АГЕНТНА ТРАНСФОРМАЦІЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ В АКАДЕМІЧНИХ УСТАНОВАХ
Анотація
У статті обґрунтовано концепцію агентної трансформації бізнес-процесів академічних установ як наступного етапу їх цифрової зрілості в умовах розвитку штучного інтелекту та мультиагентних систем. Доведено, що традиційні підходи до автоматизації на основі ERP-, LMS- та електронного документообігу забезпечують переважно формалізацію й регламентацію процедур, однак не гарантують належної адаптивності, персоналізації та швидкого реагування на зміни зовнішнього середовища, зокрема в умовах турбулентності освітнього ринку та зростання конкуренції. Запропоновано агентно-орієнтований підхід, відповідно до якого бізнес-процеси моделюються як динамічні мережі взаємодіючих інтелектуальних агентів, здатних автономно приймати рішення, координувати дії, навчатися на основі даних та адаптувати поведінку до контексту. Здійснено порівняльний аналіз BPM/BPMN, IDEF0, CMMN, SOA та агентного підходу й визначено їхні обмеження в академічному середовищі з огляду на багатосуб’єктність і слабку формалізованість процесів. Розкрито сутність агентного бізнес-процесу як еволюції класичного workflow до децентралізованої хореографії агентів із цілеспрямованою поведінкою, проактивністю та вбудованою підтримкою роботи з невизначеністю. Представлено практичні кейси агентної трансформації адміністративно-управлінських процесів закладу вищої освіти: цифрової приймальної комісії, децентралізованої системи розумного планування ресурсів і концепції розумного кампусу з самоорганізацією інфраструктури. Для формалізації взаємодії агентів використано UML-діаграми компонентів і діяльності, що забезпечують наочність архітектурних рішень і прозорість логіки функціонування в цифровому середовищі університету. Доведено, що впровадження агентних бізнес-процесів створює підґрунтя для переходу до моделі когнітивного університету, у межах якої управління ґрунтується на даних, аналітиці та прогнозуванні, а освітні траєкторії стають персоналізованими, адаптивними та орієнтованими на досягнення стратегічних цілей сталого інноваційного розвитку установи.
Посилання
Córdova-Esparza D.-M. AI-Powered educational agents: Opportunities, innovations, and ethical challenges. Information. 2025. Vol. 16, № 6. P. 469. DOI: https://doi.org/10.3390/info16060469
Kubrak Y., Plechystyy D., Romanishyn V. A multi-agent system of artificial intelligence forming principles. Computer-integrated technologies: education, science, production. 2022. DOI: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2022-48-12
Giuffra, C. and Silveria, R. A multi-agent system model to integrate Virtual Learning Environments and Intelligent Tutoring Systems. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 2013, v.2(1), pp. 51–58. DOI: https://doi.org/10.9781/ijimai.2013.217
Buinytska, O., Terletska, T., Smirnova, V., Tiutiunnyk, A., Kovalenko, I., & Hrytseliak, B. Artificial intelligence in open university ecosystem context. Information Technologies and Learning Tools, 2025, № 105(1), Р. 204-221. DOI: https://doi.org/10.33407/itlt.v105i1.5959
Jiang Y.-H., Li R., Zhou Y., Qi C., Hu H., Wei Y., Jiang B., Wu Y. AI agent for education: von Neumann multi-agent system framework [Preprint]. arXiv. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2501.00083
Hao Z., Cao J., Li R., Yu J., Liu Z., Zhang Y. Mapping student-AI interaction dynamics in multi-agent learning environments: Supporting personalised learning and reducing performance gaps [Preprint]. arXiv. – 2025. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2506.02993
Degen P.-B., Asanov I. Beyond automation: Socratic AI, epistemic agency, and the implications of the emergence of orchestrated multi-agent learning architectures [Preprint]. arXiv. 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2508.05116
Strug B., Ślusarczyk G. A multi-agent system in education facility design. Applied Sciences. 2023. Vol. 13, № 19.. 10878, p.1-15. DOI: https://doi.org/10.3390/app131910878
Chaika O. The role of artificial intelligence in higher education. Молодь і ринок. 2023. №6–7(214–215), pp. 69-74 DOI: https://doi.org/10.24919/2308-4634.2023.287898
Гужва В. Мультиагентні системи в управлінні академічними установами. Сталий розвиток економіки. 2025, № 4(51), c. 276-284. DOI: https://doi.org/10.32782/2308-1988/2024-51-39
Dumas M., La Rosa M., Mendling J., Reijers H. A. Fundamentals of business process management. 2nd ed. Springer, 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-56509-4
Object Management Group. Business Process Model and Notation (BPMN), Version 2.0.2. OMG, 2014
National Institute of Standards and Technology. Integration definition for function modeling (IDEF0) (Federal Information Processing Standards Publication 183). U.S. Department of Commerce, 1993
Ross D. T., Schoman K. E. Structured Analysis for Requirements Definition. IEEE Transactions on Software Engineering. 1977. Vol. SE-3, № 1. P. 6–15. DOI: https://doi.org/10.1109/TSE.1977.231145
van der Aalst W. M. P., Pesic M., Schonenberg H. Declarative workflows: Balancing between flexibility and support. Computer Science Research and Development. 2009. Vol. 23, № 2. pp. 99–113. DOI: https://doi.org/10.1007/s00450-009-0057-9
OASIS. Reference model for service oriented architecture 1.0. OASIS Standard, 2006. DOI: https://docs.oasis-open.org/soa-rm/v1.0/soa-rm.pdf
Dragoni N., Giallorenzo S., Lafuente A. L., Mazzara M., Montesi F., Mustafin R., Safina L. Microservices: Yesterday, today, and tomorrow. Present and ulterior software engineering / Eds. M. Mazzara, B. Meyer. Springer, 2017. P. 195–216. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67425-4_12
Russell S. J., Norvig P. Artificial intelligence: A modern approach. 4th ed. Pearson Education, 2021. URL: https://www.pearsonhighered.com/assets/preface/0/1/3/4/0134610997.pdf
Object Management Group (OMG). Unified Modeling Language (UML), Version 2.5.1. OMG Document Number formal/2017-12-05, 2017. URL: https://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF
Córdova-Esparza, D.-M. (2025). AI-powered educational agents: Opportunities, innovations, and ethical challenges. Information, no. 16(6), p. 469. DOI: https://doi.org/10.3390/info16060469
Kubrak, Y., Plechystyy, D., & Romanishyn, V. (2022). A multi-agent system of artificial intelligence forming principles. Computer-Integrated Technologies: Education, Science, Production. DOI: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2022-48-12
Giuffra, C. and Silveria, R. (2013). A multi-agent system model to integrate Virtual Learning Environments and Intelligent Tutoring Systems. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, v.2(1), pp. 51–58. DOI: https://doi.org/10.9781/ijimai.2013.217
Buinytska, O., Terletska, T., Smirnova, V., Tiutiunnyk, A., Kovalenko, I., & Hrytseliak, B. (2025). Artificial intelligence in open university ecosystem context. Information Technologies and Learning Tools, no. 105(1), pp. 204-221. DOI: https://doi.org/10.33407/itlt.v105i1.5959
Jiang, Y.-H., Li, R., Zhou, Y., Qi, C., Hu, H., Wei, Y., Jiang, B., & Wu, Y. (2024). AI agent for education: von Neumann multi-agent system framework [Preprint]. arXiv. Available at: https://arxiv.org/abs/2501.00083
Hao, Z., Cao, J., Li, R., Yu, J., Liu, Z., & Zhang, Y. (2025). Mapping student-AI interaction dynamics in multi-agent learning environments: Supporting personalised learning and reducing performance gaps [Preprint]. arXiv. Available at: https://arxiv.org/abs/2506.02993
Degen, P.-B., & Asanov, I. (2025). Beyond automation: Socratic AI, epistemic agency, and the implications of the emergence of orchestrated multi-agent learning architectures [Preprint]. arXiv. Available at: https://arxiv.org/abs/2508.05116
Strug, B., & Ślusarczyk, G. (2023). A multi-agent system in education facility design. Applied Sciences, no. 13(19), p. 1-15. DOI: https://doi.org/10.3390/app131910878
Chaika, O. (2023). The role of artificial intelligence in higher education. Molod i rynok. № 6–7(214–215), pp. 69-74. DOI: https://doi.org/10.24919/2308-4634.2023.287898
Huzhva, V. (2025). Multiagentni systemy v upravlinni akademichnymy ustanovamy [Multi-Agent Systems in Managing Academic Institution]. Stalyi rozvytok ekonomiky, № 4(51), pp. 276-284. DOI: https://doi.org/10.32782/2308-1988/2024-51-39
Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., & Reijers, H. A. (2018). Fundamentals of business process management (2nd ed.). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-56509-4
Object Management Group. (2014). Business process model and notation (BPMN), version 2.0.2. OMG.
National Institute of Standards and Technology. (1993). Integration definition for function modeling (IDEF0) (Federal Information Processing Standards Publication 183). U.S. Department of Commerce.
Ross, D. T., & Schoman, K. E. (1977). Structured analysis for requirements definition. IEEE Transactions on Software Engineering, SE-3(1), pp. 6–15. DOI: https://doi.org/10.1109/TSE.1977.231145
van der Aalst, W. M. P., Pesic, M., & Schonenberg, H. (2009). Declarative workflows: Balancing between flexibility and support. Computer Science Research and Development, no. 23(2), pp. 99–113. DOI: https://doi.org/10.1007/s00450-009-0057-9
OASIS. (2006). Reference model for service oriented architecture 1.0. OASIS. Available at: https://docs.oasis-open.org/soa-rm/v1.0/soa-rm.pdf
Dragoni, N., Giallorenzo, S., Lafuente, A. L., Mazzara, M., Montesi, F., Mustafin, R., & Safina, L. (2017). Microservices: Yesterday, today, and tomorrow. In M. Mazzara & B. Meyer (Eds.), Present and ulterior software engineering (pp. 195–216). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67425-4_12
Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson Education. Available at: https://www.pearsonhighered.com/assets/preface/0/1/3/4/0134610997.pdf
Object Management Group (OMG). (2017, December). Unified modeling language (UML), version 2.5.1 [PDF]. OMG. Available at: https://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF
Авторське право (c) 2026 В.М. Гужва
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
