НЕЧІТКИЙ МЕТОД АНАЛІТИЧНИХ ІЄРАРХІЙ ДЛЯ ПРІОРИТЕЗАЦІЇ МАРКЕТИНГОВИХ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ ПІДПРИЄМСТВА В УМОВАХ ВПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
DOI:
https://doi.org/10.36074/grail-of-science.15.05.2026.061Keywords:
нечіткий метод аналітичних ієрархій, маркетингові бізнес-процеси, штучний інтелект, пріоритезація, трикутні нечіткі числа, цифрова трансформація, управління підприємствомSummary
У статті розглянуто проблему обґрунтованого вибору черговості впровадження систем штучного інтелекту у маркетингові бізнес-процеси підприємства в умовах експертної невизначеності та обмежених інвестиційних ресурсів. Встановлено, що класичний метод аналітичних ієрархій Т. Сааті, попри свою методологічну зрілість, ґрунтується на точкових оцінках експертів і не враховує природної нечіткості суджень щодо складних техніко-економічних об'єктів, якими є процеси цифрової трансформації. Запропоновано адаптований нечіткий метод аналітичних ієрархій на основі трикутних нечітких чисел, методу нечіткого геометричного середнього Дж. Баклі та дефазифікації за методом центру площі, що забезпечує стійке оцінювання пріоритетів маркетингових бізнес-процесів при впровадженні ШІ. На прикладі виробничо-торговельного підприємства продовольчої галузі України здійснено апробацію методики на множині з шести маркетингових бізнес-процесів за чотирма критеріями: економічний вплив, готовність даних, складність впровадження, стратегічна відповідність. Результати засвідчили стійкість рангового порядку альтернатив відносно експертної невизначеності: процес ціноутворення зберігає перше місце, а процес аналізу ринку — друге, тоді як інтервальні оцінки глобальних пріоритетів дають змогу кількісно оцінити ризики рішень. Наукова новизна полягає у розробці методичного підходу до пріоритезації маркетингових бізнес-процесів в умовах впровадження систем ШІ, що, забезпечує врахування нечіткості експертних оцінок та формує інтервальні рейтингові оцінки для підтримки ризик-орієнтованого прийняття інвестиційних рішень.
Downloads
Downloads
License
Copyright (c) 2026 Сергій Молнар; Степан Воробець (Scientific advisor)
References
Ареф’єва, О. В., & Коренков, О. В. (2023). Стратегічні імперативи управління маркетинговою діяльністю підприємств в умовах цифровізації. Проблеми економіки, 2, 78–87.
Гриценко, А. А. (2022). Багатокритеріальне оцінювання в економічних дослідженнях: методичні аспекти. Економіка України, 5, 44–58.
Касич, А. О. (2023). Управління бізнес-процесами підприємства в умовах цифрової економіки. Науковий вісник Національного університету біоресурсів і природокористування України. Серія: Економіка, аграрний менеджмент, бізнес, 310, 112–124.
Кузьмін, О. Є., & Мельник, О. Г. (2022). Теоретико-методичні засади ухвалення управлінських рішень у системі менеджменту підприємства. Видавництво Львівської політехніки.
Куцик, П. О., & Ковтун, О. І. (2024). Штучний інтелект як драйвер цифрової трансформації підприємств України. Бізнес Інформ, 3, 156–167.
Пижук, О. І. (2019). Цифрова трансформація економіки України: передумови, фактори, перспективи. Економіка України, 9, 68–82.
Фещур, Р. В., & Барвінський, Р. В. (2021). Методи багатокритеріального оцінювання управлінських рішень на підприємстві. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Проблеми економіки та управління, 5, 33–45.
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2022). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence (Updated ed.). Harvard Business Review Press.
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work (NBER Working Paper No. 31161). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w31161 DOI: https://doi.org/10.3386/w31161
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017, July 18). The business of artificial intelligence. Harvard Business Review. https://hbr.org/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence
Buckley, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17(3), 233–247. https://doi.org/10.1016/0165-0114(85)90090-9 DOI: https://doi.org/10.1016/0165-0114(85)90090-9
Chang, D.-Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649–655. https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00300-2 DOI: https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00300-2
Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F., & Lakhani, K. R. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality (Harvard Business School Working Paper No. 24-013). https://doi.org/10.2139/ssrn.4573321 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4573321
Kubler, S., Robert, J., Derigent, W., Voisin, A., & Le Traon, Y. (2016). A state-of-the-art survey & testbed of fuzzy AHP (FAHP) applications. Expert Systems with Applications, 65, 398–422. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.08.031 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.08.064
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill. DOI: https://doi.org/10.21236/ADA214804
Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: The analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9–26. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I DOI: https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I
Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83–98. https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590 DOI: https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590
Teece, D. J. (2018). Business models and dynamic capabilities. Long Range Planning, 51(1), 40–49. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2017.06.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.lrp.2017.06.007
Van Laarhoven, P. J. M., & Pedrycz, W. (1983). A fuzzy extension of Saaty's priority theory. Fuzzy Sets and Systems, 11(1–3), 229–241. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(83)80082-7 DOI: https://doi.org/10.1016/S0165-0114(83)80082-7
Zhu, B., Hsu, S.-C., Chang, R., & Li, Z. (2020). Incorporating fuzziness in hierarchical multi-criteria decision-making: A state-of-the-art review of fuzzy AHP applications. Technological and Economic Development of Economy, 26(4), 752–788. https://doi.org/10.3846/tede.2020.11566.
Downloads
How to Cite
Issue
Section
Categories
