ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ENTERPRISE MANAGEMENT: BENEFITS AND CHALLENGES
DOI:
https://doi.org/10.32782/2786-8273/2025-10-6Keywords:
managerial decisions, enterprise management, business management, artificial intelligence (AI), decision-making, digitalizationAbstract
Introduction. The increasing integration of artificial intelligence (AI) in enterprise management created ongoing debates regarding its potential benefits and challenges. With AI tools such as ChatGPT gaining widespread attention, enterprises face opportunities to automate cognitive tasks, enhance decision-making speed, and optimize business processes across various functions. Concerns about ethical implications, algorithmic bias, data privacy, and accountability remain unresolved. Purpose. This study aims to analyze current scientific literature on AI applications in enterprise management to identify its advantages and challenges, outline key trends, and highlight potential areas for further research in managerial practice. Methods. A review of national and international publications was conducted, examining AI integration across multiple business functions, including production, marketing, logistics, human resources, finance, R&D, IT management, customer service, project management, and general enterprise management. Comparative analysis was used to classify the benefits and challenges of AI deployment by business function. Results. AI adoption enhances operational efficiency, productivity, decision-making speed, and accuracy in managerial processes. Across business functions, AI supports automation of routine tasks, predictive analytics, resource optimization, and personalized customer interaction. At the same time, its application introduces challenges such as algorithmic bias, risks to data privacy, non-transparent decision-making, ethical dilemmas, and unclear responsibility for AI-driven outcomes. Conclusion. The findings demonstrate that AI can significantly improve enterprise performance and innovation. However, successful implementation requires careful management of ethical, technical, and organizational risks. Future research should focus on industry-specific AI effectiveness, ethical and transparent decision-making frameworks, and the impact of AI on corporate culture and managerial decision-making processes.
References
Василенко В.М., Вакалюк Т.А. Штучний інтелект в управлінні проєктами: аналіз сучасних досліджень та перспектив розвитку. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. 2024. Том 35 (74). № 4. С. 60–67.
Вербівська Л. В. Застосування інструментів штучного інтелекту при управлінні конкурентоспроможністю підприємства. Проблеми сучасних трансформацій. Серія: економіка та управління. 2023. № 10. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2023-10-04-06
Гринчак Н. А., Горобець О. О. Вплив цифровізації на процес прийняття управлінських рішень у міжнародному бізнесі. Статистика України. 2024. № 2. C. 108–115.
Дороніна О., Дядій В. Використання штучного інтелекту у процесі прийняття управлінських рішень: ризики та переваги. Економіка і організація управління. 2025. № 1. C. 53–61. DOI: https://doi.org/10.31558/2307-2318.2024.3.6.
Дриньов Д., Войтех К., Тимошенко Р. Штучний інтелект в процесі прийняття та реалізації управлінських рішень. Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка. 2023. № 18. С. 74–79. DOI: https://doi.org/10.32782/2708-0366/2023.18.7
Калач Г., Шпак О., Круглянко А. Штучний інтелект в управлінні: автоматизація процесів та прийняття рішень. Соціальний розвиток: економіко-правові проблеми. 2025. № 5. DOI: https://doi.org/10.70651/3083-6018/2025.5.15
Фостолович В.А. Штучний інтелект в сучасному бізнесі: потенціал, сучасні тренди та перспективи інтегрування у різні сфери господарської діяльності і життєдіяльності людини. Ефективна економіка. 2022, № 7. DOI: https://doi.org/10.32702/2307-2105.2022.7.4
Шевчук А. Стратегічні альтернативи в системі управління бізнес процесами:штучний інтелект та урядова стратегія 2027. Наукові перспективи. 2024. № 5(47). DOI: https://doi.org/10.52058/2708-7530-2024-5(47)-1011-1025
Arsenyan, J., & Piepenbrink, A. Artificial intelligence research in management: A computational literature review. IEEE Transactions on Engineering Management. 2023. 71. pp. 5088–5100. DOI: https://doi.org/10.1109/TEM.2022.3229821
Ashok K. P., Ashyashree Praharaj, Desul Sudarshan, Biswajit Prasad Chhatoi. AI and business management: Tracking future research agenda through bibliometric network analysis. Heliyon. 2024. Vol. 10, Issue 1, 15 January e23902. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023111108
Dumas M., Fournier F., Limonad L., Marrella A., Montali M., Rehse J.-R., Accorsi R., Calvanese D., De Giacomo G., Fahland D., Gal A., La Rosa M., Völzer H., Weber I. AI-augmented business process management systems: A research manifesto. ACM Trans. Manag. Inf. Syst. 2023. 14 (1). pp. 11:1-11:19
Sulich, A. Soloducho-Pelca L., Grzesiaka S. Artificial Intelligence and Sustainable Development in Business Management Context – Bibliometric Review. 27th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2023). Procedia Computer Science. 2023. 225. pp. 3727–3735. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.368
Vasylenko, V. M., & Vakaliuk, T. A. (2024). Shtuchnyi intelekt v upravlinni proiektamy: analiz suchasnykh doslidzhen ta perspektyv rozvytku [Artificial intelligence in management projects: Analysis of current research and development prospects]. Vcheni zapysky TNU imeni V.I. Vernadskoho. Seriia: Tekhnichni nauky (Scientific notes of the V.I. Vernadsky TNU. Series: Technical Sciences), vol.. 35 (74) no. (4), pp. 60–67.
Verbivska, L. V. (2023). Zastosuvannia instrumentiv shtuchnoho intelektu pry upravlinni konkurentospromozhnistiu pidpryiemstva [Application of artificial intelligence tools in managing the competitiveness of an enterprise]. Problemy suchasnykh transformatsii. Seriia: ekonomika ta upravlinnia (Problems of contemporary transformations. Series: economics and management), no. (10). DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2023-10-04-06
Hrynchak, N. A., & Horobets, O. O. (2024). Vplyv tsyfrovizatsii na protses pryiniattia upravlinskykh rishen u mizhnarodnomu biznesi [The impact of digitalization on the process of adopting management solutions in international business]. Statystyka Ukrainy (Statistics of Ukraine), no. (2). Available at: http://194.44.12.91:8080/xmlui/bitstream/handle/123456789/719/SU_2024%232-108-115.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Doronina, O., & Diadii, V. (2025). Vykorystannia shtuchnoho intelektu u protsesi pryiniattia upravlinskykh rishen: ryzyky ta perevahy [Using artificial intelligence in the process of making management decisions: Risks and benefits]. Ekonomika i orhanizatsiia upravlinnia (Economics and Organization of Management), no. (1), pp. 53–61. DOI: https://doi.org/10.31558/2307-2318.2024.3.6
Drynov, D., Voitekh, K., & Tymoshenko, R. (2023). Shtuchnyi intelekt v protsesi pryiniattia ta realizatsii upravlinskykh rishen [Artificial intelligence in the process of adopting and implementing management decisions]. Tavriiskyi naukovyi visnyk. Seriia: Ekonomika (Tavriya Scientific Bulletin. Series: Economics), no. (18), pp. 74–79. DOI: https://doi.org/10.32782/2708-0366/2023.18.7
Kalach, H., Shpak, O., & Kruhlianko, A. (2025). Shtuchnyi intelekt v upravlinni: avtomatyzatsiia protsesiv ta pryiniattia rishen [Artificial intelligence in management: Automation of processes and decision-making]. Sotsialnyi rozvytok: Ekonomichni ta –Social Development: Economic and Legal Issues, no. (5). DOI: https://doi.org/10.70651/3083-6018/2025.5.15
Fostolovych, V. A. (2022). Shtuchnyi intelekt v suchasnomu biznesi: potentsial, suchasni trendy ta perspektyvy intehruvannia u rizni sfery hospodarskoi diialnosti i zhyttiediialnosti liudyny [Artificial intelligence in modern business: Potential, current trends and prospects for integration into various spheres of economic activity and human development]. Efektyvna ekonomika – Effective economy, no. (7). Available at: https://eprints.zu.edu.ua/34376/1/4%2BFostolovych%2BЛипень%2B2022.pdf
Shevchuk, A. (2024). Stratehichni alternatyvy v systemi upravlinnia biznes-protsesamy: shtuchnyi intelekt ta uriadova stratehiia 2027 [Strategic alternatives in the business process management system: Artificial intelligence and government strategy 2027]. Naukovi perspektyvy – Scientific perspectives, no. 5(47). DOI: https://doi.org/10.52058/2708-7530-2024-5(47)-1011-1025
Arsenyan, J., & Piepenbrink, A. (2023). Artificial intelligence research in management: A computational literature review. IEEE Transactions on Engineering Management, no. 71(6), pp. 5088–5100. DOI: https://doi.org/10.1109/TEM.2022.3229821
Patra, A. K., Praharaj, A., Sudarshan, D., & Chhatoi, B. P. (2024). AI and business management: Tracking future research agenda through bibliometric network analysis. Heliyon, no. 10(1). DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23902
Dumas, M., Fournier, F., Limonad, L., Marrella, A., Montali, M., Rehse, J.-R., Accorsi, R., Calvanese, D., De Giacomo, G., Fahland, D., Gal, A., La Rosa, M., Völzer, H., & Weber, I. (2023). AI-augmented business process management systems: A research manifesto. ACM Transactions on Management Information Systems, no. 14(1), pp. 11:1–11:19. DOI: https://doi.org/10.1145/3570608
Sulich, A., Soloducho-Pelca, L., & Grzesiak, S. (2023). Artificial intelligence and sustainable development in business management context – Bibliometric review. Procedia Computer Science, no. 225, pp. 3727–3735. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.307
