A mesterséges intelligencia alkalmazása az üzleti menedzsmentben
DOI:
https://doi.org/10.58423/2786-6742/2026-13-115-127Kulcsszavak:
üzleti menedzsment, vezetői döntések, vezetési funkciók, digitális technológiák, mesterséges intelligenciaAbsztrakt
A digitális technológiák fejlődése növeli azon információs rendszerek szerepét, amelyek képesek nagy mennyiségű adat feldolgozására és a vállalatirányításhoz szükséges analitikai információk előállítására. Ebben a folyamatban kiemelt jelentőséggel bírnak a mesterséges intelligencia technológiái, amelyek biztosítják az információk komplex feldolgozását, a vállalati gazdasági mutatók előrejelzését, valamint a döntéshozatali folyamat információs támogatását. A kutatás célja a mesterséges intelligencia technológiáinak üzleti menedzsmentben történő alkalmazására vonatkozó modern tudományos eredmények összegzése, valamint alkalmazásuk sajátosságainak meghatározása az alapvető vezetési funkciók megvalósítása során. A kutatás módszertani alapját a monografikus módszer, az összehasonlító módszer, valamint az elemzés és a szintézis módszerei képezik, amelyek alkalmazása lehetővé tette a témához kapcsolódó tudományos források feldolgozását, a hazai és külföldi szerzők nézeteinek összevetését, az elméleti megközelítések általánosítását, valamint a mesterséges intelligencia technológiáinak üzleti menedzsmentben történő felhasználási irányainak rendszerezését. A tanulmány elemzi azokat a tudományos kutatási eredményeket, amelyek a mesterséges intelligencia technológiáinak vállalati gazdasági tevékenységben való alkalmazásával foglalkoznak. A szakirodalom elemzése alapján összegzésre kerültek a mesterséges intelligencia alkalmazásának fő területei az üzleti menedzsmentben, valamint meghatározásra került azok szerepe a vezetői döntéshozatal információs bázisának kialakításában. A kutatás során rendszerezésre került a mesterséges intelligencia technológiáinak alkalmazása az alapvető vezetési funkciók, különösen az elemzés, a tervezés, a szervezés, a motiváció és az ellenőrzés, megvalósítása során. Bemutatásra kerül, hogy az intelligens információs rendszerek alkalmazása lehetővé teszi jelentős mennyiségű gazdasági információ feldolgozását, analitikai modellek kialakítását, valamint a gazdasági mutatók változásainak előrejelzését. Az eredmények tudományos újdonsága a mesterséges intelligencia technológiáinak üzleti menedzsmentben történő felhasználási irányainak rendszerezésében rejlik az alapvető vezetési funkciók szerint, ami lehetővé tette az intelligens információs rendszerek helyének átfogóbb meghatározását a modern vezetői tevékenységben. Megalapozásra került, hogy a mesterséges intelligencia technológiáinak az üzleti menedzsment rendszerébe történő integrációja hozzájárul a vezetési tevékenység információs támogatásának fejlesztéséhez, bővíti a gazdasági elemzés lehetőségeit, és feltételeket teremt a vezetői döntések megalapozottságának javításához. Az elért eredmények lehetővé teszik az intelligens információs rendszerek modern menedzsmentben betöltött szerepére vonatkozó tudományos kutatások elmélyítését, valamint a mesterséges intelligencia technológiáinak gazdasági tevékenységben történő alkalmazásával kapcsolatos további kutatási irányok meghatározását. A kutatás gyakorlati értéke abban áll, hogy az összegzett megállapítások felhasználhatók a vállalati vezetési tevékenység információs támogatásának fejlesztésében, a vezetői döntések előkészítésében, valamint gazdasági és menedzsmenttárgyak oktatásában.
Hivatkozások
1. Brynjolfsson, E., & Mitchell, T. (2017). What can machine learning do? Workforce implications. Science, 358(6370), 1530-1534. https://doi.org/10.1126/science.aap8062 DOI: https://doi.org/10.1126/science.aap8062
2. Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial intelligence and management: The automation augmentation paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192-210. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072 DOI: https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072
3. Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., Duan, Y., Dwivedi, R., Edwards, J., Eirug, A., Galanos, V., Ilavarasan, P. V., Janssen, M., Jones, P., Kar, A. K., Kizgin, H., Kronemann, B., Lal, B., Lucini, B., ... Williams, M. D. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, (57), Article 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
4. Enholm, I., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers, (24), 1709-1734. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w DOI: https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w
5. Di Vaio, A., Palladino, R., Hassan, R., & Escobar, O. (2020). Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective. Journal of Business Research, (121), 283-292. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.019 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.019
6. Davenport, T. H., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24-42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
7. Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155-172. https://doi.org/10.1177/1094670517752459 DOI: https://doi.org/10.1177/1094670517752459
8. Asatova, N. S., & Mazhiyeva, G. (2025). Public finance management using artificial intelligence. Journal of Economic Research & Business Administration, (153), 130-144. https://doi.org/10.26577/be202515339 DOI: https://doi.org/10.26577/be202515339
9. Kumar, M., Gupta, M., & Kumar, D. (2026). A study of the impact of artificial intelligence on financial management. EPRA International Journal of Multidisciplinary Research, (969). https://doi.org/10.36713/epra25600 DOI: https://doi.org/10.36713/epra25600
10. Olar, A.-N., Bilți, R., Cilan, T.-F., & Rusu, C.-M. (2025). The influence of artificial intelligence on financial management decision. Journal of Financial Studies, (10), 346-361. https://doi.org/10.55654/JFS.2025.10.SP.23 DOI: https://doi.org/10.55654/JFS.2025.10.SP.23
11. Raina, K., Sharma, G. D., Taheri, B., Dev, D., & Chavriya, S. (2025). Artificial intelligence-driven management: Bridging innovation, knowledge creation, and sustainable business practices. Journal of Innovation & Knowledge, Article 100860. https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100860 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100860
12. Machucho, R., & Ortiz, D. (2025). The impacts of artificial intelligence on business innovation: A comprehensive review of applications, organizational challenges, and ethical considerations. Systems, 13(4), Article 264. https://doi.org/10.3390/systems13040264 DOI: https://doi.org/10.3390/systems13040264
13. Vrontis, D., Christofi, M., Pereira, V., Tarba, S., Makrides, A., & Trichina, E. (2022). Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: A systematic review. The International Journal of Human Resource Management, 33(6), 1237-1266. https://doi.org/10.1080/09585192.2020.1871398 DOI: https://doi.org/10.1080/09585192.2020.1871398
14. Urbanovič, M., & Holubčík, M. (2026). Artificial intelligence in managerial decision-making for sustainable business models: A systematic literature review. Systems, 14(3), Article 245. https://doi.org/10.3390/systems14030245 DOI: https://doi.org/10.3390/systems14030245
15. Tewari, V. (2026). Artificial intelligence enabled embedded systems for modern management. ICTACT Journal on Microelectronics, (11), 2227–2231. https://doi.org/10.21917/ijme.2026.0374 DOI: https://doi.org/10.21917/ijme.2026.0374
16. Weng, T. (2025). Theory and practice of deep integration of artificial intelligence and business management. Proceedings of Business and Economic Studies, (8), 133-139. https://doi.org/10.26689/pbes.v8i8.13359 DOI: https://doi.org/10.26689/pbes.v8i8.13359
17. Rodchenko, V., & Nesterenko, O. (2025). Conceptual model of implementation of artificial intelligence in the business activity of the enterprise. Acta Academiae Beregsasiensis. Economics, 1(10), 516-531. https://doi.org/10.58423/2786-6742/2025-10-516-531 [in Ukrainian] DOI: https://doi.org/10.58423/2786-6742/2025-10-516-531
18. Bulakh, O. V. (2023). Global impact of artificial intelligence and machine learning on the effectiveness of e-commerce. Biznes Inform, (8), 114-121. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2023-8-114-121 [in Ukrainian] DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2023-8-114-121
19. Krasnostanova, N. E., & Mikhliaiev, M. O. (2025). Artificial intelligence as a tool for supporting managerial decision-making in the strategic planning of small and medium-sized businesses in Ukraine. Biznes Inform, (9), 70-77. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-9-70-77 [in Ukrainian] DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-9-70-77
20. Pivniuk, A. (2024). The use of artificial intelligence in modern business activity. Naukovi zapysky Tavriiskoho natsionalnoho universytetu imeni V. I. Vernadskoho. Seriia: Ekonomika i upravlinnia, 35(74), 69-73. https://doi.org/10.32782/2523-4803/74-4-12 [in Ukrainian] DOI: https://doi.org/10.32782/2523-4803/74-4-12
21. Chaus, R. I. (2024). The influence of artificial intelligence on the digital transformation of business. Ekonomika i upravlinnia, (3), 24-31. https://doi.org/10.36919/2312-7872.3.2024.24 [in Ukrainian] DOI: https://doi.org/10.36919/2312-7872.3.2024.24
22. Axinte, A. (2024). Using artificial intelligence in business. European Financial Resilience and Regulation, 29-36. https://doi.org/10.47743/eufire-2024-1-3 DOI: https://doi.org/10.47743/eufire-2024-1-3
23. Makridakis, S. (2017). The forthcoming artificial intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, (90), 46-60. https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006
24. Jarrahi, M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, 61(4), 577-586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007
25. How does artificial intelligence shape the productivity and quality of business research? (2025). Discover Artificial Intelligence, (5). https://doi.org/10.1007/s43621-025-01480-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s43621-025-01480-7
26. Hasan, R., Mishra, R., & Dwivedi, Y. K. (2024). Managing artificial intelligence in international business: Opportunities and challenges. Thunderbird International Business Review, 66(3). https://doi.org/10.1002/tie.22369 DOI: https://doi.org/10.1002/tie.22369
27. Shevchuk, A. (2025). Optimization of business process management using innovative methods, in particular artificial intelligence. Ekonomika, finansy, upravlinnia: aktualni problemy nauky ta praktychnoi diialnosti, (2), 46-59. https://doi.org/10.37128/2411-4413-2025-2-3 [in Ukrainian] DOI: https://doi.org/10.37128/2411-4413-2025-2-3
Downloads
Megjelent
Hogyan kell idézni
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2026 Olena Zaika, Liliia Kharchevnikova

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.
