Від даних до масштабування: керований цикл впровадження штучного інтелекту у data-driven підприємництві
No Thumbnail Available
Date
2026-03-27
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
Запропоновано прикладний фреймворк “керованого циклу” впровадження штучного інтелекту (ШІ) у стартапах і МСП як інструмент зниження підприємницької невизначеності та прискорення масштабування. Фреймворк поєднує data-driven прийняття рішень і вимірювання бізнес‑ефекту, керовані онлайн‑експерименти (A/B) для валідації гіпотез продукту/маркетингу, управління ризиками ШІ протягом життєвого циклу (govern-map-measure-manage) та інженерні практики запобігання “технічному боргу” в ML‑системах. Показано, як побудувати мінімально життєздатну (MVP) систему даних і ШІ‑модуль, визначити метрики (North Star + guardrails), сформувати реєстр ризиків, а також обґрунтувати очікуваний економічний ефект сценарним розрахунком. Практична цінність - універсальний playbook для команд інноваційного підприємництва, який узгоджує швидкість експериментування з вимогами відповідального використання даних і ШІ.
Рroposes a practical “controlled cycle” framework for implementing artificial intelligence (AI) in startups and SMEs to reduce entrepreneurial uncertainty and accelerate scaling. The framework combines data-driven decision-making and business impact measurement, online controlled experiments (A/B testing) for hypothesis validation, lifecycle AI risk management (govern–map–measure–manage), and engineering practices to prevent hidden technical debt in ML systems. The thesis explains how to build an MVP data system and an AI module, define metrics (North Star + guardrails), create an AI risk register, and estimate expected economic impact via scenario calculations. The main contribution is a reusable playbook that balances experimentation speed with responsible data and AI governance.
Description
Keywords
штучний інтелект, data-driven підприємництво, стартап, A/B тестування, KPI, управління ризиками, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, технічний борг ML, artificial intelligence, data-driven entrepreneurship, startup, A/B testing, AI risk management, ML technical debt
Citation
Мокляк Д. Від даних до масштабування: керований цикл впровадження штучного інтелекту у data-driven підприємництві [Електронний ресурс] / Дмитро Мокляк, Валентина Вострякова // Інноваційне підприємництво: стан та перспективи розвитку : зб. матеріалів XІ Міжнар. наук.-практ. конф., 27 берез. 2026 р. / М-во освіти і науки України, Київ. нац. екон. ун-т ім. В. Гетьмана [та ін.] ; [оргком.: Рєпіна І. М. (голова) та ін.]. – Електрон. текст. дані. – Київ : КНЕУ, 2026. – С. 250–253. – Назва з титул. екрану.