ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

ROR

ЕДРПОУ 05481984

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

КАТАЛОГ

Методологія порівняльного оцінювання ШІ-проєктів на клієнтоцентричних підприємствах
Погорелова К. А., Кліменко Я. І.

Погорелова К. А., Кліменко Я. І. Методологія порівняльного оцінювання ШІ-проєктів на клієнтоцентричних підприємствах. Бізнес Інформ. 2026. №6. C. 126–137.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-6-126-137

Розділ: Інформаційні технології в економіці

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 658.012:004.8(477)

Анотація:
Сучасні процеси діджиталізації підприємств в Україні відбуваються в умовах безпрецедентних воєнних шоків, інфраструктурного виснаження та операційного хаосу, що робить класичні західні інструменти технологічного планування нерелевантними. Існує гостра методологічна прогалина в об’єктивних інструментах порівняльного оцінювання, які б дозволили вітчизняним компаніям раціонально обирати першочергові інвестиційні проєкти впровадження штучного інтелекту без ризику фінансового краху та кадрового колапсу. Мета дослідження полягає в подоланні «парадоксу нульового старту» та розробці прозорої, математично зваженої моделі порівняльного оцінювання альтернативних проєктів штучного інтелекту на клієнтоцентричних підприємствах України з урахуванням воєнно-операційних ризиків. У роботі застосовано комплексний методологічний апарат, що включає системний і структурно-функціональний аналіз для аудиту бізнес-процесів, порівняльний і портфельний аналіз для ранжування цифрових ініціатив, а також метод багатокритеріального аналізу рішень (MCDA) та метод експертного скорингу для розробки критеріїв оцінки. За результатами дослідження обґрунтовано обмеженість механічного перенесення класичних закордонних моделей в екстремальні операційні реалії України та доведено необхідність підпорядкування процесів автоматизації концепту WARMI-світу. Розроблено авторську модель – восьмивекторне «Колесо пріоритезації ШІ-проєктів», яка гармонійно інтегрує глобальні стандарти (готовність даних, вартість розробки, швидкість отримання результату, рентабельність) зі специфічними локальними критеріями воєнної стійкості (резистентності до блекаутів і кадрового дефіциту) та клієнтоцентричності. Науково обґрунтовано поділ критеріїв на показники-стимулянти та показники-дестимулянти із їхньою реверсивною нормалізацією. Запропоновано алгоритм розрахунку інтегрального показника пріоритету на основі системи динамічних ваг для воєнних сценаріїв інфраструктурного шоку, кадрового дефіциту, фінансового виснаження та умов післявоєнного відновлення. Наукова новизна дослідження полягає у створенні першої комплексної вітчизняної скорингової моделі вибору ШІ-ініціатив, адаптованої до умов WARMI-світу. Визначено трирівневу шкалу пріоритетності для портфельного менеджменту (класи А, B, C), що упереджує неефективне розпилення капіталу та ризики тіньового штучного інтелекту. Практична цінність дослідження полягає в тому, що запропонована модель надає топменеджменту наочний, прозорий інструмент («Колесо пріоритезації») для виключення внутрішньокорпоративного політичного лобіювання та прийняття об’єктивних інноваційних рішень, що підвищує загальну життєстійкість бізнесу.

Ключові слова: штучний інтелект; ШІ-автоматизація; клієнтоцентричність; воєнна стійкість; WARMI-світ; Колесо пріоритезації ШІ; інтегральний показник пріоритету.

Рис.: 2. Табл.: 1. Формул: 1. Бібл.: 15.

Погорелова Катерина Андріївна – кандидат економічних наук, доцент, кафедра публічного управління, менеджменту та маркетингу, Східноукраїнський національний університет ім. В. Даля (вул. Іоанна Павла ІІ, 17, Київ, 01042, Україна)
Email: [email protected]
Кліменко Ярослав Іванович – аспірант, кафедра публічного управління, менеджменту та маркетингу, Східноукраїнський національний університет ім. В. Даля (вул. Іоанна Павла ІІ, 17, Київ, 01042, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Gartner Says More Than 80% of Enterprises Will Have Used Generative AI APIs or Deployed Generative AI-Enabled Applications by 2026 : Press Release. Gartner. October 11, 2023. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-11-gartner-says-more-than-80-percent-of-enterprises-will-have-used-generative-ai-apis-or-deployed-generative-ai-enabled-applications-by-2026
Chen A. The Cold Start Problem: How to Start and Scale Network Effects. New York : HarperBusiness, 2021. 400 p.
Lorenz J.-T., Abraham J. C., Levin R., Ziman D. From promise to impact: How companies can measure – and realize – the full value of AI. McKinsey. April 24, 2025. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/from-promise-to-impact-how-companies-can-measure-and-realize-the-full-value-of-ai
Suda N. 7 Steps to Prioritize AI Projects for Near-Term Financial Impact. Gartner. January 20, 2026. URL: https://www.gartner.com/en/articles/ai-project-prioritization
Identifying and scaling AI use cases. OpenAI. 2025. URL: https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/identifying-and-scaling-ai-use-cases.pdf
Evaluating and prioritizing an AI use case with ISV business envisioning. Microsoft Learn. 2025. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/dev/copilot/isv/business-envisioning
Walker L. 12 AI use case prioritization frameworks. Enterprise AI Executive. September 24, 2025. URL: https://enterpriseaiexecutive.ai/p/12-ai-use-case-prioritization-frameworks
Olsen L., Rampazzo M. From data to decisions: Closing the AI value gap. Deloitte. URL: https://www.deloitte.com/dk/en/services/consulting/perspectives/closing-the-ai-value-gap.html
Регулювання штучного інтелекту в Україні: презентуємо дорожню карту. Міністерство цифрової трансформації України. 07 жовтня 2023. URL: https://thedigital.gov.ua/news/technologies/regulyuvannya-shtuchnogo-intelektu-v-ukraini-prezentuemo-dorozhnyu-kartu
Мендела І. Я. SPOD-, VUCA-, BANI-світи та виклики маркетингу в умовах війни. Київський економічний науковий журнал. 2026. № 13. С. 168–175. DOI: https://doi.org/10.32782/2786-765X/2026-13-21
Релокація бізнесу: у безпечні регіони переміщено вже 678 підприємств. Міністерство економіки, довкілля та сільського господарства України. 16.07.2022. URL: https://me.gov.ua/News/Detail?lang=uk-UA&id=848b9e47-8b94-4495-9e76-aec1eee8d371&title=RelokatsiiaBiznesu-UBezpechniRegioniPeremischenoVzhe678-Pidprimstv
Дослідження стану та потреб українського бізнесу під час війни. Дія.Бізнес. URL: https://business.diia.gov.ua/analytics/research/doslidzhennia-stanu-ta-potreb-ukrainskoho-biznesu-pid-chas-viiny
Титикало В. С. Стимулятори та дестимулятори державного регулювання, функціонування і розвитку підприємств машинобудування. Економічний вісник Донбасу. 2021. № 1. С. 198–209. DOI: https://doi.org/10.33271/ebdut/73.198
Мариненко А. Вплив хмари на CapEx та OpEx, або Як оптимізувати ІТ-витрати. GigaCloud. 31.05.2023. URL: https://gigacloud.ua/articles/vplyv-hmary-na-capex-ta-opex-abo-yak-optymizuvaty-it-vytraty/
Pandey S., Gupta S., Chhajed S. ROI of AI: Effectiveness and Measurement. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). 2021. Vol. 10. Iss. 05. P. 749–761. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18618521