Навчальні підрозділи Університету
Постійне посилання на розділhttps://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/3154
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Документ Адаптивні стратегії розвитку підприємств малого бізнесу в умовах інтегрування цифрових технологій на базі штучного інтелекту(Університет «КРОК», 2024) Кінарьов, Віктор; Алькема, Віктор; Алькема, Віктор ГригоровичОсновною метою дослідження є характеристика особливостей формування адаптивних стратегій розвитку підприємств малого бізнесу в умовах інтегрування цифрових технологій на базі штучного інтелекту. Завдання, що ставиться в статті полягає в визначення ключових аспектів формування адаптивних стратегій розвитку із врахування системи штучного інтелекту. Визначено необхідність адаптації малого бізнесу до нових викликів, зумовлених світовими кризами, такими як пандемія COVID-19 та введення воєнного стану в Україні. Визначено сутнісні ознаки сучасних адаптивних стратегій розвитку малого бізнесу. Охарактеризовано зміни у поведінці споживачів та на ринку, що призвели до переорієнтації бізнесу на цифрові платформи та цифровий маркетинг. Встановлено, що цифрова адаптивність стала критичною для виживання підприємств у змінених умовах. Обгрунтовано важливість гнучкості ланцюжка поставок, оскільки підприємства, які адаптувалися до використання місцевих джерел або диверсифікації постачань, знизили свою вразливість до глобальних потрясінь. В результаті введення воєнного стану, малий бізнес стикається з новими викликами, зокрема, обмеженнями на пересування та іншими оперативними перешкодами, що змушують бізнес адаптувати графіки роботи і підвищувати заходи безпеки. Охарактеризовано роль штучного інтелекту як значного фактора в оптимізації внутрішніх процесів і покращенні взаємодії з клієнтами. Встановлено, що передові підприємства, які впроваджують технології на базі штучного інтелекту, демонструють здатність до інновацій та підвищення конкурентоспроможності. Охарактеризовано важливість адаптивних стратегій, що дозволяють підприємствам залишатися на крок попереду ринкових тенденцій та вимог споживачів, завдяки використанню аналітики даних і штучного інтелекту для прогнозування змін та оптимізації процесів.