Генеративні моделі штучного інтелекту як ефективний інструмент для оптимізації бізнес-процесів

Simple item page
dc.contributor.authorІваненко, Аліна
dc.contributor.authorПічик, Катерина
dc.date.accessioned2024-03-01T09:57:37Z
dc.date.available2024-03-01T09:57:37Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionAccording to some forecasts, by 2035, Artificial Intelligence will bring 15.7 trillion dollars to the world economy. In December 2020, the Cabinet of Ministers of Ukraine approved the concept of Artificial Intelligence development until 2030. For Ukraine, this direction is quite new, but with the help of such a step, the Ministry of Digital Transformation of Ukraine hopes to attract billions of investments through this initiative. Many industries seek to automate certain types of work with the help of intelligent machines, and Artificial Intelligence is extensively used in various fields, including business management. Chatbots, particularly those based on the GPT (Generative Pre-trained Transformer) model, are gaining popularity as effective tools for communication with customers and task management. However, there are challenges related to the formulation of requests (prompting) that must be addressed to achieve the maximum productivity of managers. Research and formation of effective prompting in chatbots (including GPT) for managing business processes have become key tasks under these conditions. Advances in Artificial Intelligence and machine learning enable the expansion of the capabilities of this tool to enhance the productivity of managers at all levels of management. The article presents the basic principles of prompting functionality and examines the existing problems. The authors have conducted several experiments using various methods of prompting and evaluated their effectiveness in real conditions when solving various management tasks, and, based on the conducted research, proposed approaches to increasing the efficiency of using Artificial Intelligence in the management of business processes of companies and organizations. en_US
dc.description.abstractНині багато галузей прагнуть автоматизувати певні види робіт за допомогою інтелектуальних машин, тому штучний інтелект широко використовують у різних сферах, включно з управлінням бізнесом. Чат-боти, зокрема створені на базі моделі GPT (Generative Pre-trained Transformer), набувають популярності як ефективний інструмент для спілкування з клієнтами та управління завданнями. У статті розглянуто сутність штучного інтелекту, зокрема поняття генеративної моделі штучного інтелекту. Окреслено роль штучного інтелекту як сучасного інструменту для розв’язання багатьох питань. Оскільки в процесі формування запитів – промптингу – виникають деякі проблеми, їх потрібно вирішити для досягнення максимальної продуктивності менеджерів. Дослідження й формування ефективного промптингу в чат-ботах (зокрема GPT) для управління бізнес-процесами стає одним із ключових завдань. Досягнення в галузі штучного інтелекту та машинного навчання дають змогу розширити можливості цього інструменту для підвищення продуктивності менеджерів усіх ланок управління. У статті проаналізовано основні принципи промптингу та проблеми, які можуть виникати. Авторки провели низку експериментів із різними методами промптингу й оцінили їхню ефективність у реальних умовах для вирішення різних управлінських завдань. Визначено основні елементи й типи промптингу для максимально ефективної взаємодії та оптимізації вирішення сучасних управлінських завдань. Ключовими чинниками для отримання найкращих результатів є гнучкість і адаптація промпту до конкретного завдання. Сформовано рекомендації щодо ефективного промпт-інжинірингу в генеративних моделях штучного інтелекту для оптимізації бізнес-процесів. На підставі проведеного дослідження запропоновано підходи до підвищення ефективності використання штучного інтелекту в управлінні бізнес-процесами компаній та організацій.uk_UA
dc.identifier.citationІваненко А. О. Генеративні моделі штучного інтелекту як ефективний інструмент для оптимізації бізнес-процесів / Аліна Іваненко, Катерина Пічик // Empirio. - 2024. - Т. 1, № 1. - C. 112-121.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/28140
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceEmpirio. - 2024. - Т. 1, № 1.uk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectштучний інтелект (ШІ)uk_UA
dc.subjectпромптингuk_UA
dc.subjectчат-ботuk_UA
dc.subjectбізнес-процесuk_UA
dc.subjectчат-бот GPTuk_UA
dc.subjectефективністьuk_UA
dc.subjectоптимізація бізнес-процесівuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectArtificial Intelligence en_US
dc.subjectprompting en_US
dc.subjectchatbot en_US
dc.subjectbusiness process en_US
dc.subjectGPT chatbot en_US
dc.subjectefficiency en_US
dc.subjectoptimization of business processes en_US
dc.titleГенеративні моделі штучного інтелекту як ефективний інструмент для оптимізації бізнес-процесівuk_UA
dc.title.alternativeGenerative Models of Artificial Intelligence as an Effective Tool for Optimizing Business Processesen_US
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Ivanenko_Heneratyvni_modeli_shtuchnoho_intelektu_yak_efektyvnyi_instrument_dlia_optymizatsii_biznes-protsesiv.pdf
Size:
573.09 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 1 № 1 (2024)
Кафедра маркетингу та управління бізнесом