Впровадження штучного інтелекту на європейських підприємствах: математична модель на основі соціально-економічних та технологічних показників

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.26661/2522-1566/2024-3/29-12

Ключові слова:

ШІ, впровадження штучного інтелекту, цифрова інфраструктура, людський капітал, драйвери ШІ в Європі, Індекс цифрової економіки та суспільства, Індекс людського розвитку, інноваційна та технологічна готовність

Анотація

У дослідженні розглядаються фактори, що впливають на впровадження штучного інтелекту (ШІ) підприємствами в європейських країнах, з особливим акцентом на ролі цифрової інфраструктури та людського капіталу. З використанням лінійної регресійної моделі, встановлено взаємозв'язок між рівнем впровадженням ШІ та кількома ключовими показниками, зокрема Індексом цифрової економіки та суспільства (DESI), Індексом людського розвитку (HDI), Глобальним інноваційним індексом (GII), Індексом технологічної готовності (TRI) та ВВП на душу населення. Результати показують, що DESI та HDI є найбільш значущими рушійними силами впровадження ШІ, підкреслюючи важливість цифрових екосистем та освіченої робочої сили для сприяння інтеграції ШІ.

Модель пояснює 64,9% дисперсії у впровадженні ШІ, причому DESI сприяє збільшенню впровадження ШІ на 0,26% на кожну одиницю вдосконалення. ІЛР, що відображає якість людського капіталу, відіграє ще більшу роль, що свідчить про те, що країни з вищим рівнем освіти та соціального розвитку краще підготовлені до інтеграції ШІ у свої галузі. Хоча інновації та технологічна готовність сприяють впровадженню ШІ, їхній вплив є менш вираженим порівняно з інфраструктурою та готовністю робочої сили. ВВП на душу населення, хоча і має позитивний вплив, має лише незначний ефект на впровадження ШІ, що свідчить про те, що економічна сила сама по собі не гарантує широкого використання технологій ШІ.

У дослідженні також представлений аналіз по країнах, який визначає Німеччину, Фінляндію та Ірландію як лідерів у впровадженні ШІ завдяки їхньому потужному цифровому та кадровому потенціалу. І навпаки, Болгарія та Греція відстають, насамперед через слабшу цифрову інфраструктуру та нижчий рівень готовності робочої сили. Рекомендації для цих країн включають цільові інвестиції в цифрову інфраструктуру, освіту та програми підготовки кадрів, а також сприяння державно-приватному партнерству та створенню сприятливого регуляторного середовища для розвитку ШІ.

Результати дослідження підкреслюють вирішальну роль цифрової інфраструктури та людського капіталу у впровадженні ШІ. Країни, які прагнуть розширити свої можливості у сфері ШІ, повинні зосередитися на цих ключових сферах, щоб залишатися конкурентоспроможними в глобальній економіці, що швидко розвивається.

JEL: A11, C45, O33, O52

Посилання

Antoniuk D.A., Kolyada O.O. (2024): Artificial intelligence in modern entrepreneurship: challenges and opportunities for the post-war recovery of Ukraine in the process of European integration. Entrepreneurship and commercial logistics in the conditions of military and post-war transformation of Ukraine and convergence with the EU: a collective monograph / edited by T.S. Pavliuk. Zaporizhzhia, ZNU. P.33-63 Retrieved from https://dspace.znu.edu.ua/jspui/bitstream/12345/19235/1/0058718.pdf (in Ukrainian)

EU Artificial intelligence ambition. Stronger governance and increased, more focused investment essential going forward. Special report. Retrieved from https://www.eca.europa.eu/ECAPublications/SR-2024-08/SR-2024-08_EN.pdf

Kabalisa, R., Altmann, J. (2021). AI Technologies and Motives for AI Adoption by Countries and Firms: A Systematic Literature Review. In: Tserpes, K., et al. Economics of Grids, Clouds, Systems, and Services. GECON 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 13072. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-92916-9_4

Brey B., van der Marel E. (2024) The role of human-capital in artificial intelligence adoption, Economics Letters, Vol. 244, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2024.111949.

Hooks D., Davis Z., Agrawal V., Li Z. (2022) Exploring factors influencing technology adoption rate at the macro level: A predictive model. Technology in Society, Volume 68, https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101826.

The Digital Economy and Society Index (DESI) (2023). European Commission. Retrieved from https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/desi

Human Development Index (HDI). Country Rankings 2023. The Facts Institute. Retrieved from https://factsinstitute.com/ranking/human-development-index/.

Innovation index in High income countries (World Bank classification). TheGlobalEconomy.com. Retrieved from https://www.theglobaleconomy.com/rankings/GII_Index/WB-high/.

Dutch GDP per capita in 2023 ranks fourth in the EU. CBS. Retrieved from https://www.cbs.nl/en-gb/news/2024/17/dutch-gdp-per-capita-in-2023-ranks-fourth-in-the-eu.

McKinsey Global Institute (2018). Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier? Retrieved from https://www.mckinsey.com/r

French National Artificial Intelligence Research Program. Retrieved from https://www.inria.fr/en/french-national-artificial-intelligence-research-program

UK AI Strategy Beyond 2024. Retrieved from https://www.ditchley.com/sites/default/files/2024-01/UK%20AI%20Strategy_Demos_GovAI.pdf

Use of artificial intelligence in enterprises. Statistics Explained. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?oldid=568530#Enterprises_using_artificial_intelligence_technologies

Завантаження

Опубліковано

2024-10-20

Номер

Розділ

Підприємництво, торгівля та біржова діяльність

Як цитувати

Antoniuk, D. and Kolyada, O. (2024) “Впровадження штучного інтелекту на європейських підприємствах: математична модель на основі соціально-економічних та технологічних показників”, Менеджмент та підприємництво: тренди розвитку, 3(29), pp. 130–139. doi:10.26661/2522-1566/2024-3/29-12.

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають