Стан і можливості впровадження штучного інтелекту на підприємствах гірничо-металургійного комплексу України
Божик М. С.

Божик М. С. Стан і можливості впровадження штучного інтелекту на підприємствах гірничо-металургійного комплексу України. Проблеми економіки. 2026. №2. C. 168–180.
https://doi.org/10.32983/2222-0712-2026-2-168-180

Розділ: Економіка та управління національним господарством

УДК 338.45:330.341.1

Анотація:
У статті досліджено стан і можливості впровадження штучного інтелекту на підприємствах гірничо-металургійного комплексу України. Актуальність теми зумовлена потребою модернізації промисловості в умовах війни, післявоєнного відновлення, європейської інтеграції та зростання ролі цифрових технологій у підвищенні продуктивності й конкурентоспроможності підприємств. Метою дослідження є оцінка організаційно-економічної готовності підприємств ГМК до впровадження ШІ з урахуванням кадрових, інформаційних, управлінських та інфраструктурних чинників. Емпіричною основою роботи стали результати анкетного опитування 102 представників керівного складу та фахівців ПрАТ «Дніпровський металургійний завод» і ПрАТ «Суха Балка». У дослідженні застосовано описову статистику, порівняльний аналіз двох підприємств, структурно-логічне групування та контент-аналіз відкритих відповідей. Встановлено, що практичне використання ШІ на досліджуваних підприємствах залишається фрагментарним і переважно пов’язане з допоміжними або окремими операційними завданнями. Основними бар’єрами визначено недостатню кваліфікацію персоналу, складність інтеграції ШІ з наявним обладнанням, високу вартість інвестицій, проблеми з якістю та інтегрованістю даних, а також обережний рівень довіри до рішень, сформованих на основі ШІ. Показано, що в умовах ГМК ШІ на поточному етапі має переважно не підривний, а закриваючий характер, оскільки використовується насамперед для оптимізації наявних процесів, зниження витрат, підвищення безпеки праці, контролю якості та прогнозного обслуговування обладнання. Обґрунтовано доцільність поступового впровадження ШІ через пілотні проєкти, розвиток цифрових компетенцій персоналу, удосконалення систем роботи з даними та формування державних і корпоративних механізмів підтримки цифрової модернізації промислових підприємств.

Ключові слова: штучний інтелект (ШІ); гірничо-металургійний комплекс (ГМК); промислове підприємство; анкетування; підривна технологія, закриваюча технологія, загальна економічна теорія стратегування.

Табл.: 16. Бібл.: 13.

Божик Марина Сергіївна – аспірант, відділ фінансово-економічних проблем використання виробничого потенціалу, Інститут економіки промисловості НАН України (вул. Марії Капніст, 2, Київ, 03057, Україна)
Email: bozhyk@nas.gov.ua

Список використаних у статті джерел

The state of AI in 2025: How organizations are rewiring to capture value // McKinsey & Company. 2025. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
Filippucci F., Gal P., Schief M. Miracle or myth? Assessing the macroeconomic productivity gains from artificial intelligence. OECD Artificial Intelligence Papers. 2024. No. 29. DOI: https://doi.org/10.1787/b524a072-en
Проєкт Стратегії розвитку штучного інтелекту в Україні до 2030 року // Міністерство цифрової трансформації України. 2025. URL: https://thedigital.gov.ua/news/shtuchnyy-intelekt/shliakh-rozvytku-shi-do-2030-roku-znayomtesia-z-proyektom-stratehiyi-ta-davayte-fidbek
Government AI readiness index 2025 // Oxford Insights. 2025. URL: https://oxfordinsights.com/ai-readiness/government-ai-readiness-index-2025/
Mapping the use of artificial intelligence in priority sectors and the competitiveness of Ukraine // UNIDO. 2024. URL: https://www.unido.org/sites/default/files/unido-publications/2024-08/AI_Ukraine_0.pdf
Ionascu C. M. Artificial Intelligence Adoption in the European Union: A Data-Driven Cluster Analysis (2021–2024). Economies. 2025. Vol. 13 (5). Article 145. DOI: https://doi.org/10.3390/economies13050145
Obomeghie A. The Institutional Foundation of AI readiness: Analysis of developing economies. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences. 2025. Vol. 17 (03). P. 420–430. DOI: https://doi.org/10.30574/wjaets.2025.17.3.1534
Ortega-Del-Rosario M. D. L. A. et al. AI-Enhanced Manufacturing in Latin America: Opportunities, Challenges, Applications, and Regulatory Policy Frameworks for Intelligent Production Systems. Applied Sciences. 2025. Vol. 15 (20). Article 11056. DOI: https://doi.org/10.3390/app152011056
Razmjou A., Asadnia M. (Eds.). Artificial Intelligence in Future Mining. Elsevier, 2025. 421 p. DOI: https://doi.org/10.1016/C2023-0-50739-6
Пришва А., Артеменко Л. Інтеграція AI технологій у стратегічний менеджмент металургійних підприємств. Acta Academiae Beregsasiensis. Economics. 2025. № 1 (10). С. 240–251. DOI: https://doi.org/10.58423/2786-6742/2025-10-240-251
Залознова Ю. С., Вишневський О. С., Череватський Д. Ю., Божик М. С. Вплив штучного інтелекту як підривної та закриваючої технології на економіку промисловості: постановка завдань для наукового осмислення та вирішення. Економіка промисловості. 2025. № 4 (112). С. 3–12. DOI: https://doi.org/10.15407/econindustry2025.04.003
Vyshnevskyi O. S. General economic theory of strategizing: Basic axiom of activity and key concepts. Ekonomichna Teoriia. 2026. № 2. P. 41–54. DOI: https://doi.org/10.15407/etet2026.02.041
Vyshnevskyi O. S., Anufriiev M. Yu., Bozhyk M. S., Gulchuk T. O. Artificial intelligence as a core of the new industrial revolution: prospects and limitations. Econ. promisl. 2024. No. 3 (107). P. 5–21. DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry2024.03.005