ІННОВАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ЗАКУПІВЕЛЬНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ В СИСТЕМІ СТРАТЕГІЧНОГО МЕНЕДЖМЕНТУ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ШІ
Анотація
У статті комплексно досліджено теоретико-методичні засади оптимізації закупівельної діяльності підприємств у системі стратегічного менеджменту із застосуванням інноваційних цифрових технологій, зокрема інструментів штучного інтелекту. Актуальність теми зумовлена посиленням нестабільності бізнес-середовища, цифровізацією економічних процесів, ускладненням глобальних ланцюгів постачання та необхідністю підвищення ефективності управлінських рішень у сфері ресурсного забезпечення підприємств. У сучасних умовах закупівельна діяльність трансформується з операційної функції у стратегічний інструмент створення вартості та забезпечення конкурентних переваг, що потребує інтеграції інтелектуальних технологій у систему управління. Метою дослідження є розробка комплексного підходу до оптимізації закупівельної діяльності на основі інтеграції цифрових рішень та інструментів штучного інтелекту у систему стратегічного менеджменту підприємства з урахуванням ризик-орієнтованого підходу. Методологічну основу становлять загальнонаукові методи аналізу, синтезу, індукції, дедукції та системного підходу, а також спеціальні методи економіко-математичного моделювання, багатокритеріальної оптимізації та сценарного прогнозування. У дослідженні використано алгоритми машинного навчання і нейронні мережі, що забезпечують підвищення точності прогнозування попиту, оцінювання ризиків і підтримку прийняття управлінських рішень. У результаті обґрунтовано авторську модель оптимізації закупівельної діяльності, яка поєднує аналітичний, прогнозний, ризик-орієнтований та управлінський компоненти. Доведено, що інтеграція AI-технологій сприяє зниженню витрат, скороченню тривалості закупівельного циклу, підвищенню прозорості процесів і мінімізації ризиків у ланцюгах постачання. Встановлено, що цифровізація закупівель підвищує адаптивність підприємств до змін зовнішнього середовища. Наукова новизна полягає у формуванні комплексного підходу до оптимізації закупівельної діяльності на основі синергії стратегічного менеджменту та інструментів штучного інтелекту. Практичне значення результатів полягає у можливості їх використання для підвищення ефективності управління закупівлями та забезпечення стійкого розвитку підприємств в умовах цифрової економіки.
Посилання
Готра В. В., Ігнатко М. І. Штучний інтелект як каталізатор цифрових інновацій в українській eCommerce. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Економіка». 2025. № 2 (66). С. 24–29. DOI: https://doi.org/10.24144/2409-6857.2025.2(66).24-29
Загвойська Л., Соловій І., Пелюх О. Штучний інтелект і блокчейн у Бізнесі 4.0: можливості та виклики для сталого розвитку. Грааль науки. 2024. № 48. С. 140–150. DOI: https://doi.org/10.36074/grail-of-science.10.01.2025.014
Канцедал Н. А., Лега О. В., Морозов Є. О. Цифровізація логістики: нові технології для покращення управління та оптимізації. Економічний простір. 2025. № 199. С. 45–51. DOI: https://doi.org/10.30838/EP.199.45-51
Коростін О. О. Аналіз викликів та можливостей застосування штучного інтелекту в управлінні морськими вантажними потоками. Наука і техніка сьогодні. 2024. № 7 (35). С. 762–775. DOI: https://doi.org/10.52058/2786-6025-2024-7(35)-762-775
Михайлик Н. І. Вплив технологій на базі штучного інтелекту на фінансово-економічну ефективність логістичних систем. Актуальні питання економічних наук. 2025. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14912117
Півнюк А. В. Використання штучного інтелекту в сучасній діяльності підприємств. Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія : Економіка і управління. 2024. Том 35 (74), № 4. С. 69–73. DOI: https://doi.org/10.32782/2523-4803/74-4-12
Смоляк Ю. Ю., Холодницька А. В. Штучний інтелект в управлінні підприємством: трансформація ролі менеджера в індустрії 4.0. Проблеми сучасних трансформацій. Серія: економіка та управління. 2024. № 11. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2024-11-04-12
Судук Н. В., Герасимович І. В. Застосування штучного інтелекту у виробничій логістиці: сучасні практики та перспективи розвитку. Економіка та суспільство. 2025. № 73. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-73-40
Ткаченко А. М., Чорний Р. С. Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту. Вісник економічної науки України. 2025. № 2 (49). С. 180–190. DOI: https://doi.org/10.37405/1729-7206.2025.2(49).180-190
Федік Л. Ю., Федорусь Ю. В. Вплив штучного інтелекту на оптимізацію логістичних процесів у харчовій промисловості України. Наукові нотатки. 2025. № 82. С. 135–142. DOI: https://doi.org/10.36910/775.24153966.2025.82.21
Штельмашук М. С. Цифровізація та автоматизація логістичних процесів: сучасний стан та перспективи. Економіка та суспільство. 2024. № 68. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-68-193
Baabdullah A. M. The precursors of AI adoption in business: Towards an efficient decision-making and functional performance. International Journal of Information Management. 2024. Vol. 75. Article 102745. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102745
Balkan D., Akyuz G. A. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in procurement and purchasing decision-support (DS): a taxonomic literature review and research opportunities. Artificial Intelligence Review. 2025. Vol. 58. Article 341. DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-025-11336-1
Cannas V. G., Ciano M. P., Saltalamacchia M., Secchi R. Artificial intelligence in supply chain and operations management: a multiple case study research. International Journal of Production Research. 2024. Vol. 62. P. 3333-3360. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2232050
Hotra V. V., Ihnatko M. I. (2025) Shtuchnyi intelekt yak katalizator tsyfrovykh innovatsii v ukrainskii eCommerce [Artificial intelligence as a catalyst for digital innovations in Ukrainian eCommerce]. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho universytetu. Seriia “Ekonomika” – Scientific Bulletin of Uzhhorod University. Series “Economics”, no. 2 (66), pp. 24–29. DOI: https://doi.org/10.24144/2409-6857.2025.2(66).24-29
Zahvoiska L., Solovii I., Peliukh O. (2024) Shtuchnyi intelekt i blokchein u Biznesi 4.0: mozhlyvosti ta vyklyky dlia staloho rozvytku [Artificial intelligence and blockchain in Business 4.0: opportunities and challenges for sustainable development]. Hraal nauky – Grail of Science, no. 48, pp. 140–150. DOI: https://doi.org/10.36074/grail-of-science.10.01.2025.014
Kantsedal N. A., Leha O. V., Morozov Ye. O. (2025) Tsyfrovizatsiia lohistyky: novi tekhnolohii dlia pokrashchennia upravlinnia ta optymizatsii [Digitalization of logistics: new technologies for improving management and optimization]. Ekonomichnyi prostir – Economic Space, no. 199, pp. 45–51. DOI: https://doi.org/10.30838/EP.199.45-51
Korostin O. O. (2024) Analiz vyklykiv ta mozhlyvostei zastosuvannia shtuchnoho intelektu v upravlinni morskymy vantazhnymy potokamy [Analysis of challenges and opportunities of applying artificial intelligence in the management of maritime cargo flows]. Nauka i tekhnika sohodni – Science and Technology Today, no. 7 (35), pp. 762–775. DOI: https://doi.org/10.52058/2786-6025-2024-7(35)-762-775
Mykhailyk N. I. (2025) Vplyv tekhnolohii na bazi shtuchnoho intelektu na finansovo-ekonomichnu efektyvnist lohistychnykh system [Impact of artificial intelligence-based technologies on the financial and economic efficiency of logistics systems]. Aktualni pytannia ekonomichnykh nauk – Current Issues of Economic Sciences. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14912117
Pivniuk A. V. (2024) Vykorystannia shtuchnoho intelektu v suchasnii diialnosti pidpryiemstv [Use of artificial intelligence in the modern activities of enterprises]. Vcheni zapysky Tavriiskoho natsionalnoho universytetu imeni V. I. Vernadskoho. Seriia: Ekonomika i upravlinnia – Scientific Notes of V. I. Vernadsky Taurida National University. Series: Economics and Management, vol. 35 (74), no. 4, pp. 69–73. DOI: https://doi.org/10.32782/2523-4803/74-4-12
Smoliak Yu. Yu., Kholodnytska A. V. (2024) Shtuchnyi intelekt v upravlinni pidpryiemstvom: transformatsiia roli menedzhera v industrii 4.0 [Artificial intelligence in enterprise management: transformation of the manager’s role in Industry 4.0]. Problemy suchasnykh transformatsii. Seriia: ekonomika ta upravlinnia – Problems of Modern Transformations. Series: Economics and Management, no. 11. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2024-11-04-12
Suduk N. V., Herasymovych I. V. (2025) Zastosuvannia shtuchnoho intelektu u vyrobnychii lohistytsi: suchasni praktyky ta perspektyvy rozvytku [Application of artificial intelligence in production logistics: current practices and development prospects]. Ekonomika ta suspilstvo – Economy and Society, no. 73. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-73-40
Tkachenko A. M., Chornyi R. S. (2025) Dorozhnia karta dlia top-menedzhera vid opysovoi statystyky do kauzalnoho menedzhmentu [A roadmap for a top manager from descriptive statistics to causal management]. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy – Herald of Economic Science of Ukraine, no. 2 (49), pp. 180–190. DOI: https://doi.org/10.37405/1729-7206.2025.2(49).180-190
Fedik L. Yu., Fedorus Yu. V. (2025) Vplyv shtuchnoho intelektu na optymizatsiiu lohistychnykh protsesiv u kharchovii promyslovosti Ukrainy [Impact of artificial intelligence on the optimization of logistics processes in the food industry of Ukraine]. Naukovi notatky – Scientific Notes, no. 82, pp. 135–142. DOI: https://doi.org/10.36910/775.24153966.2025.82.21
Shtelmashuk M. S. (2024) Tsyfrovizatsiia ta avtomatyzatsiia lohistychnykh protsesiv: suchasnyi stan ta perspektyvy [Digitalization and automation of logistics processes: current state and prospects]. Ekonomika ta suspilstvo – Economy and Society, no. 68. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-68-193
Baabdullah A. M. (2024) The precursors of AI adoption in business: Towards an efficient decision-making and functional performance. International Journal of Information Management, vol. 75, article 102745. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102745
Balkan D., Akyuz G. A. (2025) Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in procurement and purchasing decision-support (DS): a taxonomic literature review and research opportunities. Artificial Intelligence Review, vol. 58, article 341. DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-025-11336-1
Cannas V. G., Ciano M. P., Saltalamacchia M., Secchi R. (2024) Artificial intelligence in supply chain and operations management: a multiple case study research. International Journal of Production Research, vol. 62, pp. 3333–3360. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2232050
Авторське право (c) 2026 А. М. Ткаченко, Т. О. Пожуєва

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

