Організаційно-економічні умови інтеграції штучного інтелекту в систему управління підприємством

Abstract

У статті обґрунтовано, що інтеграція штучного інтелекту в управління підприємством є організаційно-економічною трансформацією, а не модернізацією інформаційних технологій. На відміну від автоматизації, що прискорює наперед визначені операції, застосування штучного інтелектупередбачає часткове делегування алгоритмам аналізу, прогнозування та підготовки альтернатив управлінських рішень, що змінює ролі, відповідальність та інформаційні потоки. Це означає перехід від інструментального використання окремих рішень до формування керованої системи прийняття рішень із чіткими правилами контролю та участі людини. У таких умовах ключовим стає забезпечення узгодженості між цілями бізнесу, якістю даних, технологічною надійністю та організаційною відповідальністю за наслідки застосування моделей. Проблематика зумовлена розривом між поширенням практик використання штучного інтелекту та обмеженим ефектом на рівні підприємства, а також посиленням вимог до прозорості, безпеки й підзвітності моделей в циклі. Систематизовано зовнішні нормативно-правові та інституційні умови інтеграції з урахуванням підходів Європейського Союзу, Сполучених Штатів Америки та України. Визначено внутрішні передумови масштабування: корпоративне управління та дотримання вимог, керування змінами і запобігання неформалізованому застосуванню, готовність даних, технологічна спроможність забезпечувати розроблення, розгортання, моніторинг і контрольоване оновлення моделей, розвиток компетентностей персоналу та управління ризиками помилкових рекомендацій і витоків даних. Запропоновано авторську модель організаційно-економічної готовності, що інтегрує стратегічну, економічну, організаційну, технологічну готовність, правово-етичне середовище та екосистемний контур. Для практичного застосування подано матрицю зрілості з п’ятьма рівнями та фази переходу віддіагностики і стратегування до пілотування, масштабування й оптимізації на основі метрик та зворотнього зв’язку. Оцінювання готовності здійснюється через анкетування, нормування і зважування показників, що дозволяє виявлятикритичні розриви, визначати пріоритети рішень та інвестицій і підвищувати відтворюваність ефекту. The article substantiates that integrating artificial intelligence into enterprise management constitutes an organizational and economic transformation rather than a modernization of information technologies. Unlike automation, which accelerates pre-defined operations, the use of artificial intelligence involves partially delegating analysis, forecasting, and the preparation of alternative managerial decisions to algorithms, thereby reshaping roles, responsibilities, and information flows. This implies a shift from the instrumental use of isolated solutions to building a governed decision-making system with clear rules of control and human involvement. In such conditions, ensuring alignment between business objectives, data quality, technological reliability, and organizational accountability for the outcomes of model use becomes crucial. The problem is driven by the gap between the widespread adoption of artificial intelligence practices and the limited effects at the enterprise level, as well as by rising requirements for transparency, security, and accountability of models throughout their lifecycle. The paper systematizes the external legal, regulatory, and institutional conditions for integration, taking into account the approaches of the European Union, the United States of America, and Ukraine. It identifies internal prerequisites for scaling: corporate governance and compliance, change management and prevention of informal use, data readiness, technological capability to ensure model development, deployment, monitoring, and controlled updates workforce competency development, and risk management related to erroneous recommendations and data leakage. An original model of organizational and economic readiness is proposed, integrating strategic, economic, organizational, technological, legal and ethical, and ecosystem dimensions. For practical application, a five-level maturity matrix is presented, along with transition phases from diagnosis and strategizing to piloting, scaling, and optimization based on metrics and feedback. Readiness assessment is conducted through structured surveys, normalization, and weighting of indicators, enabling the identification of critical gaps, prioritization of decisions and investments, and improved reproducibility of outcomes.