INNOVATIVE TECHNOLOGIES FOR OPTIMIZING PROCUREMENT ACTIVITIES WITHIN THE STRATEGIC MANAGEMENT SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Abstract
The article provides a comprehensive study of the theoretical and methodological foundations for optimizing procurement activities of enterprises within the strategic management system through the application of innovative digital technologies, particularly artificial intelligence tools. The relevance of the research is driven by the increasing instability of the business environment, the rapid digitalization of economic processes, the growing complexity of global supply chains, and the need to enhance the effectiveness of managerial decision-making in resource provision. Under modern conditions, procurement activities are transforming from a purely operational function into a strategic instrument for value creation and the development of competitive advantages, which necessitates the integration of intelligent technologies into management systems. The purpose of the study is to develop a comprehensive approach to optimizing procurement activities based on the integration of digital solutions and artificial intelligence tools into the enterprise’s strategic management system, taking into account a risk-oriented approach. The methodological framework is based on general scientific methods, including analysis, synthesis, induction, deduction, and a systems approach, as well as specialized methods such as economic and mathematical modeling, multicriteria optimization, and scenario forecasting. The study employs machine learning algorithms and neural networks, which enhance the accuracy of demand forecasting, risk assessment, and support managerial decision-making. As a result of the research, an authorial model for optimizing procurement activities has been substantiated, combining analytical, predictive, risk-oriented, and managerial components. It has been proven that the integration of AI technologies contributes to cost reduction, shorter procurement cycles, increased process transparency, and risk minimization in supply chains. It is established that the digitalization of procurement enhances the adaptability of enterprises to changes in the external environment. The scientific novelty lies in the development of a comprehensive approach to procurement optimization based on the synergy between strategic management and artificial intelligence tools. The practical significance of the results lies in their applicability for improving procurement management efficiency and ensuring sustainable enterprise development in the digital economy.
References
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
Copyright (c) 2026 А. М. Ткаченко, Т. О. Пожуєва
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
