Сучасні IT-компанії зіштовхуються з численними викликами, обумовленими швидкими технологічними змінами, економічною нестабільністю, політичними кризами та соціальними перетвореннями, такими як війни та суспільні зрушення. За таких умов традиційні підходи до управління часто втрачають свою ефективність, що вимагає новаторських рішень для забезпечення адаптивності та стійкості компаній.
Штучний інтелект (ШІ) виступає як ключовий інструмент, здатний суттєво вдосконалити управлінські процеси, забезпечуючи швидку адаптацію до змін та підвищуючи конкурентоспроможність IT-компаній. Метою цього дослідження є визначення ролі ШІ в забезпеченні ефективного управління IT-компаніями. Зокрема, дослідження зосереджується на тому, як ШІ сприяє адаптивності, підвищенню стійкості та ефективності IT-компаній, а також які конкретні методи та інструменти ШІ можуть бути найкориснішими в цьому контексті.
Результати цього дослідження можуть бути корисними для менеджерів IT-компаній, аналітиків та дослідників, які займаються проблемами управління. Запропоновані рекомендації щодо впровадження ШІ допоможуть підвищити ефективність та стійкість IT-компаній, забезпечуючи їх конкурентоспроможність на глобальному ринку. Таким чином, дане дослідження не лише розкриває актуальну проблему, але й пропонує практичні рішення, що сприятимуть подальшому розвитку IT-компаній.
Штучний інтелект виступає потужним драйвером технологічних змін, здатним значно вплинути на управлінські процеси в IT-компаніях. Один з ключових аспектів використання ШІ полягає у можливості аналізувати великі обсяги даних та виявляти тенденції, що сприяє прийняттю обґрунтованих управлінських рішень. Наприклад, дослідження Smith і Anderson (2018) [1, с. 123-135] показує, що ШІ здатен ідентифікувати приховані патерни у великих масивах даних, що недоступні для традиційних методів аналізу. Це дозволяє IT-компаніям передбачати зміни на ринку, адаптувати свої стратегії та вчасно реагувати на нові виклики.
Одним з найбільш успішних прикладів впровадження ШІ є автоматизація технічної підтримки за допомогою чат-ботів. За даними дослідження Brown і Green (2019) [2, с. 212-225], використання чат-ботів дозволяє значно скоротити час обробки запитів клієнтів та підвищити якість обслуговування. Крім того, ШІ може аналізувати зворотний зв'язок від клієнтів, що сприяє постійному вдосконаленню послуг та продуктів компанії. Використання машинного навчання дозволяє чат-ботам постійно вдосконалювати свої навички, що робить їх все більш ефективними у вирішенні складних запитів.
ШІ також може значно підвищити ефективність аналізу дзвінків менеджерів з продажів, надаючи цінні інсайти та рекомендації для покращення процесу продажів. Системи ШІ можуть автоматично транскрибувати дзвінки менеджерів з продажів, перетворюючи усну мову на текст, що дозволяє зберігати записи розмов у зручному для аналізу форматі. Далі, ШІ аналізує транскрибовані тексти, визначаючи ключові слова, фрази та теми, що обговорювались під час дзвінків. Наприклад, ШІ може виділити найбільш часті питання клієнтів, теми, які викликають найбільше зацікавлення, та моменти, коли клієнт висловлює сумніви або заперечення. Сучасні алгоритми машинного навчання можуть визначати настрій та емоції як менеджера з продажів, так і клієнта під час дзвінка, що дозволяє виявити, в яких моментах розмови клієнти найбільше зацікавлені, задоволені або, навпаки, незадоволені. Наприклад, якщо ШІ виявляє, що клієнти часто стають незадоволеними на певному етапі презентації продукту, це може вказувати на необхідність зміни підходу або додаткового тренінгу для менеджерів.
Нижче надата таблиця порівнянь аналізу ефективності відділу продажу керівником цього відділу та штучним інтелектом.
Таблиця 1. Порівняння аналізу відділу продажу ШІ та КВП
Ще одним важливим напрямом використання ШІ є аналіз великих обсягів даних для підтримки маркетингових стратегій. Застосування алгоритмів машинного навчання дозволяє компаніям сегментувати свою аудиторію, передбачати поведінку клієнтів та розробляти індивідуальні маркетингові кампанії. Дослідження Patel і Singh (2018) [4, с. 87-102] демонструє, що використання ШІ у маркетингових кампаніях може значно підвищити конверсію та залученість клієнтів, що безпосередньо впливає на зростання доходів компанії.
Використання ШІ також дозволяє IT-компаніям ефективніше управляти своїми ресурсами. Алгоритми оптимізації допомагають розподіляти ресурси таким чином, щоб мінімізувати витрати та максимізувати продуктивність. Наприклад, дослідження Lee і Kim (2020) [3, с. 401-418] показує, що впровадження ШІ для оптимізації процесів може зменшити операційні витрати на 15-20%, що є значним показником для компаній, які працюють у конкурентному середовищі.
Завдяки даним, зібраним і проаналізованим ШІ, компанія може оптимізувати процес продажів на всіх рівнях. Це може включати перегляд стратегій взаємодії з клієнтами, удосконалення скриптів, підвищення кваліфікації менеджерів з продажів, а також впровадження нових інструментів для підвищення ефективності продажів. Загалом, впровадження ШІ в управлінські процеси IT-компаній дозволяє не лише підвищити ефективність та продуктивність, але й забезпечує можливість швидко адаптуватися до змін у зовнішньому середовищі. ШІ відкриває нові можливості для інновацій, що дозволяє компаніям залишатися конкурентоспроможними та успішно функціонуватиі. Таким чином, використання ШІ стає невід'ємною частиною сучасного управління IT-компаніями, сприяючи їхньому розвитку та стійкості на ринку.
Список літератури:
1. Smith, A., & Anderson, J. (2018). The Future of Work: Automation, AI, and Machine Learning. Journal of Technology, 45(3), 123-135.
2. Brown, L., & Green, K. (2019). AI in IT Companies: Case Studies and Applications. Information Systems Journal, 48(2), 212-225.
3. Patel, R., & Singh, N. (2018). Cost Optimization in IT Companies using AI. Journal of Management Science, 29(1), 87-102.
______________________________
Науковий керівник: Давидов Денис Станіславович, кандидат економічних наук, доцент кафедри управління та адміністрування ННІ «Каразінська школа бізнесу»
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter