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)

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.

РОЗДІЛИ САЙТУ

Вплив машинного інтелекту на культуру міжкорпоративної комунікації
Дем’яненко Т. І., Малінніков П. А.

Дем’яненко Т. І., Малінніков П. А. Вплив машинного інтелекту на культуру міжкорпоративної комунікації. Бізнес Інформ. 2025. №3. C. 337–343.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-3-337-343

Розділ: Менеджмент і маркетинг

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 004.8:005.72:005.93

Анотація:
Мета статті полягає в дослідженні трансформаційного впливу машинного інтелекту на культуру міжкорпоративної комунікації, а також у аналізі нових форм цифрової взаємодії між компаніями. Аналізуючи вплив машинного інтелекту, слід відзначити, що інтеграція інтелектуальних технологій докорінно трансформує характер і зміст взаємодії між організаціями. Використання систем штучного інтелекту сприяє автоматизації комунікаційних процесів, підвищенню оперативності в обміні інформацією, формуванню нових норм і цінностей у корпоративній взаємодії. Машинний інтелект не лише оптимізує технічні аспекти обміну даними, але й впливає на етичні, поведінкові та культурні складові міжкорпоративної співпраці. У результаті змінюється структура комунікаційних моделей, формуються нові підходи до довіри, прозорості та взаємної відповідальності між учасниками організаційної взаємодії. Доведено, що інтеграція машинного інтелекту, зокрема великих мовних моделей і механізмів автономного виклику функцій, сприяє пришвидшенню обміну інформацією, підвищенню операційної прозорості та ефективності управління даними, водночас породжуючи нові питання щодо захисту конфіденційності та етичності. У результаті дослідження розроблено концептуальну модель, яка інтегрує технологічні, організаційні та етичні чинники для оптимізації міжкорпоративних комунікаційних процесів. Розкрито значення сучасних технологій машинного інтелекту як інструменту для трансформації традиційних комунікаційних стратегій, що забезпечує більш гнучкий, швидкий і персоналізований обмін інформацією між організаціями. Особливу увагу приділено тому, як інтегровані рішення на основі обробки команд у натуральній мові спрощують обмін даними, прискорюють реагування на запити та забезпечують кращу координацію у сфері маркетингу та логістики.

Ключові слова: міжкорпоративна комунікація, LLM-агенти, автономний виклик функцій, штучний інтелект, машинне навчання, бізнес-процеси, цифрова економіка.

Рис.: 1. Бібл.: 12.

Дем’яненко Тетяна Іванівна – кандидат економічних наук, доцент, доцент, кафедра економіки та менеджменту, Навчально-науковий інститут «Українська інженерно-педагогічна академія» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна (вул. Університетська, 16, Харків, 61003, Україна)
Малінніков Павло Арсентійович – здобувач, кафедра економіки та менеджменту, Навчально-науковий інститут «Українська інженерно-педагогічна академія» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна (вул. Університетська, 16, Харків, 61003, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Зварич Р. І., Лісович Т. Ю. Вплив технологій машинного навчання та штучного інтелекту на поведінку користувачів ІТ-продуктів. Економіка та суспільство. 2024. Вип. 63. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-63-107
Hwang K., Chen M., Gharavi H., Leung V. C. M. Artificial Intelligence for Cognitive Wireless Communications. IEEE Wireless Communications. 2019. Vol. 26. Iss. 3. P. 10–11. DOI: https://doi.org/10.1109/MWC.2019.8752476
Atov I., Chen K-Ch., Kamal A., Yu Sh. Data Science and Artificial Intelligence for Communications. IEEE Communications Magazine. 2019. Vol. 57. Iss. 11. P. 82–83. DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.2019.8908556
Скопенко Н. С., Євсєєва-Северина І. В. Вплив штучного інтелекту на розвиток різних сфер бізнесу. Національна безпека у фокусі викликів глобалізаційних процесів в економіці : матеріали ХІV Міжнародної наукової Інтернет-конференції (м. Київ, 10–11 листопада 2022 р.). Київ : Національна академія управління, 2022. С. 81–85. URL: https://dspace.nuft.edu.ua/server/api/core/bitstreams/f902cd3f-3846-48d4-968a-c09eaf97931f/content
Ковтуненко Ю. В. Застосування штучного інтелекту у системі управління підприємством: проблеми та переваги. Економічний журнал Одеського політехнічного університету. 2019. № 2. С. 95–97. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4171114
Черненко Н. І. Штучний інтелект в управлінні персоналом. Таврійський науковий вісник. Серія «Економіка». 2022. Вип. 12. С. 76–83. DOI: https://doi.org/10.32851/2708-0366/2022.12.11
Прохорова В. В., Юхман Я. В., Янчак Ю. О. Управління трансформацією підприємств на основі цифрової когерентності. Бізнес Інформ. 2024. № 6. С. 104–111. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-6-104-111
Прохорова В. Методи оцінки проєктних ризиків ІТ-компаній. Адаптивне управління: теорія і практика. Серія «Економіка». 2023. Вип. 16. DOI: https://doi.org/10.33296/2707-0654-16(32)-16
Прохорова В. В., Чобіток І. О. Форсайтно-інноваційний механізм управління підприємствами в умовах цифровізації: теоретичні аспекти. Бізнес Інформ. 2023. № 2. С. 78–85. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2023-2-78-85
Дем’яненко Т. Формування організаційно-економічного механізму управління розвитком промислового підприємства. Development Service Industry Management. 2024. No. 3. P. 19–25. DOI: https://doi.org/10.31891/dsim-2024-7(3)
Prokhorova V., Mrykhina O., Koleshchuk O., Demianenko T. Assessing the effectiveness of implementing immersive technologies within university sustainable development systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2024. Vol. 5. No. 13. P. 35–47. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.314232
Cheng Yu. et al. Prompt Sapper: A LLM-Empowered Production Tool for Building AI Chains. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. Vol. 33. No. 5. DOI: https://doi.org/10.1145/3638247

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій

НАШІ ПАРТНЕРИ

Журнал «Проблеми економіки»

Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA.

Написати вебмастеру