Застосування машинного навчання для автоматизованого оцінювання управління бізнес-процесами в ІТ-підприємствах

Анотація

У сучасних умовах цифрової економіки ІТ-підприємства стикаються зі стрімкими змінами, що вимагають оперативного реагування та інноваційних підходів до управління бізнес-процесами. Зростання обсягів даних і конкуренція підкреслюють потребу в гнучкості, точності та ефективності рішень. Оптимізація бізнес-процесів через автоматизацію та інтелектуальні технології, зокрема машинне навчання, стає ключовим фактором сталого розвитку ІТ-компаній в умовах невизначеності, сприяючи підвищенню конкурентоспроможності. Метою є аналіз та оцінка можливостей використання машинного навчання для автоматизованої оцінки якості бізнес-процесів на ІТ-підприємствах. Завдання включають вивчення методів ML у бізнес-аналітиці, інтеграцію когнітивних моделей, розробку структурної моделі прогнозування й матриці застосування алгоритмів.

У статті використано метод аналітичного узагальнення для синтезу даних про машинне навчання в управлінні ІТ-процесами, що дозволило виявити ключові закономірності. Метод компонування застосовано для структуризації інформації у матрицю застосування алгоритмів, забезпечивши логічну організацію результатів. Системний пошук використано для збору актуальних джерел і емпіричних даних, що сприяло комплексному аналізу та обґрунтуванню висновків щодо автоматизації бізнес-процесів. Розроблено матрицю застосування ML-алгоритмів для прогнозування, планування ресурсів і контролю якості на ІТ-підприємствах. Запропоновано когнітивно-орієнтовану модель М-мережі, що підвищує точність оцінки процесів. Виявлено залежність ефективності від якості даних і рівня експертизи.

Подальші дослідження можливі в напрямку розвитку технологій пояснюваного штучного інтелекту для підвищення прозорості рішень машинного навчання в управлінні ІТ-процесами. Перспективним є впровадження edge learning для обробки даних у реальному часі на пристроях IoT, що прискорить прийняття рішень. Інтеграція інструментів AutoML може розширити доступність технологій для малих ІТ-підприємств. Також доцільно вдосконалювати когнітивні моделі, зокрема М-мережі, з урахуванням етичних і юридичних аспектів обробки даних. Дослідження адаптивності моделей до нестандартних сценаріїв і підвищення якості вхідних даних сприятимуть ефективності автоматизованого оцінювання бізнес-процесів у цифровому середовищі.