ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА IoT У ЦИФРОВИХ ТРАНСФОРМАЦІЯХ УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСАМИ
DOI: 10.31673/2415-8089.2025.020120
Анотація
У статті досліджується інтеграція сучасного управління бізнес-процесами зі штучним
інтелектом (ШІ) як чинник підвищення операційної ефективності підприємств. Автори
аналізують еволюцію процесного підходу в контексті цифрової трансформації та
обґрунтовують його актуальність у сучасних умовах. Розкрито взаємозв’язок між якісним
управлінням процесами та можливістю ефективного використання ШІ, зокрема в аспектах
обробки даних, автоматизації операцій та прийняття рішень.
Методологічно стаття спирається на поетапну модель трансформації бізнес-процесів на
прикладі процесу «від замовлення до оплати» (O2C), що включає визначення власників процесу,
ідентифікацію клієнтів, картографування поточного стану, встановлення метрик
ефективності, застосування цифрових інструментів, реконструкцію та подальший
моніторинг. Особливу увагу приділено інтелектуальному аналізу процесів, цифровим
двійникам, генеративному ШІ, роботизованій автоматизації та іншим технологіям, які
сприяють глибокому переосмисленню та оптимізації діяльності підприємств.
На основі кейсів провідних компаній продемонстровано приклади успішного впровадження
цифрового процесного управління. Наголошується, що ключовими чинниками успіху є не лише
технології, а й ефективна міжфункціональна взаємодія, управління змінами та стратегічне
бачення лідерів. Стаття підкреслює необхідність процесоорієнтованого мислення в умовах
розвитку ШІ та пропонує практичні підходи до створення адаптивних, масштабованих і
високоефективних бізнес-процесів.
Ключові слова: управління процесами, штучний інтелект (ШІ), інтелектуальний аналіз
процесів, цифрова трансформація, інтернет речей (IoT), операційна ефективність,
міжфункціональна співпраця.
Список літератури
1. Davenport, T. H. (1993). Process innovation: Reengineering work through information
technology. Harvard Business School Press. Retrived from
https://www.academia.edu/3284109/Process_innovation_reengineering_work_through_information
_technology
2. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on analytics: The new science of winning.
Harvard Business Review Press. Retrived from
https://www.reseachgate.net/publication/7327312_Competing_on_Analytics
3. Davenport, T. H. (2018). The AI advantage: How to put the artificial intelligence revolution to
work. MIT Press. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/11781.001.0001
4. Hammer, M., & Champy, J. (1993). Reengineering the corporation: A manifesto for business
revolution. HarperBusiness. DOI: https://doi.org/10.2307/258943
5. Hammer, M. (2001). The agenda: What every business must do to dominate the decade. Crown
Business.
6. van der Aalst, W. M. P. (2016). Process mining: Data science in action (2nd ed.). Springer.
DOI: 10.1007/978-3-662-49851-4
7. van der Aalst, W. M. P., Adriansyah, A., & van Dongen, B. F. (2011). Process mining manifesto.
In F. Daniel, K. Barkaoui, & S. Dustdar (Eds.), Business Process Management Workshops (pp. 169–
194). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-28108-2_19
8. Scheer, A.-W. (1998). Business process engineering: Reference models for industrial
enterprises. Springer. DOI: 10.1007/11678564_44
9. Scheer, A.-W. (2000). ARIS – Business process modeling. Springer.
10. Ng, A. (2020). Building machine learning powered applications: Going from idea to product.
DeepLearning.AI.
11. Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., & Reijers, H. A. (2018). Fundamentals of business
process management (2nd ed.). Springer.
12. Dumas, M., van der Aalst, W. M. P., & ter Hofstede, A. H. M. (2005). Process-aware
information systems: Bridging people and software through process technology. Wiley-Interscience.
DOI: 10.1016/j.ipm.2006.01.005.
