РОЗРОБКА СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ В УМОВАХ ЛЮДИНО-АЛГОРИТМІЧНОЇ ВЗАЄМОДІЇ
Article Sidebar
Надіслано: 05-08-2026
Прийнято: 27-09-2026
Опубліковано: 30-09-2026Article Details
©, Авторські права належать авторам.
Ця стаття опублікована відповідно до стандартів відкритого доступу та розповсюджується за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), яка дозволяє необмежене використання, розповсюдження та відтворення змісту на будь-якому носії, за умови зазначення оригінального автора та джерела.
Main Article Content
Анотація
У статті досліджено особливості адаптації систем управління продуктових ІТ-організацій до умов людино-алгоритмічної взаємодії. Метою дослідження є розробка системи управління, що забезпечує узгоджену інтеграцію штучного інтелекту в організаційні процеси. Емпіричну базу становлять три продуктові ІТ-організації, які мають різні рівіні інтеграції штучного інтелекту. Для проведення дослідження використано порівняльний аналіз множинних кейсів, аналіз соціальних мереж і управлінських практик, кореляційний аналіз, LASSO-регресію та лінійне прогнозування трендів. З огляду на обмежену кількість досліджуваних організацій результати кореляційного аналізу та LASSO використовували для виявлення можливих взаємозв’язків, їх не розглядали як підтвердження стійких закономірностей.
За результатами дослідження встановлено, що інтеграція штучного інтелекту впливає на комунікаційні процеси, ролі працівників, розподіл відповідальності й координацію роботи. Штучний інтелект активно використовують працівники для отримання професійної інформації та підтримки під час виконання робочих завдань. Водночас у досліджених організаціях виявлено послаблення окремих міжособистісних зв’язків і фрагментацію комунікаційних мереж, ступені якої відрізняються в різних організаціях. Порівняння управлінських практик дало змогу виокремити високий, частковий і початковий рівні адаптації систем управління до інтеграції штучного інтелекту. Кореляційний аналіз показав позитивний зв’язок між частотою використання ШІ та окремими нефінансовими показниками розвитку. Водночас результати LASSO засвідчили, що при одночасному врахуванні мережевих і організаційних характеристик частота використання ШІ не належала до відібраних змінних. Це дає підстави пов’язувати отримані організаційні результати не лише з інтенсивністю використання ШІ, а й з особливостями його інтеграції в систему управління.
На основі отриманих результатів розроблено систему управління в умовах інтеграції штучного інтелекту (MSAI). Запропонована система визначає організаційні засади координації участі працівників і ШІ, підтримання комунікації, розподілу відповідальності та ухвалення управлінських рішень. Визначено принципи її функціонування та послідовність упровадження. Прогнозування на 2026–2030 роки показало можливість збереження позитивної динаміки окремих нефінансових показників розвитку. Водночас отримані прогнозні значення відображають базовий сценарій розвитку та не можуть бути розглянуті як підтвердження причиново-наслідкового впливу запропонованої системи управління.
Посилання
Adizes, I. (2004). Management/mismanagement styles: How to identify a style and what to do about it. The Adizes Institute Publishing. https://books.google.be/books?id=qEngPw8LIyAC
Ateeq, K., Oswal, N., Jawabri, A., Masaeid, T. A., Alquqa, E. K., Basha, S. E., & Alami, R. (2025). The transformative impact of artificial intelligence (AI) on organisational behaviour (OB): A study of employee engagement, performance, and ethical implications. Journal of Posthumanism, 5(4), 1245–1256. https://doi.org/10.63332/joph.v5i4.1221 DOI: https://doi.org/10.63332/joph.v5i4.1221
Beckers, A., & Teubner, G. (2023). Human–algorithm hybrids as (quasi-)organizations? On the accountability of digital collective actors. Journal of Law and Society, 50(1), 100–119. https://doi.org/10.1111/jols.12412 DOI: https://doi.org/10.1111/jols.12412
Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Freeman, L. C. (2002). UCINET for Windows: Software for social network analysis [Computer software]. Analytic Technologies. https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home
Dell’Acqua, F., Ayoubi, C., Lifshitz, H., Sadun, R., Mollick, E., Mollick, L., Han, Y., Goldman, J., Nair, H., Taub, S., & Lakhani, K. R. (2025). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality [Preprint]. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.5188231 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5188231
Drucker, P. F. (1974). Management: Tasks, responsibilities, practices. Harper & Row.
Fayol, H. (1949). General and industrial management (C. Storrs, Trans.). Pitman. (Original work published 1916)
Griffin, R. W. (2015). Fundamentals of management (8th ed.). Cengage Learning.
Hillebrand, L., Raisch, S., & Schad, J. (2025). Managing with artificial intelligence: An integrative framework. Academy of Management Annals, 19(1), 343–375. https://doi.org/10.5465/annals.2022.0072 DOI: https://doi.org/10.5465/annals.2022.0072
Hollan, J., Hutchins, E., & Kirsh, D. (2000). Distributed cognition: Toward a new foundation for human–computer interaction research. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 7(2), 174–196. https://doi.org/10.1145/353485.353487 DOI: https://doi.org/10.1145/353485.353487
International Organization for Standardization. (2015). Quality management systems—Fundamentals and vocabulary (ISO Standard No. 9000:2015). https://www.iso.org/standard/45481.html
Jarrahi, M. H., Newlands, G., Lee, M. K., Wolf, C. T., Kinder, E., & Sutherland, W. (2021). Algorithmic management in a work context. Big Data & Society, 8(2). https://doi.org/10.1177/20539517211020332 DOI: https://doi.org/10.1177/20539517211020332
Joshi, S. (2025). Artificial intelligence in leadership and management: Current trends and future directions [Preprint]. Preprints.org. https://doi.org/10.20944/preprints202504.1429.v2 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5221767
Kassa, B. Y., & Worku, E. K. (2025). The impact of artificial intelligence on organizational performance: The mediating role of employee productivity. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 11(1), 100474. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2025.100474 DOI: https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2025.100474
Kaufman, J. (2020). The personal MBA: Master the art of business (10th anniversary ed.). Portfolio.
Krakowski, S., Haftor, D., Luger, J., Pashkevich, N., & Raisch, S. (2026). Human-centered artificial intelligence: A field experiment. Management Science, 72(1), 57–72. https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.03849 DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.03849
Marchese, S., Gastaldi, L., & Corso, M. (2025). Thriving in turbulent environments through adaptive forms of organizing. Management Decision, 63(6), 2038–2060. https://doi.org/10.1108/MD-05-2022-0655 DOI: https://doi.org/10.1108/MD-05-2022-0655
Meng, Q., Wu, T.-J., Du, W., & Li, S. (2025). Employee–AI collaboration, loneliness, emotional fatigue, and counterproductive work behavior: The moderating role of leader emotional support. Behavioral Sciences, 15(5), 696. https://doi.org/10.3390/bs15050696 DOI: https://doi.org/10.3390/bs15050696
Omanova, N. R. (2023). The role of management systems in effective management of enterprises. Solution of Social Problems in Management and Economy, 2(2), 1.
Orlikowski, W. J., & Scott, S. V. (2008). Sociomateriality: Challenging the separation of technology, work and organization. Academy of Management Annals, 2(1), 433–474. https://doi.org/10.5465/19416520802211644 DOI: https://doi.org/10.5465/19416520802211644
Peeters, M. M. M., van Diggelen, J., van den Bosch, K., Bronkhorst, A., Neerincx, M., Schraagen, J. M., & Raaijmakers, S. (2021). Hybrid collective intelligence in a human–AI society. AI & Society, 36(3), 217–238. https://doi.org/10.1007/s00146-020-01005-y DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-020-01005-y
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
Robbins, S. P., & Coulter, M. K. (2011). Management (11th ed.). Pearson Education.
Sacavém, A., de Bem Machado, A., dos Santos, J. R., Palma-Moreira, A., Belchior-Rocha, H., & Au-Yong-Oliveira, M. (2025). Leading in the digital age: The role of leadership in organizational digital transformation. Administrative Sciences, 15(2), 43. https://doi.org/10.3390/admsci15020043 DOI: https://doi.org/10.3390/admsci15020043
Salari, N., Beiromvand, M., Hosseinian-Far, A., Habibi, J., Babajani, F., & Mohammadi, M. (2025). Impacts of generative artificial intelligence on the future of labor market: A systematic review. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100652. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100652 DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100652
Shalomova, A., & Ignatieva, I. (2026). A study of the role of artificial intelligence in shaping human-algorithmic interactions. Socio-Economic Relations in the Digital Society, 2(60), 119–141. https://doi.org/10.55643/ser.2.60.2026.675 DOI: https://doi.org/10.55643/ser.2.60.2026.675
Taylor, F. W. (1919). Shop management. Harper & Brothers.
Zárate-Torres, R., Rey-Sarmiento, C. F., Acosta-Prado, J. C., Gómez-Cruz, N. A., Rodríguez Castro, D. Y., & Camargo, J. (2025). Influence of leadership on human–artificial intelligence collaboration. Behavioral Sciences, 15(7), 873. https://doi.org/10.3390/bs15070873 DOI: https://doi.org/10.3390/bs15070873