АНАЛІТИКА ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРІОРІТЕТНИХ ГАЛУЗЯХ ЕКОНОМІКИ ТА ПІДПРИЄМСТВАХ

Анотація

ШІ в промисловості – це використання алгоритмів і машинного навчання для автоматизації складних завдань, розпізнавання закономірностей і прогнозування.. Це передбачає
аналіз і обробку великих обсягів даних з машин і систем[1].
У сучасному світі ШІ широко використовується в різних сферах, таких як:
• автоматизація виробництва,
• обробка та аналіз даних,
• медична діагностика,
• автономні транспортні засоби,
• персональні асистенти (як-от Siri чи Google Assistant),
• рекомендаційні системи (Netflix, Amazon).
Використання ШІ підвищує ефективність, автоматизуючи рутинні завдання та
покращуючи виробничі процеси, що знижує витрати та помилки. ШІ допомагає покращити
якість продукції, обслуговування клієнтів через чат-ботів і рекомендаційні системи. Швидкий аналіз даних дає змогу приймати обґрунтовані рішення та прогнозувати тренди, що дає
конкурентні переваги. Крім того, ШІ оптимізує управління запасами, знижує ризики та
підвищує безпеку. Впровадження ШІ стимулює інновації та адаптацію до змін на ринку.
За розрахунками McKinsey&Company ШІ потенційно може додати близько 13
трильйонів доларів до глобальної економічної активності до 2030 року, що еквівалентно
приблизно 16% накопиченого ВВП вище поточного рівня[2]. Це становить близько 1,2% додаткового щорічного зростання ВВП. Якщо це буде досягнуто, вплив ШІ можна буде
порівняти з іншими універсальними технологіями в історії. Наприклад, парові двигуни в
1800-х роках збільшували продуктивність праці приблизно на 0,3% на рік, роботи у 1990-х
роках — на 0,4%, а інформаційні технології у 2000-х — на 0,6%.
Опишемо модель для пошуку максимального економічного ефекту від впровадження
ШІ з врахуванням певних обмежень:
Eecon =β*Sbase+Zopt+λ+Csupport-(IAi+Cmaint+Rrisk+Wwar), (1)
де Sbase – базовий рівень доходу, Zopt – оптимальний прибуток від інвестицій, Csupport –
підтримуючі витрати на ШІ, – коефіцієнт впливу базових доходів, – коефіцієнт впливу
витрат на підтримку, IAi – інвестиції в ШІ, Cmaint – витрати на обслуговування технологій
ШІ,
Rrisk – витрати пов'язані з ризиками (економічні, технічні), Wwar – витрати ов язані з
військовими діями.
Маємо наступні обмеження для оптимізації:
66
IAi ≤Imax, де Imax – максимально допустимий обсяг інвестицій
Zopt ≤Zbase, де Zbase – базовий рівень прибутку
Cmaint ≤Cbudget, де Cbudget – максимально допустимий бюджет на обслуговування
Rrisk ≤Rmax, де Rmax – максимально допустимий рівень ризиків
Wwar ≤Wbudget, де Wbudget – максимально допустимий військовій бюджет
Проаналізуємо результати моделювання на основі даних, взятих на підприємстві СУПЕРСВІТЛО. Оптимальні параметри мають бути більші або дорівнювати 0.1 млн грн.
Рисунок 1 – Оптимальні значення параметрів для максимізації доходу
Джерело: складено автором на основі власних розрахунків.
Оптимальна економічна ефективність складає 10.35 млн грн, що є суттєвим приростом
порівняно з поточними рівнями доходів у 10 млн грн. Це свідчить про те, що впровадження
ШІ може значно підвищити продуктивність і зменшити витрати, що робить підприємство
більш конкурентоспроможним.
Оптимальні значення показують, що підприємство "СУПЕРСВІТЛО" може досягти
максимального економічного ефекту при мінімальних витратах на інвестиції в ШІ, підтримку
технологій, а також на ризики та військові витрати. Інвестиції в ШІ та витрати на підтримку
технологій складають лише 0.1 млн грн, що свідчить про ефективне використання ресурсів
при невеликих витратах. Оптимальний прибуток від інвестицій досягає рівня базового прибутку, а витрати на ризики та військові дії мінімальні, що дозволяє зберігати фінансову
стабільність підприємства навіть в умовах зовнішніх викликів.