РОЗРОБКА МОДЕЛЕЙ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ТА СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПІДПРИЄМСТВ

Анотація

Стаття присвячена дослідженню процесів побудови моделей прийняття рішень та впровадження систем штучного інтелекту на підприємствах як інструментів удосконалення управління бізнес-процесами. Мета статті – показати особливості розроблення моделей прийняття рішень в бізнесі на основі штучного інтелекту.В ході наукового дослідження використовувалися загальнонаукові методи пізнання, зокрема аналіз, синтез, індукція, дедукція, порівняння, узагальнення та системний підхід. Результати дослідження показують, що в сучасному динамічному бізнес-середовищі моделювання відіграє центральну роль в ухваленні стратегічних рішень, дозволяючи підприємствам знижувати ризики та підвищувати ефективність управління. Традиційні методи моделювання, зокрема статистичне та лінійне, залишаються базовим інструментом для аналізу та прогнозування, проте їх можливостей уже недостатньо в умовах підвищеної невизначеності. Встановлено, що новітні підходи, серед яких сценарне планування та технології штучного інтелекту, забезпечують гнучкість, адаптивність і глибший рівень аналітики, значно розширюючи межі традиційного бізнес-моделювання. Досліджено, що системи штучного інтелекту відіграють ключову роль у трансформації процесів прийняття рішень, надаючи інструменти для аналізу великих обсягів даних, прогнозування тенденцій, виявлення прихованих взаємозв’язків і персоналізації клієнтського досвіду. Показано, що ці системи здатні не лише обробляти інформацію в режимі реального часу, а й навчатися на основі зібраних даних, використовуючи алгоритми машинного навчання та нейронні мережі. Така здатність до самоадаптації дозволяє системам ШІ прогнозувати наслідки різних управлінських рішень, здійснювати багатофакторний аналіз і автоматично визначати оптимальні стратегії дій у непередбачуваних умовах. Зроблено висновок, що використання таких систем забезпечує підприємствам стратегічну перевагу, дозволяючи їм бути більш гнучкими, інноваційними та конкурентоспроможними. Практичне значення дослідження полягає у формуванні рекомендацій щодо впровадження інтелектуальних систем управління для підвищення адаптивності та ефективності підприємств в умовах цифрової трансформації.