту є непростим завданням, і організації повинні мати чітко визначену стра­тегію, щоб забезпечити собі стабільний успіх на ринку.

Зараз у світі налічується понад 10 000 про­ектів із використанням ШІ.

На сьогодні є безліч прикладів успішного застосування штучного інтелекту у діяльності компаній. Для прикладу, компанія Netflix осво­їла штучний інтелект у бізнесі, щоб створити максимально персоналізований відео-контент для користувачів. Компанія Google викорис­товує штучний інтелект практично в усіх сфе­рах свого бізнесу – від розуміння веб-сторінок для своєї пошукової системи на основі штуч­ного інтелекту до покращення взаємодії з клі­єнтами за допомогою інструментів цифрової трансформації. До того ж, їхня система роз­пізнавання голосу досягла значних успіхів завдяки можливостям машинного навчання, аналізу даних і обробки природньої мови.

Щодо розвитку штучного інтелекту в нашій країні, то варто зазначити, що Україна посту­пово розвивається у галузі ШІ та вже відома деякими успішними проєктами. Наприклад, Grammarly використовує ШІ для покращення стилістики в англомовних текстах. Компа­нія Rozetka застосовує систему для про­гнозування попиту на товари та оптиміза­ції процесів доставки. Genesis – українська ІТ-компанія, яка розробляє програмне забез­печення для автоматизації банківських опе­рацій. ШІ використовує для розв’язання задач у сфері ризик-менеджменту, аналізу фінан­сових даних та автоматизації рутинних про­цесів. Інші приклади застосування штучного інтелекту в Україні включають автоматизо­вану систему планування та управління логіс­тикою компанії SoftServe, систему аналізу даних для рішень у фінансовій сфері компанії Datrics, та багато інших .

Під час війни штучний інтелект також вико­ристовують в різних галузях. Воєнне застосу­вання ШІ охоплює спостереження та різні види розвідки, логістику, командування, управління тощо, а також допомагає в розв’язанні гумані­тарних питань та навчанні військових.

Впровадження елементів штучного інте­лекту стає все більш популярним серед керів­ників та власників бізнесу, незважаючи на високу витратність, складність впровадження та ризики у використанні. Експерти оцінюють ступінь впливу штучного інтелекту та інших інноваційних технологій на економіку більше, ніж, скажімо, вплив політичних ризиків, або зміни клімату.

Шапуров О.О. Організація та управління бізнес-процесами промислових підприємств на основі штучного інтелекту. Науковий погляд: економіка та управління. - 2024. -№ 4. -  С. 98-101.

Метою статті є обґрунтування організації та управління бізнес-процесами промислових підпри­ємств на основі штучного інтелекту. Для обґрунту­вання визначеної мети вирішені наступні завдання: розглянуто безперервний онлайн моніторинг жор­стких процесів з використання штучного інтелекту; доведено необхідність моніторингу форм та якості поверхні виробів з використанням цифрових про­цесів; визначено необхідність технічного обслугову­вання металургійного обладнання з використанням інструменту промислової революції 4.0; рекомендо­вано оптимізацію властивостей матеріалів та про­єктування матеріалів з використанням штучного інтелекту; розкрито необхідність сталого розвитку промислових підприємств з використанням інстру­ментів цифровізації.

Виклад основного матеріалу

Запровадження інноваційних рішень із використанням штучного інтелекту розпочалося понад двадцять років тому, коли з’явилися перші системи комплексного управ­ління процесами в режимі реального часу, що пе­редбачили майбутній розвиток Індустрії 4.0. Так, ще в 1990-х роках був створений прототип ШІ-системи для управління доменною піччю. У той же час штучні нейронні мережі почали застосовувати для моделювання процесів вилучення свинцю і цинку з промислового пилу, а також для синтезу цинку на 100 установках вторинної переробки алюмінію. Одні з перших застосувань нейронних мереж у виробни­цтві були пов’язані з керуванням нагрівальними пе­чами у сталеливарній промисловості. Паралель­но з цим металурги почали використовувати методи машинного навчання (ML) для аналізу механічних властивостей виробів . На початку 2000-х розпо­чалося промислове використання автоматизованих систем контролю поверхні (ASIS) на основі не­йронних мереж для виявлення дефектів, що зроби­ло сталеливарну промисловість лідером у цій сфері, а незабаром такі інновації були прийняті й в інших галузях.

Анотація: Проаналізовано можливості застосування ШІ у стратегічному плануванні малого бізнесу України та оцінка його потенціалу для підвищення ефективності, інноваційності та конкурентоспроможності підприємств. У роботі використано загальнонаукові методи, здійснено узагальнення результатів досліджень українських і закордонних авторів, а також звітів міжнародних організацій. Застосування елементів системного підходу дозволило виявити взаємозв’язки між ключовими проблемами розвитку МСП і можливостями впровадження цифрових технологій на основі ШІ. 

ШІ став проривною технологією, що змінює ринки послуг, товарів, праці, а також бізнес-процеси. Ця тех­нологія також має потенціал до застосування в стратегічному управлінні підприємств. Водночас, використання ШІ супроводжується і низкою ви­кликів, пов’язаних із невизначеністю результатів його впровадження, етичними дилемами, потре­бою в адаптації організаційних структур і кадро­вого потенціалу. Виникає проблема недостатньої вивченості впливу алгоритмів штучного інтелекту на прийняття стратегічних управлінських рішень в умовах динамічного та нестабільного середовища. Це актуалізує потребу у визначенні можливостей, ризиків та умов ефективного застосування ШІ в стратегічному управлінні для підвищення конку­рентоспроможності малого бізнесу в Україні.

Останні дослідження демонструють зрос­таючу роль ШІ у стратегічному управлінні підприємствами в умовах цифрової еконо­міки. У працях українських і закордонних авторів простежується тенденція до інтеграції інновацій­них технологій у процеси прийняття управлінських рішень, що дозволяє підвищити гнучкість, стій­кість і конкурентоспроможність організацій. ШІ розглядається як інструмент, здатний забезпечити більш якісну аналітику, прогнозуван­ня та підтримку стратегічних рішень, що особливо актуально в умовах швидких змін зовнішнього се­редовища.

Отже, можна зробити висновок, що розвиток малих і середніх підприємств в Україні значною мі­рою залежить від здатності інтегрувати сучасні під­ходи стратегічного управління, серед яких дедалі більшого значення набуває використання техноло­гій штучного інтелекту. ШІ може стати ефективним інструментом у формуванні місії, визначенні стра­тегічних цілей, аналізі зовнішнього та внутрішньо­го середовища, управлінні ризиками та контролі за реалізацією стратегії. Водночас його впровадження супроводжується низкою викликів, серед яких: об­межені фінансові ресурси, потреба у кваліфікованих кадрах, інтеграційні труднощі, правові аспекти, опір змінам, а також питання етики та безпеки даних.

Таким чином, для забезпечення сталого роз­витку та підвищення конкурентоспроможності МСП необхідне не лише впровадження цифрових технологій, але й створення умов для їх ефектив­ного та безпечного використання, що в комплексі сприятиме формуванню гнучких і стійких бізнес- моделей.

Подальші напрями дослідження можуть бути сфокусовані на вирішенні зазначених проблем щодо використання ШІ в стратегічному управлінні МСП. Зокрема, потребує більш глибокого вивчен­ня можливість адаптації ШІ до умов МСП, включ­но з розробкою та впровадженням доступних сис­тем; вивчення готовності малого бізнесу до сис­темного впровадження технологій на основі ШІ; питання інтеграції ШІ в окремі бізнес-процеси, які є важливими як на етапі стратегічного плануван­ня, так і на етапі впровадження стратегії; питання оцінки впливу та ефективності ШІ на результати діяльності підприємства.

https://www.business-inform.net/article/?year=2025&abstract=2025_9_0_70_77

Анотація: У статті досліджено сутність категорії штучного інтелекту як однієї з найперспективніших індустрій сучасності та найдинамічніших галузей діджитал-економіки. Технології штучного інтелекту стрімко розвиваються, стаючи важливим інструментом, який можна інтегрувати з основними ресурсами, наприклад, такими як обчислювальніпотужності та бази даних.

Узагальнено можливості викорис­тання ШІ у стратегічному управлінні підприєм­ством. Кожне завдання стратегічного управління так чи інакше вимагає від управлінця прийняття рішень. Інструменти на основі ШІ можуть суттєво полегшити роботу там, де необхідними є збір та обробка великих масивів даних (наприклад, ана­ліз зовнішнього та внутрішнього середовища під­приємства), використання складних аналітичних методів (наприклад, для прогнозування), а також там, де аналітичні завдання можна автоматизува­ти шляхом інтеграції ШІ з інструментами Business Intelligence (наприклад, моніторинг показників упровадження стратегії підприємства).

Попри очевидні переваги, які пропонують ін­струменти на основі ШІ, варто звернути увагу на можливі труднощі та ризики, пов’язані з викорис­танням цих технологій.

Якість даних, що використовуються ШІ. Погоджуємося з Нестеровою К. С. в тому, що проблемами використання ШІ в стратегічному управлінні підприємства можуть стати, насам­перед, неякісні та недостатні за обсягом дані про конкурентне середовище, тенденції на ринку, гло­бальні тренди, і навіть інформація про діяльність самого підприємства.

Висновки та перспективи подальших досліджень у даному напрямі. Таким чином, індустрія штучного інтелекту відіграє неоднозначну роль в окремих секторах економіки, таких як електротехніка, фінанси, медицина, консалтинг і т. д. Існують регіональні диспропорції в розвитку штучного інтелекту, що вимагає врахування регіональних особливостей  в  розробці стратегій розвитку. Вплив штучного інтелекту на ринок праці має двоякий ефект: він автоматизує рутинні завдання, роблячи бізнес-моделі  більш ефективними, при тому спричиняючи звільнення персоналу в короткостроковій перспективі, що обертається створенням нових робочих місць в довгостроковій перспективі. Більше того, внаслідок стрімкого розвитку ШІ спостерігається концентрація ринку та домінування великих технологічних  компаній. Потенціал майбутніх досліджень полягає у вивченні того, як різні галузі будуть адаптуватися до ефектів впровадження технологій  ШІ. У майбутньому важливим буде також врахування етичних та соціальних аспектів у впровадженні штучного інтелекту. Наразі більшість досліджень штучного інтелекту та його впливу на ринок праці зосереджені на показниках зайнятості або заробітної плати. Тим не менш, для якісного та всеохоплюючого аналізу слід розглядати більше показників, таких як, наприклад, зміни в навичках, рівень безробіття та темпи звільнень, оскільки зміни навичок в межах однієї професії є одним з найбільш ймовірних наслідків впровадження штучного інтелекту.

https://nayka.com.ua/index.php/ee/article/view/5382/5434

Анотація: Досліджено сучасні трансформації комунікаційних процесів у підприємницьких структурах, зумовлені розвитком цифрових технологій. Проаналізовано зміну ролі комунікації в управлінні бізнес-процесами, обґрунтовано її стратегічне значення в умовах високої турбулентності ринку та потреби в адаптивності організацій.  

Вплив інноваційних комунікацій на корпоративну культуру важко переоцінити: відкритість, прозорість, можливість голосу для кожного – створюють середовище довіри. В такому середовищі знижується рівень внутрішньої бюрократії, а швидкість прийняття рішень зростає. Організація регулярних онлайн-зустрічей, чати з можливістю оцінити запропоновані ідеї, обговорити процеси – все це формує згуртовану команду, де кожен відчуває свою причетність до результату.

Аналітична складова інноваційної комунікаційної системи надає змогу не просто зберігати повідомлення, а аналізувати тренди, ресурси, часові витрати, частоту взаємодії тощо. Автоматичний збір таких даних відкриває можливості для продуктивного управління: менеджер отримує попередження про повторні затримки, виявляє «вузькі місця» та своєчасно коригує напрямки діяльності.

Інтеграція з штучним інтелектом дозволяє оптимізувати рутинні комунікаційні завдання. Наприклад, чат-боти на корпоративному порталі відповідають на типові питання працівників, допомагаючи з пошуком внутрішніх документів чи визначенням статусу заявок. Завдяки цьому зменшується навантаження на HR службу, а співробітники отримують швидку реакцію. Проте впровадження інновацій потребує ретельної підготовки. Необхідна чітка стратегія: оцінка поточних процесів, розвиток ІТ інфраструктури, навчання персоналу, поступове впровадження та регулярна оцінка ефективності. Якщо робити це поетапно, можна забезпечити швидкий зворотний зв’язок і корекцію курсу. Одночасно слід враховувати потенційну корекцію організаційної структури: деякі посади можуть отримати нові функції, а інші – відійти у фоновий режим.

Анотація: Досліджено теоретичний концепт штучного інтелекту, а також його вплив на модернізацію бізнес-процесів та стратегічний розвиток підприємств. Встановлено, що ШІ має мега-потенціал для трансформації бізнесу, сприяючи модернізації бізнес-процесів та стратегічному розвитку підприємств.

Штучний інтелект (ШІ) є багатовекторним науковим поняттям, яке має величезний потенціал для трансформації у сфері модернізації бізнес-процесів та стратегічного розвитку підприємств. ШІ здатний радикально модернізувати бізнес-процеси та їх стратегічний розвиток, автоматизуючи системи прийняття рішень та прогнозуючи на основі аналітики даних інновації у виробництво. Оскільки, ШІ дотичний до таких питань, як етика, конфіденційність та кібербезпека, то неправильне застосування ШІ може мати серйозні негативні наслідки для користувачів. Основні види ШІ поділяються на два великі напрямки: Weak AI – системи, що здатні виконувати конкретні завдання, але без розуміння широкого контексту чи здатності до загальної адаптації, які можуть перевершувати людей у певних завданнях, але не мають справжньої «свідомості»; Strong AI – системи, які можуть мислити, розуміти та навчатися на рівні людського інтелекту (Strong AI ще залишається гіпотетичним напрямком досліджень, оскільки в сучасній науці не існує повноцінно реалізованого Strong AI). В сучасних умовах існує декілька основних підходів до розробки ШІ, кожен з яких має свої особливості. Так, основними методами є машинне навчання, експертні системи, нейронні мережі та еволюційні алгоритми. ШІ стає актуальним інструментом для модернізації бізнес-процесів, оптимізації ресурсів та стратегічного розвитку

підприємств. Отже, ШІ відкриває нові горизонти для бізнесу, дозволяючи підприємствам оптимізувати свої бізнес-процеси, мінімізувати витрати та підвищувати ефективність діяльності. Інтеграція ШІ у стратегію розвитку підприємств вимагає більш глибокого розуміння його потенціалу та обмежень, де впровадження ШІ змінює не тільки окремі бізнес-процеси, але й впливає на загальний підхід до управління та розвитку підприємств. Одним із ключових напрямків використання ШІ у стратегічному розвитку підприємств є прогнозування та стратегічне планування, де завдяки ШІ підприємства можуть прогнозувати економічні тенденції, аналізувати конкурентне середовище та розробляти стратегії, що відповідають майбутнім запитам споживачів.

Встановлено, що ШІ має мега-потенціал для трансформації бізнесу, сприяючи модернізації бізнес-процесів та стратегічному розвитку підприємств. Однак для досягнення ефективних результатів важливо усвідомлювати як переваги, так і недоліки, пов’язані з його інтеграцією. Успішна інтеграція ШІ потребує не лише технічної підготовки, але й адаптації бізнес-моделей, стратегічного підходу, уваги до всіх етичних аспектів, інвестування в інновації та безперервного навчання своїх працівників. Впровадження ШІ дозволить підприємствам оптимізувати свої операції, приймати більш обґрунтовані рішення та адаптуватися до мінливих умов сьогодення. Розуміння значимості ШІ для підприємств дозволяє останнім не лише адаптуватися до нових умов, але й отримати конкурентну перевагу, оскільки ШІ стає одним із ключових факторів розвитку бізнесу, і його роль у майбутньому лише зростатиме.

https://menagement.knutd.edu.ua/wp-content/uploads/sites/10/2024/11/mng-1-39-2024-7.pdf

Анотація: У статті досліджено актуальні питання, пов'язані з визначенням тенденцій розвитку штучного інтелекту та його місцем в обгрунтуванні стратегічних інвестиційних рішень. У роботі підкреслюється важливість штучного інтелекту у світовій економіці як інструменту підвищення ефективності стратегічних рішень та прогнозування в бізнесі й фінансах. Він аналізує ринкові тенденції, оптимізує портфель інвестицій, прогнозує макроекономічні показники, обробляє великі дані, підтримує політичні рішення, оптимізує виробництво та сприяє технологічному розвитку.

Використання штучного інтелекту у світовій економіці включає різноманітні застосування, спрямовані на покращення ефективності прийняття рішень та прогнозування різних аспектів бізнесу та фінансів, таких як:

— прогнозування ринкових тенденцій, де алгоритми  штучного інтелекту використовуються для аналізу великих обсягів економічних даних, що дозволяє точно визначати ринкові тенденції та прогнозувати подальший розвиток економіки;

— управління портфелем та інвестиціями, так алгоритми машинного навчання допомагають ідентифікувати оптимальні інвестиційні можливості та мінімізувати ризики, що фінансові установи використовують для оптимізації портфеля та розробки стратегій інвестування;

—  прогнозування  макроекономічних  показників, таких як ВВП, безробіття та інші, що дозволяє аналізувати та робити точні прогнози стану економіки;

— робота з великими обсягами даних, де штучний інтелект допомагає вирішувати завдання з обробки та аналізу великих обсягів даних, що є важливим для розуміння  економічних  процесів  та  виявлення  закономірностей;

— політика та управління, що проявляється у аналізі політичних  та  управлінських  рішень  з  використання алгоритмів штучного інтелекту, що допомагає експертам  та  приймачам  рішень  отримувати  обгрунтовану інформацію для оптимальних стратегій;

— оптимізація виробництва та ланцюга постачання, так за рахунок  використання штучного інтелекту у виробничій  галузі  відбувається  автоматизація  процесів виробництва, оптимізація ланцюга постачання та управління ресурсами;

— технологічний розвиток на основі штучного інтелекту, сприяє інноваціям та впровадженню нових технологій у різні сектори економіки.

Загальносвітове використання ШІ  у економіці  покликане підвищити продуктивність, зменшити ризики та створити більш точні та об'єктивні стратегії управління. Багато  компаній  активно  займаються  розробкою штучного інтелекту для прогнозування та аналізу ринків. Серед них можна виділити кілька великих гравців. Ці компанії активно вкладають ресурси в дослідження та розробку штучного інтелекту для покращення прогнозування на світовому ринку та інших областей застосування. Активними  користувачами  штучного  інтелекту  в інвестиційному процесі є такі світові фінансові компанії: BlackRock, яка використовує алгоритми машинного навчання  та  аналізу  даних  для  прийняття  інвестиційних рішень; Bridgewater Associates, видатний гедж-фонд, що керує портфелем за допомогою системи All Weatherна  основі принципів штучного  інтелекту; а також  TwoSigma,  яка  застосовує  комп'ютерне  моделювання  та аналітику для прийняття інвестиційних рішень. Сьогодні в Україні використання штучного інтелекту для прогнозування економічних та фінансових показників набирає обертів, хоча цей напрямок ще не є широко поширеним порівняно з розвиненими країнами. В Україні штучний інтелект розвивається з кожним роком та містить перспективи для різних галузей. Зокрема, в сфері економіки та технологій штучний інтелект вже знаходить широке застосування і обіцяє подальший розвиток

https://www.nayka.com.ua/index.php/investplan/article/view/4294/4329

Анотація: Йдеться про те, що робити у ситуації, коли AI-інструменти європейського ринку можуть програти неконтрольованим розробкам у недемократичних країнах. 

Щодня ми створюємо гігантські обсяги даних, і штучний інтелект навчається опрацьовувати їх з неймовірною швидкістю. За оцінками експертів, швидкість обробки інформації штучним інтелектом подвоюється кожні сім місяців. Це свідчить не лише про технологічний прорив, а й глибоку трансформацію того, як ми спілкуємося, працюємо та приймаємо рішення. На події "AI-Driven, Human-Centered: нова ера бізнесу" Глобальний договір ООН в Україні провів невеликий експеримент: ми надали учасникам слайди з двома картинками тварин, де одна картинка взята з відкритих джерел, інша – згенерована ШІ, і попросили визначити ту, яка згенерована ШІ. Результат впізнаваності роботи ШІ був від 30 до 50%. Це означає, що ми вже зараз часто не здатні відрізнити інформацію, яка згенерована ШІ, від реальної. Саме ця ситуація не несе загрози, але таким підходом можуть керуватися і з метою пропаганди, тероризму чи впливу на молодь. ШІ вже сьогодні перетинає кордони етики: ШІ навчається на історичних даних, які можуть мати упередження. Якщо ці моделі не перевіряти та не коригувати, бізнес-рішення, що ухвалюються на їх основі, можуть дискримінувати людей за расою, віком, статтю чи іншими ознаками. Наприклад, алгоритмічне сортування резюме  вже сьогодні іноді відсіює кандидатів через неточні або викривлені результати оцінки.

https://www.liga.net/ua/economics/opinion/ai-bez-iliuziy-iak-biznesu-ne-vtratyty-kontrol-nad-shtuchnym-intelektom