Діагностика ефективності впровадження штучного інтелекту в діяльність підприємств ІТ-сектору

Abstract

Стаття присвячена дослідженню проблематики діагностики ефективності впровадження штучного інтелекту в діяльність підприємств ІТ-сектору. У сучасних умовах цифрової трансформації ШІ перестав бути лише інноваційною концепцією та перетворився на ключовий інструмент оптимізації бізнес-процесів, скорочення витрат і формування довгострокових конкурентних переваг. Особлива увага приділяється ІТ-компаніям, які першими адаптують новітні технології у свої операційні процеси, створення продуктів та взаємодію з клієнтами. Метою дослідження є вивчення впливу впровадження штучного інтелекту на бізнес-процеси та економічні результати ІТ-компаній, а також обґрунтування методики комплексної діагностики ефективності його використання. При написанні роботи використано такі методи дослідження: аналіз і синтез, графоаналітичний, системний підхід. Здійснено аналіз сучасних наукових досліджень і звітів провідних консалтингових компаній (McKinsey, Deloitte, BCG), що демонструють значний потенціал використання ШІ в діяльності підприємств ІТ-сектору. Розроблено методику комплексної діагностики ефективності впровадження ШІ, яка включає економічні, технологічні, організаційні, соціальні, етичні та стратегічні аспекти. Для кожної групи визначено ключові показники ефективності. Встановлено, що така оцінка дає можливість виявити як фінансові, так і нефінансові результати впровадження ШІ, що дозволяє ІТ-компаніям ухвалювати обґрунтовані управлінські рішення. Результати дослідження підтверджують, що застосування ШІ в діяльності підприємств ІТ-сектору забезпечує суттєві позитивні ефекти: зростання прибутковості, прискорення розробки програмного забезпечення, підвищення якості обслуговування клієнтів, формування інноваційної корпоративної культури та посилення ринкових позицій компаній. Окреслено перспективні напрями подальших досліджень, пов’язані з удосконаленням методики оцінювання ефективності впровадження штучного інтелекту та розробкою адаптивних моделей діагностики для різних типів ІТ-підприємств.