Бізнес аналітика і ШІ

Бізнес аналітика і застосування штучного інтелекту

Досліджено особливості управління у період розвитку штучного інтелекту як в Україні, так і за її межами. Опрацьовано наукові підходи до тлумачення терміна «штучний інтелект». Встановлено, що на сьогодні не існує єдиного і точного визначення досліджуваного поняття. Визначено, що за останні роки спостерігаються надзвичайно високі темпи розвитку науки, техніки та технологій, спрямованих та розроблення та впровадження у практичну діяльність людини штучного інтелекту. Зазначено, що це неминуче призведе до значних соціальних та економічних змін, у тому числі подальшої оптимізації управлінських процесів. Наголошено на необхідності врахування ризиків, що можуть виникати для людства у зв’язку з розвитком штучного інтелекту. Проаналізовано перспективи впровадження штучного інтелекту в Україні, задля з’ясування яких викладено результати проведеного опитування менеджерів вітчизняних підприємств щодо готовності практичного застосування новітніх наукових розробок. Наведено конкретні пропозиції в сфері управління розвитком штучного інтелекту. Питання про використання технологій штучного інтелекту в організаційному розвитку слід розглядати двояко: з одного боку, організація повинна бути підготовлена до технологічних нововведень, а з іншого боку, рішення щодо штучного інтелекту повинні відповідати вимогам процесів організаційного розвитку і таким чином задовольняти потреби підприємства. На цей час відомо багато способів застосування штучного інтелекту в компанії. Деякі вчені роблять спроби концепційно описати штучний інтелект для організаційних процесів. Звісно такі підходи ще не задовольняють потреби сучасних організацій, але мають великий потенціал для майбутнього. Ця стаття описує концепцію штучного інтелекту для вирішення проблем та покращення процесів організаційного розвитку. При цьому основною метою концепції є надання обрису загальної структури, а не пропозиція використання окремих технологій та методів.

Ключові слова: штучний інтелект, менеджмент, управлінські рішення, оптимізація управлінських процесів, упровадження наукових розробок ,концепції, організаційний розвиток, підприємство.

Постановка проблеми.Всього лише 20 років тому бізнес-аналітика в ІТ-проекті не було. Business Intelligence - це сукупність процесів, інструменти та технології, які займаються бізнесом, приймаючи важливі рішення на основі аналогічних даних.Аналітика – це наука аналізу, яка застосовується у різних сферах життя – в політиці, бізнесі, фінансах, на ринках товарів і послуг, у страховій справі, у соціальній сфері тощо, на різних рівнях управління: національному, регіональному, на рівні підприємств усіх форм власності. Особлива увага приділяється бізнесу, тобто суб’єктам господарювання, метою діяльності яких є отримання прибутку, й аналізу окремих бізнес-процесів. Бізнес-аналітика передбачає застосування під час аналізу явищ та процесів широкого кола аналітичних показників, статистичних і математичних методів, комп’ютерних технологій і програмного забезпечення для прийняття управлінських рішень. Враховуючи складні умови невизначеності та ризиків, у яких працюють підприємства, студент повинен оволодіти методологією бізнес-аналітики і методами аналізу та управління ризиками, а також основами програмування. Кожне використання штучного інтелекту в компанії оцінюється шляхом досягнення ним поставлених цілей. Відповідно, індивідуальні рішення розроблені таким чином, щоб вони відповідали певним функціональним вимогам і забезпечували досягнення мети підприємства або його окремої ланки. Підхід штучного інтелекту базується на машинному та глибокому навчанні. Машинне навчання - це математичні методи, які дозволяють інтелігентній машині генерувати знання залежно від досвіду. Глибоке навчання навпаки - це імітація процесів людського мозку комп'ютерами [1-8]; [9-11]. Технологія добре відома через автономних роботів, автономних транспортних засобів, розумних пристроїв, засобів і середовищ, когнітивних помічників [2-6]. Бізнес-аналітика – це «наука аналізу» (поглибленого аналізу). Вона передбачає застосування під час аналізу явищ та процесів великих баз даних (big date), широкого кола аналітичних показників, статистичних і математичних методів, комп’ютерних технологій і програмного забезпечення для прийняття управлінських рішень. Аналітика як наука поглибленого аналізу використовується в усіх сферах життя, вона не тільки констатує, яка ситуація склалася, а й обов’язково доводить взаємозв’язок між явищами та процесами, чому склалася така ситуація, дає підстави для обробки великих масивів даних, дає можливість виконувати моделювання та прогнозування досліджуваних явищ і на цій основі розробляти управлінські рішення. Економічна аналітика – це наука аналізу економічних процесів, які відбуваються в усіх видах діяльності й життя суспільства, на різних рівнях управління: національному, регіональному, на рівні підприємств усіх форм власності (державна, приватна, колективна). Вона використовує широке коло методів для виявлення тенденцій, закономірностей і трансформацій, доведення взаємозв’язку між явищами та процесами, виявляє причини цього, дає підстави для обробки великих масивів даних і прийняття ефективних управлінських рішень. Бізнес-аналітика є наукою аналізу у бізнес-сфері, тобто вона виконує аналіз завдань, які притаманні бізнесу – підприємствам, організаціям, установам, діяльність яких пов’язана з отриманням прибутку. Бізнес розглядається як сукупність статистичних одиниць, які здійснюють свою діяльність в умовах ринку, з метою отримання прибутку. У вітчизняній економічній науці та практиці синонімом поняття «бізнес» (англ. business) є підприємництво. Підприємництво – це самостійна, ініціативна, систематична, на власний ризик господарська діяльність, яку провадять суб’єкти господарювання (підприємці) з метою досягнення економічних і соціальних результатів та отримання прибутку. Поняття «бізнес» вважають ширшим, ніж підприємництво, оскільки до бізнесу відносять здійснення будь-яких комерційних угод у різних сферах діяльності з метою отримання прибутку.

Створені підходи штучного інтелекту на вісім основних груп: розпізнавання зображень, розпізнавання мови, пошук, кластеризація, розуміння природної мови, оптимізація, прогнозування, розуміння та їх комбінації. Розпізнавання зображення, розпізнавання мови, пошук, кластеризація – це техніки на основі збору інформації та структурування хаотичних даних [2-5]. Розуміння природної мови, оптимізація, прогнозування та розуміння інформації використовують тільки зібрану корисну інформацію і оперують нею. Вони трохи менш зрілі, але незважаючи на це застосування в нашому повсякденному житті. Розвиток будь-якої системи штучного інтелекту змінюється в залежності від мети, яку людина за допомогою нього прагне досягти, та від стану технічних методів інформаційних технологій. Аналітика вимагає розуміння змісту, знання методів розрахунку, а також взаємозв’язків і співвідношень між показниками прикладної статистики, використання інформаційних технологій для обробки даних і прогнозування зміни стану явищ та процесів. Отже, бізнес-аналітика – це наука аналізу, яка вивчає кількісну та якісну сторону бізнес-процесів у різних видах діяльності, застосовуючи репродуктивну, розрахункову й аналітичну функції показників, статистичні та математичні методи аналізу, моделювання й прогнозування, інформаційні технології та програмне забезпечення для обґрунтування ефективних управлінських рішень. Об’єктом бізнес-аналітики є явища та процеси, пов’язані з підприємницькою діяльністю та її бізнес-процесами. Предмет бізнес-аналітики – кількісна оцінка та аналіз бізнес-процесів для розробки ефективних управлінських рішень на основі застосування статистичних і математичних методів, інформаційних та телекомунікаційних технологій. Щодо напрямків штучного інтелекту, найважливішими з них є: раціональний інтелект - системи, що базуються на знаннях (експертні системи), які, спираються на свої знання; аналіз і розпізнавання образів: візуальний інтелект - шаблон, розпізнавання образів і форм; мовний інтелект - текст, розпізнавання мови; маніпулятивний інтелект - робототехніка. Поки штучний інтелект має лише ситуаційне використання в організаційному розвитку. Індивідуальні рішення, такі як керовані жестами пристрої, смарт-пристрої в робочому місці, персональні віртуальні помічники, консультанти-когнітивні експерти тощо, охоплюють лише операційні процеси. Ці рішення базуються на різних підходах, вони спрямовані на зміцнення організаційного потенціалу і допомагають у вирішенні простих завдань. У порівнянні з використанням організаційної бізнес-аналітики,Протягом минулих десятиліть вчені активно вивчають, обговорюють поняття штучного інтелекту та здійснюють його практичне застосування. Найяскравіше впровадження штучного інтелекту спостерігається у високотехнологічних галузях, пов’язаних із використанням комп’ютерних технологій. У цих галузях планування виробничої діяльності та формування спектра надання послуг здійснюється з урахуванням потреб споживачів і тенденцій автоматизації та роботизації. технології організаційного розвитку не зосереджуються на ефективності збору та оцінці даних для управлінських рішень, вони насамперед спрямовані на самостійне вирішення загальних і конкретних проблем [3-7].

Важливішим стає підхід штучного інтелекту. Багато компаній вже впроваджують цю технологію: для відбору та підготовки заявників (Promato AI, Unilever, TextRecruit), для aндеррайтингу (Zest Automated Machine Learning) та обслуговування клієнтів (KLM, 1-800-flowers, KAYAK, Jobmehappy), для оптимізації логістичних шляхів (Zalando [19]) та контролю якості (Continental). Такі застосунки варіюються від мовних помічників до складних оптимізаційних програм. Оскільки штучний інтелект знаходиться у стані масової експансії, він і надалі буде актуальною темою. Зрештою, можна знайти багато наукових підходів, які спрямовані на розширення використання штучного інтелекту або пропонують нові методи та підходи. Вони часто націлені на обдумування, зважування, відбір та вирішення різноманітних бізнес-завдань. У сфері стратегічного розвитку підприємства наукові підходи розвиваються в різних напрямках: ми робимо акцент на підтримці прийняття рішень штучного інтелекту в організаціях, підкреслюючи допомогу та підтримку прийняття рішень штучного інтелекту в організаціях. Пропонуємо підхід для подолання невизначеності, складності та питань еквівалентності через людський і штучний інтелект. Визначне використання штучного інтелекту як однієї з ключових новітніх управлінських рішень у будівельному бізнесі. Виступаємо за розробку організаційних і технічних застосунків для управління будівництвом шляхом використання штучного інтелекту для досягнення кращих переваг організації процесу. Підхід полягає в можливості заміни різноманітних баз знань у будівельних компаніях технологією штучного інтелекту та її здатністю до вивчення певних поведінкових алгоритмів. Дослідили поведінку в організаційних мережах у співвідношенні з внутрішніми організаційними структурами з використанням нейронних мереж. Ці дослідження було реалізовано через ефективну, засновану на класифікації, систему виявлення змін на основі подій, яка поєднує в собі методи системної мережевої архітектури, аномалії та технічні засоби навчання методу зворотного поширення помилки нейронної мережі. Результати досліджень довели, що запропонований підхід є набагато ефективнішим, ніж базові методи для визначення зовнішніх подій організації як частини мережі. На практиці підхід, запропонований авторами, може бути особливо корисним у реагуванні на позитивну та негативну організаційну поведінку та визнання динамічних моделей соціальної організації. Ця модель довела, що цей метод набагато більш надійний і точний, ніж відомі раніше рішення [4-8]. Пропонується модель штучного інтелекту для віртуальних розподілених організаційних одиниць на основі рольових експертних агентів. Такий підхід допомагає при стратегічному прийнятті рішень. Координаційна підсистема контролює діяльність агентів на основі розподілених методів пошуку і теорії зобов'язань і умовностей. Така модель штучного інтелекту підходить для організаційного проектування та аналізу [1-4]. Розробили імітаційну модель на основі агентів, яка вивчає тимчасовий розподіл інформації в організаціях відносно загальної продуктивності організації. Отримані дані покликані допомогти керівникам приймати рішення. Було встановлено, що непересічні незначні питання мають позитивний вплив на загальну ефективність організації, тоді як підвищення рівня вирішення міжвідомчих проблем впливає на продуктивність досить несприятливо. Позитивне надання інформації та використання нещодавно прийнятих рішень позитивно впливають на загальну ефективність організації, їхній ефект є більш тривалим. Результати імітаційного моделювання ставлять критичне питання щодо того, чи необхідно прийняти рішення як можна більш раціонально [1-3]. Розглядаємо кроки у моделюванні організаційної динаміки з використанням великомасштабних багатоагентних систем [1-4]. Надаємо концептуальний підхід до візуалізації взаємодії між корпоративними та стратегічними системами компанії за допомогою простого штучного інтелекту. Ця модель відображає тактику управління і вплив на продукт компанії, ринок і фінансові процеси у вигляді когнітивної карти [5-7].

Головною метою є розробка концептуальної моделі системи штучного інтелекту для організаційного розвитку. Основна ціль полягає в удосконаленні сучасних процесів організаційного розвитку та їх прискоренні за допомогою відповідних застосунків штучного інтелекту в компаніях.

Системи або одиночні застосунки штучного інтелекту, які використовуються для організаційного розвитку, повинний мати такі характеристики, як адаптація, гнучкість і адаптивність, масштабованість, розширюваність. Ці вимоги можуть змінюватися. Головне завдання даної концепційної моделі полягає у знаходженні відповідних способів вирішення проблеми, зважуванні цих способів та їх застосування залежно від вибраного цільового пріоритету. Наряду з цим зконцепована система має володіти навичками адаптивного самонавчання. Запропонованв концепційна модель штучного інтелекту має три об'єктно-пов'язані і три суб'єктивні фази. Об'єктно-орієнтовані фази націлені на організаційні зміни і включають аналіз організаційних параметрів (структурні детермінанти, поведінкові закономірності, специфікації цінностей), модулювання (компіляція) відповідних рішень та застосування вибраних моделей. Водночас з об'єктивними протікають процеси суб'єктивних фаз, орієнтованих на саму систему штучного інтелекту: навчання (вивчення досвіду та досвіду інших компаній), покращення (вдосконалення знань), використання (впровадження знань у моделі рішень).Стрімкий розвиток технологій вказує на те, що в найближчому майбутньому суттєві зміни торкнуться функціонування майже всіх сфер людської діяльності. При цьому менеджери стоять на передньому краю впровадження та використання робототехніки. Саме ефективність управлінської діяльності на сьогодні є вирішальним фактором виживання організації у мінливому середовищі. Менеджер повинен виявляти суттєві чинники зовнішнього й внутрішнього оточення, у тому числі плюси та небезпеки використання штучного інтелекту, та приймати ефективні рішення для усунення наявних проблем. Слід наголосити на важливості діяльності управлінської ланки у сфері застосування штучного інтелекту в організаціях, необхідності формування достатньої обізнаності менеджерів стосовно його практичного використання та усвідомлення наслідків прийнятих рішень. Тому актуальність теми дослідження управлінських аспектів використання штучного інтелекту не викликає сумніву. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Теоретичні основи розроблення штучного інтелекту та наслідки його практичного використання розглядали такі відомі вчені: С. Гокінг, Н. Вінер, А. Тьюрінг, Ч. Беббідж, П. Вінсон, В. Глушков, Д. Попов, О. Швирков. До проблем упровадження технологій штучного інтелекту у своїх наукових публікаціях зверталися Є. Бабич, М. Шишкіна, В. Білик, О. Баранов та інші. Поряд з цим потребують детального вивчення питання забезпечення умов розвитку штучного інтелекту, визначення основних напрямів його активізації, а також визначення готовності менеджерів до впровадження у практичну діяльність підприємств. Метою дослідження є дослідження особливостей управлінської діяльності у період розвитку штучного інтелекту, виявлення стану готовності вітчизняних менеджерів до його впровадження, формулювання рекомендацій щодо перспективних сфер застосування штучного інтелекту.

Для досягнення мети визначено такі наукові завдання: розкрити наукові підходи до означення сутності поняття «штучний інтелект»; визначити можливі ризики, що можуть виникати для людства у зв’язку з розвитком штучного інтелекту, та основні переваги його застосування; на базі проведеного опитування менеджерів вітчизняних підприємств визначити стан їх готовності до практичного застосування новітніх наукових розробок; виробити рекомендації щодо управління розвитком штучного інтелекту. Для вирішення поставлених завдань було використано методи аналізу, синтезу, індукції, моделювання, системного підходу. Уперше термін «штучний інтелект» ввів професор Дартмутського коледжу Джон МакКарті ще в 1956 році. Штучний інтелект – це розділ комп`ютерної лінгвістики та інформатики, що формалізує завдання, які нагадують справи, що виконує людина. Іншими словами, комп’ютер робитиме те, що виконували ми. Будь-яка матерiальна система, що з нею можна тривалий час обговорювати проблеми науки, лiтератури i мистецтва, має інтелект [2-7]. Вiдоме визначення засноване на спецiально органiзованiй «грi в імітацію» мiж людьми i машиною, що знаходяться в рiзних кiмнатах, але мають можливiсть обмiнюватися iнформацiєю. Якщо в процесi дiалогу мiж учасниками гри людям не вдається встановити, що один з учасникiв – машина, то таку машину можна вважати надiленою iнтелектом. Недолiком тьюрiнгiвського визначення iнтелекту є те, що в принципi можна побудувати автомат з повним набором рiшень на всi можливi задачi – i удаваний iнтелект зведеться до простого вибору в пам’ятi вiдповiдного рішення [2-6]. Є ризик можливої загибелі людства від результатів діяльності штучного інтелекту. Якщо людство не зможе контролювати штучний інтелект, то зрештою програє, оскільки люди обмежені рамками біологічної еволюції й не зможуть змагатися з машинами [3-7]. Поняття штучний інтелект є маркетинговим. Адже це набір математичних формул – достатньо складних, але все-таки формул. Мабуть, найгучнішим прикладом застосування штучного інтелекту є автомобіль Тесла. Також згадайте – коли ви заходили переглянути той чи інший товар в онлайн-магазинах, то потім бачили рекламу цього товару на різноманітних сайтах. Це все результати роботи штучного інтелекту [4-7]. На цьому етапі розвитку не можна говорити, що в найближчій перспективі штучний інтелект може зрівнятися в правах із людьми чи взагалі отримати той чи інший захист поза прав власності чи прав інтелектуальної власності на нього. Сучасний технічний розвиток не дозволяє сказати, що він може виступати як самостійний суб’єкт правовідносин.», а не про штучний інтелект у повному його розумінні» [4-8]. Є концепція штучного інтелекту – Generalintelligence, і галузевого – Domainintelligence. До прикладу, автофокусування фотоапарату – це теж приклад штучного інтелекту, який навчився розпізнавати об’єкт. Дилеми виникають стосовно суперінтелекту, Generalintelligence [16-20]. Підсумовуючи, доцільно зазначити, що не існує єдиного визначення штучного інтелекту. Кожен вчений пропонує його власне тлумачення залежно від обраних ним аспектів дослідження. Стан розвитку штучного інтелекту доцільно охарактеризувати таким чином, що на даний момент він виконує роль помічника людини для виконання складних операцій, позбавляє її від виконання рутинних завдань та дає змогу оптимізувати прийняття управлінських рішень. Історія розвитку цифрових технологій чітко підтверджує, що коли стандартна операційна система разом з недорогими й легкими у використанні програмними інструментами стає доступною, то невдовзі повинен статися прорив у царині робототехніки. Візьмемо, для прикладу, програмне забезпечення, або прикладні програми для iPhone, iPad, Android. Хоча штучний інтелект уже проник у наше життя, видатні вчені-розробники та практики активно ведуть суперечки стосовно того, чим він є для людства – допомогою чи загрозою. Одні винахідники застерігають від розробки, а інші, вбачають користь у його використанні. Слід зазначити, що при цьому розвиток робототехніки не зупиняється, а набирає повних обертів. Яскравим прикладом цього є знаменитий роботгуманоїд Софія, яка має громадянство Саудівської Аравії, розмовляє англійською та російською, розрізняє кольори, впізнає обличчя та може виразити 72 емоції. Потрібно відзначити, що швидке проникнення робототехніки у життя людей викликає певні побоювання щодо можливого настання ряду негативних наслідків. Поперше, технологічне безробіття, адже на даний момент потреба в людських ресурсах зменшується завдяки роботам, комп’ютерам тощо. По-друге, люди побоюються так званої «війни роботів». Найпоширенішими причинами, які можуть зумовити реалізацію ризиків використання штучного інтелекту, можуть бути неконтрольованість його впровадження, несподівані системні збої та застосування для злочинних дій. Ці загрози змушують розробників та менеджерів підприємств задуматися над тим, чи варто впроваджувати новітні технології, чи краще залишитись осторонь. Але потреби сучасного суспільства диктують свої умови. Тому будь-які заборони на дослідження штучного інтелекту є невиправданими. Потрібно контролювати процес розроблення та впровадження нових технологій, а не перешкоджати їх розвитку чи відмовлятися від них. Варто усвідомлювати, що основне завдання штучного інтелекту – це підсилення людського інтелекту. Звичайно, його можна використати для різних цілей, наприклад, за його допомогою можна виявити брехню або її створити. Мова йде про те, для досягнення яких цілей та потреб ми застосовуємо роботів та які функції вони виконують. Проте ми вважаємо, що не зважаючи на певні загрози впровадження штучного інтелекту, при правильному його використанні можна вирішити значну кількість проблем розвитку людства. Зупинимося на деяких основних з них. По-перше, часто актуальною проблемою суспільства є наслідування певних негативних стереотипів мислення та традицій, що склалися. Необ’єктивність, упередженість, прагнення людей до неправомірного збагачення часто призводять до виникнення ряду таких неприйнятних для суспільства явищ, як шахрайство, прояви корупції, несправедливого ставлення до працівників, прийняття необґрунтованих рішень тощо. Навіть на своєму зародковому розвитку штучний інтелект показав себе як потужний механізм вирішення таких проблем, адже на його рішення не впливають жодні упередження та стереотипи. У світі вже використовують таку технологію, яка носить назву GL. Ai. Вона використовує запрограмовані знання, накопичує досвід, аналізує кожну транзакцію, кожного користувача, кожен обліковий запис, щоб знайти незвичну транзакцію, яка вказуватиме на помилку або шахрайство. В такій ситуації GL. Ai приймає рішення неупереджено, опираючись лише на факти. Технології штучного інтелекту можуть сприяти збереженню довкілля та виживанню людства, адже стан навколишнього середовища постійно погіршується. Стрімкий та неконтрольований суспільством розвиток промисловості й транспорту призвів до небезпечних кліматичних змін, забруднення повітря та вод, виснаження ґрунтів, втрати біорізноманіття та масового винищення лісів. Масштаби шкідливого впливу на природнє середовище постійно зростають, а, отже, необхідно вирішити завдання пошуку механізмів, які будуть сприяти організації постійного моніторингу та прийняття людиною рішень щодо недопущення таких негативних явищ. При цьому необхідно враховувати, що штучний інтелект при цьому має величезний потенціал. Він дозволяє збирати, аналізувати інформацію, здійснювати її опрацювання та контролювати дії, які спричиняють негативний вплив на екологію. Це є основою для програм, що підкріплені супутниковими зображеннями й здатні автоматично визначати зміни клімату, аналізувати стан лісів, рослинності тощо. Такі технології значно полегшують працю людини, економлять час на проведення досліджень та створюють умови для прийняття раціональних рішень щодо покращення умов навколишнього середовища. Впровадження штучного інтелекту створює величезні можливості для ведення бізнесу. Він допомагає управлінцям підняти на новий рівень якість бізнеспроцесів та оптимізувати діяльність підприємств. Зокрема, за допомогою численних програм персонал організацій може налагодити швидку взаємодію з клієнтами. Яскравим прикладом цього є використання чат-ботів, які миттєво реагують на запити й терміново відповідають на запитання споживачів. Надійним помічником штучний інтелект служить також і у фінансовій сфері – знижує витрати, забезпечує прогнозування, у промисловості – сприяє підвищенню продуктивності праці та зростанню якості продукції. Такий контрольований людиною розвиток штучного інтелекту, звичайно, не несе істотних загроз для людства, він виступає в якості ідеального помічника для налагодження ефективної діяльності підприємства. Останні дослідження міжнародного консалтингового агента PwC дають змогу виявити стан застосування та швидкість розвитку штучного інтелекту[5-8]. Така тенденція спонукає керівництво компаній створювати необхідні умови для використання штучного інтелекту на своїх підприємствах. Економічний ефект від упровадження технологій виявляється насамперед у зростанні прибутку. Це відбувається завдяки збільшенню продуктивності виробництва продукції та надання послуг у результаті роботизації основних бізнес-процесів, а також зростання попиту на товари та послуги завдяки використанню спеціальних аналітичних програм. Управлінські аспекти проведення подальших розробок у галузі штучного інтелекту та наслідків його практичного використання недостатньо широко обговорюються на рівні вітчизняних менеджерів компаній, соціологів, громадськості. Необхідно враховувати, що розвиток штучного інтелекту вимагає зміни стратегічного мислення людства та подальшого нагромадження знань у даній сфері. Саме це допоможе розширити можливості раціонального використання технологій шостого технологічного рівня. Менеджери, які прагнуть до підвищення конкурентоспроможності свого підприємства, повинні чітко бути впевнені у доцільності та безпечності впровадження штучного інтелекту.

Проведені дослідження доводять, що у довготривалій перспективі технологічні зміни є неминучими. Інновації постійно просуваються вперед, а глобалізований світ робить поширення нових ідей значно ефективнішим. При цьому важливим аспектом є виявлення рівня здатності й готовності уряду, бізнесу та, зрештою, приватних осіб до швидких технологічних змін. Аналітичні дослідження здійснювали фахівці компанії The Economist Group, які склали рейтинг Technological Readiness на основі аналізу 82 найбільших економік світу. В основі цього рейтингу було покладено врахування таких груп показників: доступ до Інтернету й мобільного зв’язку, економічна інфраструктура та рівень інновацій. Проте це не виключає можливості забезпечення стрімкого руху вперед завдяки проведенню необхідних науководослідницьких, організаційних, інвестиційних та інших заходів. На даний момент створена та вже впроваджена значна кількість розробок у сфері штучного інтелекту, проте експерти вважають, що рівень розвитку таких технологій є поки що недостатнім. У зв’язку з перспективами впровадження досягнень шостого технологічного устрою у різноманітних сферах діяльності людини ми провели опитування менеджерів ряду підприємств щодо готовності застосування новітніх технологій, зокрема використання штучного інтелекту у сфері виробництва й надання послуг. Респондентами виступали ряд управлінців середньої та вищої ланок, яким було запропоновано дати відповіді на запитання спеціально розробленої анкети. Проаналізуємо результати проведеного дослідження. Відповіді на запитання «Чи створені на Вашому підприємстві підрозділи (відділи), які відповідають за технологічні інновації?» показали наступні результати. Якщо ж на підприємствах використовують цифрові технології, це означає, що менеджери керуються певними міркуваннями в процесі їх упровадження. Як показали відповіді на відповідне запитання проведеного опитування, мотиви використання при цьому є різноманітними. Найчастіше ними виступають адаптація до вимог ринку й підвищення конкурентоспроможності товарів, що можуть досягатися шляхом зростання якості продукції (послуг), скорочення затрат часу на їх проектування та виготовлення, підвищення продуктивності праці. У процесі технічних нововведень майже кожен менеджер зустрічається з викликами, які перешкоджають їх упровадженню. У цьому випадку важливо з’ясувати причини такої ситуації. Проведене опитування показало, що найчастіше підприємства відчувають брак необхідних фінансових ресурсів для впровадження новітніх технологій через їх високу вартість, що було зазначено у відповідях 65% опитаних. Також перешкодами виступають недостатньо високий рівень підготовки персоналу (12% респондентів) та інші причини, зумовлені неготовністю підприємства до змін. Це вкотре доводить, що колективи працівників необхідно заздалегідь поступово готувати до нових перемін, навіть якщо їх проведення планується в майбутньому. На нашу думку, використання наявного досвіду інноваційних практик, ведення кваліфікованого відкритого професійного діалогу з персоналом, конструктивна співпраця з науковими структурами та реалізація спеціальних навчальних програм є важливим кроком до полегшення процесу впровадження штучного інтелекту. При цьому навчання та підвищення кваліфікації кадрів на всіх етапах упровадження наукових розробок у життя має вирішальне значення для забезпечення всеохоплюючого ефективного практичного застосування технологічних інновацій. Зазначимо, що воно може здійснюватися як шляхом проведення організації навчання персоналу як власними силами підприємства, так і поза його межами шляхом залучення до цього процесу наукових закладів та спеціалізованих структур. Щоб підготувати суспільство до майбутнього впровадження штучного інтелекту, необхідно вдосконалити систему освіти. Фактично на даний час у навчальних програмах вищих навчальних закладів, які готують майбутніх менеджерів, поняття штучного інтелекту або розглядається поверхнево, або взагалі не включено в них. Тому необхідно зосередити увагу на підготовці фахівців. При цьому також потрібно робити акцент на креативності студентів, розвивати у них критичне та системне мислення. Ефективна підготовка буде мати значення для працівників, які у майбутньому будуть працювати в нових видах діяльності та виконувати різні види робіт разом з машинами. У процесі опитування ми також ставили завдання з’ясувати бачення респондентами місця та перспектив застосування штучного інтелекту на підприємствах. Опитування показало такі результати: 66% респондентів впевнені, що штучний інтелект буде застосовуватися у роботі поряд з менеджерами для того, щоб збалансувати їх навантаження, а 34% стверджують, що він вивільнить працівників від рутинних завдань і працюватиме самостійно. Жоден із опитаних не погодився з тим, що недоцільно впроваджувати штучний інтелект, оскільки він є загрозою для людства. Для визначення ймовірних наслідків від упровадження штучного інтелекту у сфері можливої зміни потреби підприємства у працівниках в анкету було включене таке питання: «Чи вважаєте Ви, що розвиток штучного інтелекту дасть можливість створити нові робочі місця?» Позитивно на це запитання відповіло 57% респондентів, а 43% вважає, що це спричинить масове безробіття. Отже, на думку більшості опитаних, перспектив скорочення персоналу підприємства з місця праці впровадження штучного інтелекту не несе, а навпаки, дасть можливість розвинути діяльність підприємства та забезпечити створення нових робочих місць. Проведене нами дослідження також ставило за мету з’ясувати думку респондентів стосовно того, чи розвиток штучного інтелекту несе певну загрозу людству. 50% опитаних відповіли, що такої загрози немає; 30% зазначили, що загроза незначна, адже людина контролює використання штучного інтелекту; 20% вбачають у штучному інтелекті значну загрозу, оскільки він здатен до саморозвитку та самовдосконалення, що в результаті може завдати шкоди людству. Отже, як показали результати відповідей на попереднє запитання, частина менеджерів вбачають у штучному інтелекті більшу чи меншу загрозу для людства. То чи вважають вони, що розроблення штучного інтелекту повинно мати прозорий характер та має бути відкритою темою для обговорення громадськістю? Всі 100% опитаних погодились із даним твердженням. Вони зазначили, що людина повинна контролювати як розроблен6ня, так і використання штучного інтелекту, громадськість має знати як про переваги, так і загрози його використання. Такий результат є закономірним, адже повинен бути забезпечений належний захист інтересів людини при застосуванні технологій, що базуються на використанні штучного інтелекту. Отже, необхідно запровадити регулювання розвитку штучного інтелекту як з боку влади, так і суспільства, що підтверджується проведеними дослідженнями. Прийнятними для впровадження повинні бути лише ті розробки, що є безпечними для людей. Навіть на даному етапі розвитку необхідно створити законодавчу базу, яка буде контролювати процес розроблення та впровадження й притягувати до відповідальності тих осіб, які не дотримуються необхідних заходів безпеки. Шляхом опитування було також з’ясовано думку менеджерів щодо пріоритетних сфер використання штучного інтелекту. Результати проведеного дослідження показали, що, на думку опитаних менеджерів підприємств, у деяких галузях штучний інтелект має бути невід’ємним елементом діяльності й повинен знайти там широке застосування (фінансові послуги, промисловість, медицина), а в інших штучний інтелект замінити людину не здатен, хоча і може дещо полегшити операційні процеси (у сфері мистецтва, освіти та виховання). Результати проведеного опитування показують, що технології штучного інтелекту можуть виступати надзвичайно важливими важелями зміни способу ведення бізнесу й багатьох інших сфер людської діяльності. Вони покликані значно полегшити процес розроблення та прийняття рішень й оптимізувати управлінську діяльність загалом. Необхідною умовою сучасного статистичного аналізу даних як основного процесу бізнес-аналітики є ефективне використання комп’ютерних програм, від функціональної повноти й алгоритмічної продуманості яких залежить підсумкова інтерпретація результатів дослідження та надійність висновків. Однією з найзручніших для досягнення цієї мети є вільно розповсюджуване статистичне середовище R, яке є найбільш повним, надійним, динамічно розвивається та об’єднує мову програмування високого рівня і потужні бібліотеки програмних модулів для обчислювальної та графічної обробки даних. Сьогодні статистичне середовище R (http://www.r-project.org) є безумовним лідером серед некомерційних систем статистичного аналізу і поступово стає незамінним при проведенні аналітичних розрахунків у більшості західних університетських центрів і багатьох провідних фірмах. R – це універсальна мова програмування, розроблена для застосування в галузях сучасної бізнес-аналітики з аналізом даних, класичної статистики і якісної модернової графіки. Завдяки своїй великій бібліотеці пакетів, що безперервно розширюється, мова підтримує широкий спектр статистичних та чисельних методів. R широко використовується як аналітичне програмне забезпечення для аналізу даних і фактично стала стандартом для різних статистичних програм. R увійшла до списку переможців конкурсу журналу Infoworld у номінації на краще відкрите програмне забезпечення для розробки статистичних моделей. Ще однією особливістю R є графічні можливості, які полягають у здатності створення якісної графіки. Для зручності роботи з R розроблена низка графічних інтерфейсів, зокрема R Studio. R і додаткові пакети поширюються через CRAN (акронім Comprehensive R Archive Network).

Висновки. Ефективне рішення більшості цих завдань дає бізнес аналітика. Для вирішення завдань використовуються новітні технології: - прийняття рішень у режимі реального часу (наявність інформації про клієнта); - система кредитного скорингу; - аналітичні платформи для оперативного управління ризиками тощо. Отже, бізнес-аналіз – це своєрідний набір технік, інструментів і завдань, необхідних для визначення потреб бізнесу, знаходження і розробки шляхів задоволення цих потреб.У даній роботі описана розроблена концептуальна модель штучного інтелекту для організаційного розвитку. Її основним положенням є зв’язок між саморозвитком системи штучного інтелекту за рахунок накопичення знань в процесі постійного циклічного організаційного розвитку. На прикладах різних циклічних спіралей показуються можливі варіанти фазового розвитку штучного інтелекту та організації.Провівши дане дослідження, хочемо наголосити на тому, що використання та подальший розвиток штучного інтелекту – явище, що набуває все більших розмахів і носить незворотний характер. Проте при цьому слід враховувати, що загрози, що виникають унаслідок зростання темпів удосконалення штучного інтелекту та його широкого впровадження, все-таки реально існують. На сучасному етапі розвитку наявний ризик того, що новітні технології при не правильному їх використанні можуть дати системний збій, який не завжди може бути вчасно скорегований та усунутий людиною. На нашу думку, розробникам штучного інтелекту необхідно ретельно проаналізувати ризики, які він несе з собою, щоб уникнути можливості виникнення глобальних негативних наслідків від його застосування. З цього випливає, що не потрібно наділяти техніку надмірними інтелектуальними можливостями. Управління вищими ланками діяльності завжди повинно залишитися за людиною. Щоб попередити настання несприятливого сценарію розвитку подій, вчені-розробники та працівники підприємств повинні детально вивчати всі нюанси використання робототехніки й контролювати хід виконання поставлених перед нею завдань. Варто також виділити ті галузі, де штучний інтелект варто широко впроваджувати, а де використання робототехніки має бути досить обмеженим. Дослідження засвідчили, що наша країна, володіючи значним інтелектуальним людським потенціалом та іншими ресурсами, має реальні можливості для впровадження штучного інтелекту. Вважаємо, що за умови правильного й контрольованого використання штучний інтелект неодмінно принесе користь людству. Запропонована концепція системи штучного інтелекту для організаційного розвитку може слугувати основою для подальшої розробки моделей штучного інтелекту. Ключові переваги включають навчання, масштабність і сумісність з іншими системами штучного інтелекту. Штучний інтелект, заснований на цій концепції може бути використаним різними компаніями для різноманітних організаційних цілей, тому що здатність системи до навчання та її повноваження при прийнятті рішень можуть вирішити безліч організаційних проблем.