Штучний інтелект як інструмент вдосконалення управління організацією: систематизація застосувань і компенсаторний напрям

Abstract

Досліджено напрями використання штучного інтелекту (ШІ) як інструмента вдосконалення управління організацією. Показано, що цінність ШІ для управління не універсальна, а умовна: вона виникає насамперед там, де ШІ дає те, чого не давали класичні алгоритми (неструктурований вхід, різке здешевлення прогнозу, універсальність інструмента), і лише для певного класу задач. Установлено, що провідні інтегративні управлінські рамки ШІ умовно-нейтральні й не охоплюють умов турбулентності та недобровільної втрати спроможностей, характерних для українських підприємств під час війни. На основі критичного синтезу міжнародних і українських публікацій 2017–2026 рр. відомі напрями використання ШІ узагальнено у п’ять груп (підсилення рішень; автоматизація та оптимізація операцій; контроль і ризик-менеджмент; управління знаннями; компенсація недобровільно втрачених спроможностей) і, на відміну від умовно-нейтральних рамок, систематизовано за віссю умов середовища (норма/турбулентність). Внеском є систематизація (чутлива до умов) та виокремлений компенсаторний напрям – заміщення недобровільно втрачених спроможностей задля безперервності управлінського процесу. Окреслено три приховані ризики компенсації; компенсаторний напрям подано як теоретично обґрунтований конструкт, емпірична перевірка якого є завданням подальших досліджень./Artificial intelligence (AI) is rapidly becoming integrated into management, yet its value is often overstated. AI meaningfully transforms management when it provides capabilities that go beyond classical algorithms. However, the leading integrative frameworks are condition-neutral and do not account for turbulence and involuntary resource loss. This creates a gap that is particularly relevant for Ukrainian enterprises.

Purpose. This study aims to systematize the applications of AI in organizational management, clarify the conditions under which AI genuinely transforms management, develop compensatory strategies, and identify the research gaps left by condition-neutral frameworks. A structured, critical review of international and Ukrainian literature from 2017 to 2026 was conducted using analysis, synthesis, comparison, classification, and typological generalization.

Results. AI creates managerial value when at least one of the following three conditions is met: unstructured input; a substantial reduction in the cost of prediction; or a reconfigurable tool that replaces multiple specialized systems. Five applications of AI are organized along an environmental axis (normal conditions versus turbulence). The key contribution is identifying a compensatory direction whereby AI replaces involuntarily lost capabilities to maintain organizational continuity. This direction provides continuity benefits but introduces new dependencies related to connectivity, energy supply, external vendors, and data control. It is also associated with risks such as lock-in, loss of balance, and erosion of tacit knowledge.

Conclusions. AI improves management by restructuring decision-making rather than through automation alone. Its benefits depend on the task type, the reliable zone of the technology, and complementary investments. For organizations experiencing involuntary capability loss, AI can compensate for the loss, albeit at the cost of increased dependence. The absence of a condition-sensitive and risk-aware framework for such cases is an important area for future research.