Використання ШІ для створення нових метрик ефективності та їх вплив на управлінські рішення - Тетер, Наталія (Актуальні питання економічних наук, 2025)
Анотація: У статті досліджується проблема «метричного розриву», що виникає в сучасних організаціях через використання застарілих лінійних KPI, які не відображають швидкість і складність цифрової економіки. Актуальність дослідження підтверджується результатами глобального опитування, які показують, що 60% керівників вважають наявні метрики непридатними до сучасних реалій, проте лише третина компаній застосовує рішення на основі штучного інтелекту для їх оновлення. Метою дослідження є аналіз шляхів створення нових, «розумних» та ефективних показників на основі алгоритмів штучного інтелекту, а також оцінка їхнього впливу на процес ухвалення управлінських рішень. Наукова новизна полягає у запропонованому поділі «розумних» показників на пояснювальні, прогностичні та рекомендаційні, а також у розробленні п’ятипетльового правила інтеграції ШІ-метрик у бізнес із забезпеченням прозорості та відповідальності. Методологічна основа включає синтез кількісних даних глобального опитування, результати галузевих досліджень McKinsey, систематичний огляд теоретичних підходів та контент-аналіз практичних кейсів компаній Wayfair, Siemens і ESG-ініціатив. Основні результати показують, що алгоритмічна реконцептуалізація метрик за допомогою data mining, process mining та цифрових двійників трансформує показники з відстаючих вимірів у активні прогностичні механізми, що в середньому забезпечує триразове зростання EBIT та скорочення реакційного вікна щонайменше на чверть. Водночас значно зростаюча складність системи вимагає посилених процедур пояснюваності (SHAP/LIME), міжфункціонального управління та наявності «червоної кнопки» ручного відкату ризиків. Запропонований п’ятипетльовий фреймворк охоплює міжфункціональний KPI-комітет, матрицю зрілості AI-Governance, подвійний сертифікаційний контроль метрик, пілотне впровадження через цифрових двійників і інтеграцію ESG-циклів. Стаття буде корисною для керівників, аналітиків та розробників корпоративних AI-рішень, які займаються оптимізацією систем показників і підвищенням якості управлінських рішень.