Koncepcionális modell a mesterséges intelligencia bevezetésére a vállalkozás üzleti tevékenységébe
DOI:
https://doi.org/10.58423/2786-6742/2025-10-516-531Kulcsszavak:
mesterséges intelligencia, digitális transzformáció, üzleti folyamatok, innovációs fejlődés, menedzsmentmodellek, vállalati hatékonyságAbsztrakt
A globális digitális transzformáció időszakában az üzleti szférában a mesterséges intelligencia technológiák a hatékonyság és az innováció kulcsfontosságú hajtóerejévé válnak, ugyanakkor bevezetésük folyamata rendszerszemléletet és alapos tervezést igényel. A kutatás célja egy olyan koncepcionális modell kidolgozása, amely a mesterséges intelligencia vállalati tevékenységekbe történő átfogó bevezetési folyamatát írja le, biztosítva ezzel a digitális transzformáció rendszerszerű megközelítését és az MI-technológiákból származó üzleti érték maximalizálását. A tanulmány elemzi a mesterséges intelligencia bevezetésének aktuális trendjeit a vállalati szektorban, és megállapítja, hogy a vezetők 85%-a jelentős beruházásokat tervez ezen technológiákba. A statisztikai adatok azt mutatják, hogy az MI alkalmazása legmagasabb arányban a marketing és értékesítés területén figyelhető meg (a vállalatok 72%-ánál), továbbá a termékfejlesztésben és az IT-funkciókban. Elemeztük a generatív MI bevezetésének gazdasági hatását, kimutatható, hogy minden ötödik vállalat több mint 6%-kal tudta növelni bevételeit az ellátási lánc optimalizálása révén. Azonosításra kerültek a mesterséges intelligencia bevezetésének fő akadályai, többek között az üzleti értékteremtés mechanizmusainak elégtelen megértése, az integrációval kapcsolatos korlátozott ismeretek, valamint a rendszerszintű szemlélet hiánya. Kidolgozásra került az MI bevezetésének ötlépcsős koncepcionális modellje, amely magában foglalja: a stratégiai tervezést és a felkészültség értékelését; a szervezet előkészítését; a pilot tesztelést; a kiterjesztést és a kulturális transzformációt; valamint a folyamatos fejlődést és a hatékonyság nyomon követését. Meghatározásra kerültek a siker kritikus tényezői: a felső vezetés támogatása, a szervezet változásra való hajlandósága, a képzett szakemberek megléte, az adatok magas minősége és a megfelelő pénzügyi források. Felállításra került egy kockázatkezelési rendszer, amely technológiai, szervezeti, jogi és etikai aspektusokat ölel fel. Bebizonyosodott, hogy azok a vállalatok, amelyek rendszerszintű megközelítést alkalmaznak az MI integrációjára, jóval sikeresebbek, mint azok, amelyek csak szórványos, egyedi megoldásokat vezetnek be. A javasolt modell ciklikus és adaptív jellegű, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy a megszerzett tapasztalatok és a külső feltételek változásai alapján folyamatosan módosítsák bevezetési stratégiájukat.
Hivatkozások
1. Lee, M., Scheepers, H., Lui, A., Ngai, E. (2023). The implementation of artificial intelligence in organizations: A systematic literature review. Information & Management, 60, 5. URL: https://www.sciencedirect.com/ science/article/abs/pii/S0378720623000642.
2. Bolkvadze, N., Bratko, O., Myhal, O. (2023). Implementing artificial intelligence into the company's business activities. Economy and society, 58. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-58-81 [in Ukrainian].
3. Ziia, T. (2025). The State of Artificial Intelligence in 2025: Key Findings from the Latest Stanford AI Index Report. URL: https://www.unite.ai/uk.
4. Artificial Intelligence Index Report 2025. (2025). Stanford University. URL: https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai_index_report_2025.pdf
5. Davenport, T., Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
6. Perifanis, N.-A., Kitsios, F. (2023). Investigating the Influence of Artificial Intelligence on Business Value in the Digital Era of Strategy: A Literature Review. Information, 14 (2). DOI: https://doi.org/10.3390/info14020085.
7. Enholm, I., Papagiannidis, E., Mikalef, P., Krogstie, J. (2022). Artificial Intelligence and Business Value: a Literature Review. Inf Syst Front, 24, 1709–1734.
8. Bharadiya, J. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on Business Processes. European Journal of Technology, 7(2), 15–25.
9. Cardillo, A. (2025). How Many Companies Use AI? URL: https://explodingtopics.com/blog/companies-using-ai
10. IBM Global AI Adoption Index 2023. (2024). URL: https://newsroom.ibm.com/2024-01-10-Data-Suggests-Growth-in-Enterprise-Adoption-of-AI-is-Due-to-Widespread-Deployment-by-Early-Adopters?utm_campaign=startupblink&utm_medium=startupblink&utm_source=startupblink.
11. Husiev, V. (2025). Industry trends. Artificial intelligence in Ukraine: how the industry is developing. URL: https://hub.kyivstar.ua/articles/galuzevi-trendi-shtuchnij-intelekt-v-ukrayini-yak-rozvivayetsya-galuz [in Ukrainian].
13. Zavrazhnyi, K. (2023). The use of artificial intelligence and the impact of digitalization on the sustainable development of corporate business. Akademichni vizii, 26. DOI: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10257188 [in Ukrainian].
14. Solodkov, D. Ye., Hryshko, N. Ye. (2025). Integration of artificial intelligence and business analytics to support management decision-making by enterprises in resource-constrained environments. Ekonomichnyi prostir, 198, 115-122 [in Ukrainian].
15. Wang, H. (2024). Analysis of the Impact of Artificial Intelligence on Modern Enterprise Management. Modern Economics & Management Forum, 5(3), 495–498.
16. Wade, M. (2015). Digital Business Transformation: A Conceptual Framework. Global Center for Digital Business Transformation: An IMD and Cisco Initiative. URL: https://www.imd.org/contentassets/d0a4d992d38a41ff85de509156475caa/framework
17. Obramych, O. (2025). Theoretical principles for assessing the development of digitalization in an enterprise. Akademichni vizii, 42/20. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15340884 [in Ukrainian].
18. A Step-by-Step Guide to Digital Transformation. (2017). URL: https://www.ionology.com/wpcontent/uploads/2017/01/Step-by-StepGuide-New.pdf.
19. Causes of AI hallucinations (and methods for reducing them). (2024). URL: https://uk.shaip.com/blog/ai-hallucinations/ [in Ukrainian].
##submission.downloads##
Megjelent
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2025 Volodymyr Rodchenko, Oksana Nesterenko

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
A szerzők fenntartják a szerzői jogokat, és jogot adnak a folyóiratnak a cikk első közzétételére, amely egyidejűleg engedélyezett a Creative Commons CC BY-NC licence alapján.