2025 рік

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/50276

Browse

Browsing 2025 рік by Author "Chobitok, Viktoriia"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Науково-методичне підґрунтя щодо оцінки інтелектуально-стратегічного управління інноваційністю суб’єктів підприємницької діяльності
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025) Чобіток, Вікторія Іванівна; Chobitok, Viktoriia; Веркуш, Дмитро Михайлович; Verkush, Dmytro
    Авторами статті запропоновано основні етапи генерування та впровадження інновацій, які включають: ініціювання інновації, планування впровадження інновації, техніко-економічне обґрунтування інновації, розробка концепції інновації, організація впровадження інновації, реалізація інновації, моніторинг і контроль впровадження інновації, оцінка ефективності впровадження інновації. В дослідженні проаналізовано методи, визначено їх характеристики, а також переваги і недоліки при їх практичному застосуванні. У статті запропоновано комплексне науково-методичне підґрунтя для оцінки інтелектуально-стратегічного управління інноваційністю суб’єктів підприємницької діяльності в умовах цифрової трансформації та високої динаміки зміни ринкового середовища. Дослідження ґрунтується на системному аналізі сучасних фреймворків управління (Hoshin Kanri, McKinsey 7S, Balanced Scorecard 2.0, TOGAF, Lean Startup, OKR, BI-системи, VRIO, Design Thinking тощо), адаптованих до етапів генерування та впровадження інновацій: від ініціювання дооцінки ефективності їх впровадження. Окрему увагу приділено проблемі узгодження стратегічного бачення з операційною реалізацією інновацій через використання KPI, систем візуалізації даних (BI), моделей оцінки інтелектуального потенціалу, а також інструментів стратегічної адаптації в нестабільному середовищі. Результати дослідження можуть бути використані для побудови ефективних систем управління інноваціями, які інтегрують інтелектуальний потенціал в стратегію розвитку з урахуванням вимог цифрові трансформацій та орієнтовані на формування довготривалих конкурентних переваг суб’єктів підприємницької діяльності на ринку від впровадження інновації. Перспективи подальших досліджень полягають у поглибленій розробці адаптивних моделей управління інноваційністю суб’єктів підприємницької діяльності з використанням штучного інтелекту, Big Data-аналітики та автоматизованих систем підтримки прийняття рішень (це речення взяв з висновку). The authors of the article have proposed the main stages of innovation generation and implementation, which include: initiation of innovation, planning of innovation implementation, technical and economic justification of innovation, development of the innovation concept, organization of innovation implementation, innovation realization, monitoring and control of implementation, and evaluation of innovation effectiveness. The study analyzes the methods, identifies their characteristics, as well as the advantages and disadvantages of their practical application. The article proposes a comprehensive scientific and methodological framework for assessing intellectual and strategic management of innovativeness in entrepreneurial entities under conditions of digital transformation and a highly dynamic market environment. The research is based on a systematic analysis of modern management frameworks (Hoshin Kanri, McKinsey 7S, Balanced Scorecard 2.0, TOGAF, Lean Startup, OKR, BI systems, VRIO, Design Thinking, etc.) adapted to the stages of innovation generation and implementation — from initiation to effectiveness evaluation. Particular attention is paid to the problem of aligning strategic vision with operational implementation of innovation through the use of KPIs, data visualization systems (BI), intellectual potential assessment models, and strategic adaptation tools in an unstable environment. The results of the study can be applied to the development of effective innovation management systems that integrate intellectual potential into development strategies, taking into account the demands of digital transformation. and aimed at shaping long-term competitive advantages of business entities in the market as a result of innovation implementation. Prospects for further research lie in the in-depth development of adaptive models for managing the innovativeness of business entities using artificial intelligence, Big Data analytics, and automated decision support systems.