Інтелектуальні системи та ефективні управлінські рішення

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Науково-дослідний інститут публічного управління та права

Хмельницький університет управління та права імені Леоніда Юзькова, директор Кафедра публічного управління та адміністрування

Хмельницький регіональний центр підвищення кваліфікації

Інтелектуальні системи та ефективні управлінські рішення

Гасюк І.Л., д. н. держ. управл., професор

Баюк М.І., к. н. держ. управл., ст. викладач

Анотація

У статті розглянуто вихідні положення застосування інтелектуальних систем для забезпечення належної ефективності процесів прийняття управлінських рішень. Визначено зміст та особливості взаємозв'язків між базовими досліджуваними поняттями «управлінське рішення», «ефективність», «інтелектуальні системи». Визначено, що процес прийняття управлінських рішень є ключовим елементом управлінської діяльності і без якого не можливо здійснювати функції управління.

На основі системного та процесуального підходів узагальнено і впорядковано етапи та основні технології інтелектуальних систем їм притаманні щодо прийняття обґрунтованих та ефективних управлінських рішень. Кожен із субпроцесів процесу прийняття управлінських рішень має логічну послідовність розгортання технологічних дій у відповідності до його завдань та мети, визначені алгоритмічні та аналітичні процедури, які в сукупності гарантують забезпечення прийняття якісного та ефективного управлінського рішення.

Основними етапами процесу прийняття управлінських рішень є організаційно-підготовчий, констатувальний, формуючий та реалізаційний. Таке представлення процесу прийняття управлінських рішень дозволяє більш чітко окреслити можливості застосування технологій інтелектуальних систем на кожному із них.

Саме комплексне застосування технологій інтелектуальних систем на кожному із етапів та на рівні субпроцесів, які вони містять, дозволяє обрати найбільш оптимальний варіант подолання певної соціально-економічної проблеми із раціональним розподілом наявних але обмежених ресурсів, що робить прийняте управлінське рішення ефективним і призводить до отримання соціально та економічно корисного результату для суспільства. Впровадження інтелектуальних систем робить процес прийняття управлінських рішень більш безпечним усуваючи негативний вплив деяких чинників обумовлених людським фактором.

Ключові слова: публічне управління, ефективність, управлінські рішення, інтелектуальні системи.

Annotation

Intelligent systems and effective management solutions

Hasiuk I.L., Dr Sci. Public Admin., Professor, Deputy Director, scientific-research institute for public management and law (Khmelnitsky)

Baiuk M.I., C. Sci. Public Admin., Senior Lecturer of the Department of Public Administration of the Leonid Yuzkov Khmelnytsky University of Management and Law, Director, Khmelnytsky Regional Center for Advanced Training

The article considers the initial provisions of the use of intelligent systems to ensure the proper efficiency of management decision-making processes. The content and peculiarities of the interrelationships between the basic concepts of "managerial decision", "efficiency", "intelligent systems" are determined. It is determined that the process of making managerial decisions is a key element of managerial activity and without which it is impossible to carry out management functions.

On the basis of the systemic and procedural approaches, the stages and basic technologies of intelligent systems inherent in them for making sound and effective management decisions are generalized and ordered. Each of the subprocesses of the management decision-making process has a logical sequence of deployment of technological actions in accordance with its tasks and purpose, and algorithmic and analytical procedures are defined, which together guarantee the adoption of a high-quality and effective management decision.

The main stages of the managerial decision-making process are organizational and preparatory, stating, forming and implementation. Such a presentation of the management decisionmaking process allows us to more clearly outline the possibilities of applying intelligent systems technologies at each of them. It is the integrated application of intelligent systems technologies at each stage and at the level of subprocesses they contain that allows choosing the most optimal option for overcoming a certain socioeconomic problem with the rational allocation of available but limited resources, which makes the management decision effective and leads to a socially and economically beneficial result for society. The introduction of intelligent systems makes the management decision-making process safer by eliminating the negative impact of certain factors caused by the human factor.

Keywords: public administration, efficiency, management decisions, intelligent systems.

Постановка проблеми

Впродовж усього свого життя людина приймає певні рішення, які великою мірою впливають на майбутній розвиток подій в її житті та визначають матеріальні та інші умови існування людини в теперішньому часі. Рішення завжди пов'язані із необхідністю робити вибір із усіх можливих альтернатив, що власне дозволяє зводити таке інтелектуальне завдання до пошуку найбільш оптимальної із усіх можливих. Управлінські рішення, це в першу чергу, відповідальність яку несуть особи, що приймають такі рішення перед суспільством, яке делегувало їм такі повноваження і обов'язки. Увесь спектр функцій публічного управління, кожен з етапів різноманітних процесів, як от: планування, контроль, оцінювання, прогнозування тощо, пов'язані із прийняттям рішень на кожному, навіть незначному кроці, управлінської діяльності. Процес прийняття управлінських рішень є складним, не лінійним з точки зору його процесуальної спрямованості, і водночас є циклічним, структурно та ієрархічно впорядкованим. Безумовно, ефективність управлінських рішень залежить не тільки від кваліфікації, кількості осіб, які такі рішення приймають, але й від організаційної культури та досконалості системи в якій такі особи здійснюють свою управлінську діяльність. Беззаперечним є те, що сама управлінська діяльність в її атомарному, первинному представлені є суцільним процесом вироблення та прийняття управлінських рішень. Хоча, як ми представили вище, в більш широкому розумінні управління це низка взаємопов'язаних процесів, які в свою чергу, мають лише їм притаманні функції та сферу впливу, базовим і спільним для усіх них є феномен «рішення» із усією багатоманітністю його якісних та кількісних характеристик, факторів, які на нього впливають, роблять його ефективним або навпаки, оптимальним за певних умов або не раціональним і невідповідним запитам та очікуванням суспільства. Отже від нього (рішення) залежать результати усіх управлінських процедур та ефективність функціонування системи публічного управління в цілому.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. На ефективність управлінських рішень значною мірою впливає низка ендогенних та екзогенних факторів: економічні, соціальні, політичні, організаційні, технічні, інформаційної невизначеності та обмеженості, фахової компетентності тощо. В даному контексті розглянемо напрацювання вчених щодо проблеми впровадження технологій інтелектуальних систем в практику публічного управління з метою підвищення ефективності процесу прийняття управлінських рішень.

Одним із ключових питань є розпорядження ресурсами зокрема проблеми вироблення, розподілу та прогнозування енергетичного споживання. Тому останнім часом значної уваги приділяється розробці та дослідженню вже існуючих систем інтелектуального прогнозування навантаження енергомереж для прийняття обґрунтованих управлінських рішень в сфері енергозбуту та енергозбереження [10].

З метою забезпечення сталого соціально-економічного розвитку в межах парадигми «Індустрії 4.0» досліджуються актуальні питання, які зосередженні на проблемах хмарного виробництва, передовій робототехніці, впровадженні в системи прийняття управлінських рішень технологій штучного інтелекту. Триває пошук особливостей у взаємозв'язках між продуктивністю та технологіями Індустрії 4.0., адже вважається, що продуктивність є ключовим елементом конкурентоспроможності для виробничих фірм [2, 8, 14, 15, 17]. Таким чином, впровадження та реалізація різних технологій Індустрії 4.0., таких як кіберфізичні системи, аналіз великих даних, 3-D друк, Інтернет речей тощо, мають великий потенціал для пілотування сталого виробництва.

Деякі проведені оглядові дослідження [6] на думку авторів дозволяють констатувати, що суспільство може покращити управління природними ресурсами і довкіллям шляхом визнання пріоритетів управлінських рішень та поглиблення розуміння їхньої ролі для наукового і суспільного прогресу. Покращення систем управління доцільно здійснювати шляхом впровадження інтелектуальних систем які б враховували вроджені людські потреби і упередження, переконання і цінності, що в свою чергу дозволить сформувати і перейти до інклюзивного, інтегрованого, враховуючого різноманітність, чіткого і підзвітного політичного керівництва.

Розвиток і використання нових інформаційно-комунікаційних технологій створює нові можливості та ризики, які виводять, на думку дослідників [16] етичні питання на перший план. Авторами був розроблений підхід «етика при проектуванні» і впроваджений в контексті систем підтримки прийняття рішень для управління в надзвичайних ситуаціях. На думку дослідників такий підхід дозволить підвищити ефективність процесу прийняття управлінських рішень для протидії великим і транскордонним катастрофам.

Більшість середньо та довгострокових управлінських рішень які приймаються для розвитку промисловості урядом розглядаються через призму парадигми «динамічного багатокритеріального процесу прийняття рішень», в якому особи, що приймають рішення, можуть вільно змінювати акценти на кожній цілі у світлі обставин, що змінюються [11]. Науковці висвітлюючи зміст даної парадигми пропонують використовувати відповідні вагові коефіцієнти, які відображають часову динаміку розвитку подій на основі аналізу емпіричних даних, і які можуть призвести до підвищення ефективності шляхом покращення динамічності прийняття управлінських рішень.

Як зазначають дослідники [1, 3, 9, 13, 18] процес прийняття управлінських рішень є надзвичайно складним, що обумовлюється організаційною структурою об'єкта управління та присутніми умовами невизначеності. Моделі прийняття управлінських рішень стають складнішими, а невизначеність в процесах прийняття управлінських рішень є скоріше правилом а ніж виключенням тому дослідники вважають, що на часі є розробка методів кількісної оцінки невизначеності, пов'язаної з людським фактором; розробка відповідних критеріїв ефективності, заснованих на ризиках, які були б зрозумілі і прийнятні для цілого ряду дисциплін; вдосконалення процесу прийняття нечітких управлінських рішень шляхом розробки гібридних підходів (наприклад, нечітких моделей на основі нечітких правил у поєднанні з імовірнісними методами, заснованими на даних); розробка методів для зменшення невизначеності в процесі прийняття управлінських рішень шляхом використання байєсівської теорії ймовірності; включення методів адаптивного управління в процес прийняття управлінських рішень, включаючи корекцію розбіжностей моделей; розробка підходів і стратегій для підвищення обчислювальної ефективності інтегрованих моделей, методів оптимізації та методів оцінки показників ефективності, заснованих на ризиках; розробка інтегрованих систем для всебічного вирішення проблеми невизначеності в рамках процесу прийняття управлінських рішень.

Отже, доцільним є висновок про те, що велика кількість наукових напрацювань присвячена проблемам впровадження інтелектуальних систем щодо підтримки процесів прийняття управлінських рішень у різноманітних сферах публічного управління: охорони середовища, управління міським транспортом, аграрним сектором і соціально-економічним розвитком територіальних громад в цілому, розвитку індустрії 4.0 та пов'язаних із нею технологій. Зокрема, великої уваги науковцями приділяється питанням удосконалення алгоритмів інтелектуальних систем прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності, управління ризиками, «етичному проектуванню» та проектуванню інтелектуальних систем з огляду вимог концепції «мудрості» із врахуванням можливих ризиків і загроз громадянському суспільству внаслідок автоматизації надання населенню адміністративних послуг тощо. Усе вище наведене дозволяє констатувати факт того, що не зважаючи на наявні ризики і загрози, джерелами яких в більшості є площина розробки (технічна складова) і застосування урядами алгоритмів інтелектуальних систем (політична складова) переваги від впровадження інтелектуальних систем підтримки прийняття управлінських рішень є вагомими і корисний ефект для суспільства є значущим.

Метою статті є обґрунтування змісту вихідних понять та особливостей взаємозв'язку між технологіями інтелектуальних систем та алгоритмічними процедурами на усіх етапах прийняття ефективних управлінських рішень.

Виклад основного матеріалу

алгоритмічний аналітичний інтелектуальний управлінський рішення

Поняття «ефективні управлінські рішення» є ключовим адже саме підвищенню ефективності має сприяти впровадження інтелектуальних систем в практику щоденної праці професійного управлінця.

Прийняття рішень є провідною, необхідною і визначальною діяльністю по управлінню процесами, системами, об'єктами тощо. Управління розуміється принаймні в двох площинах, перша з яких лежить на стратегічному рівні, чому відповідає англійське поняття «governance» та оперативному, якому відповідає поняття «management». На кожному із цих рівнів процеси відрізняються масштабністю, змістом цілей, рівнем та обсягом завдань, складністю та ієрархічністю управлінських структур, відповідно до них різними за своєю спрямованістю та технологіями, змістом будуть інтелектуальні системи в публічному управлінні. Управління або «governance» це діяльність щодо спрямування роботи організацій, країн на найвищому системному рівні - стратегічному [7]. Відповідно до цього рівня і визначаються завдання та технології застосовуваних інтелектуальних систем. Управління в розумінні як «management» це діяльність із здійснення контролю та організації будь-яких процесів на рівні окремого підприємства, а також впорядкування діяльності його працівників [12]. Отже, як бачимо зміст та технології інтелектуальних систем визначаються певною мірою специфікою процесів та процесів прийняття управлінських рішень в залежності від рівня управління. В самому широкому розумінні з позицій нашого мовного понятійного контексту «управління» це системна діяльність суб'єкту управління яка спрямована на об'єкт управління з метою переведення його в інший якісний або кількісний стан. Таке розуміння поняття «управління» притаманне парадигмі системного підходу [5] і саме процес «переведення» з одного якісного стану об'єкта управління в інший здійснюється завдяки прийняттю управлінських рішень, процес реалізації яких має бути удосконалений впровадженням інтелектуальних систем. Наразі існує модна течія [5, 19] здійснювати класифікацію управління, як діяльності за певними видовими ознаками, які по суті не привносять нічого нового в розуміння змісту цього поняття, як от: управління за результатами - яку визначають вже як «технологію управління» яка полягає в тому, що залежно від ступеня досягнення запланованих результатів відбувається корегування управлінських впливів.

По суті, з точки зору системного підходу, підкреслюється важливість наявності зворотного зв'язку між суб'єктом і об'єктом управління, моніторинг стану об'єкту та корегування програми управління в залежності від змін, які відбуваються; управління за цілями - визначають як систематичний та організований підхід, що дає змогу професійним управлінцям сфокусувати увагу на досягненні цілей і домогтися найкращих результатів. Ми зазначимо тут лише те, що управління це не є «підхід» і воно не можливе без визначення цілей взагалі і не може існувати як поняття; управління змінами - визначають як «сучасний підхід» в управлінні організаційними змінами в соціально- економічних системах. Тут лише зазначимо, а навіщо тоді існує управління, як не для того щоби забезпечити такі зміни, здійснити «перехід» об'єкта управління в інший якісний стан; управління інноваційне, програмно-цільове, проектами тощо визначають як сучасні напрями менеджменту, які вивчають і забезпечують якісну реалізацію програм по впровадженню інновацій, реалізації проектів на основі цільових програм тощо, що на нашу думку, лише підкреслює певний напрям і технологію управлінської діяльності і управління в цілому; управління процесне - визначають як «принцип» управління об'єктом, представленим як система взаємопов'язаних і взаємодіючих процесів, тут лише зазначимо що «управління» не може бути принципом, і є поняттям в основі якого лежить діяльність, а діяльність складається із певних процесів. Тому на нашу думку тут доречніше вести мову про управління процесами, які можливо автоматизувати шляхом впровадження інтелектуальних систем, наприклад надання адміністративних послуг, або застосування експертних систем для прийняття управлінських рішень на відповідних етапах його розробки та реалізації. Отже, як бачимо наразі існує певна неузгодженість, двозначність, логічна надмірність шляхом звуження обсягу поняття «управління».

Наступним атомарним поняттям яке визначає предметну сферу застосування інтелектуальних систем є категорія «рішення». В широкому розумінні поняття «рішення» відображає процес в якому результатом є здійснення вибору певного варіанту реалізації дій або вибору таких дій із усіх можливих, і яке може здійснюватись в умовах повної або не повної інформованості. Згідно словника, рішення це вибір який робить людина, в нашому випадку це особа, яка наділена відповідними правами та повноваженнями, з метою вирішення певної проблеми, реалізації завдання, досягнення цілі після обмірковування оптимальності декількох можливих варіантів дій [4]. Отже, в даному контексті основним завданням впровадження інтелектуальних систем є реалізація можливості робити оптимальний та ефективний вибір, полегшити процедуру вибору відповідальною особою певного варіанта управлінських впливів на об'єкт управління із усього спектру можливих і доступних на даний момент. Таким чином, звужуючи поняття «рішення» до поняття «управлінське рішення» ми підкреслюємо його належність до специфічної сфери людської діяльності - управління.

Управлінське рішення це результат процесу його прийняття внаслідок проведених процедур аналізування, прогнозування, економічного або політичного іншого обґрунтування, вибору найкращого варіанту із усіх можливих для вирішення поставленого управлінської завдання, реалізації функцій управління, досягнення цілей управління у найбільш раціональний та ефективний спосіб. Формування, прийняття та реалізація управлінського рішення відбувається в межах управлінської діяльності. Саме в межах цього найбільш широкого за змістом процесу відбувається і реалізовується процедура безпосереднього прийняття рішення і під якою розуміють послідовність розгортання взаємопов'язаних процедур логічно-конструктивної розумової діяльності особи, що приймає рішення, або колективу експертів щодо продукування алгоритму дій або критичного оціночного судження щодо певних управлінських ситуацій, що склались. Якість і ефективність управлінського рішення визначальною мірою залежить від якості і ефективності організації процесів їх прийняття. Саме ці процеси та процедури мають бути значною мірою автоматизовані за рахунок впровадження інтелектуальних систем в управлінську практику. Розглянемо процес прийняття управлінських рішень (рис. 1) схематично із визначенням в них місця технологій інтелектуальних систем.

У загальному ми можемо умовно поділити увесь процес прийняття управлінських рішень на чотири етапи: організаційний, констатувальний, формуючий та реалізаційний. Цей поділи є умовним, адже за бажанням кількість таких етапів може бути більшою і це залежить від ступеню деталізації змісту субпроцесів. Кожен із етапів має свою мету та завдання, функції і відповідно до яких розгортаються аналітичні та алгоритмічні процедури із застосуванням найкращих за даних умов окремих технологій інтелектуальних систем, включаючи за необхідності і математико-статистичний аналіз даних. Зараз ми розглянемо лише загальну схему і визначимо місце інтелектуальних систем в цьому процесі.

Отже, процес прийняття будь-якого управлінського рішення передбачає наступні кроки: виявлення та діагностування проблеми або проблемної ситуації, процедурна підготовка до пошуку найкращих варіантів її вирішення - збір даних, визначення джерел їх отримання, достовірності та відповідності ситуації тощо, обробка та підготовка даних до аналізу, вибір відповідних технологій інтелектуальних систем їх обробки, здійснення процедур статистичного аналізу, кластеризації та класифікації, прогнозування можливого розвитку подій, встановлення цільових показників та трендів їх розвитку застосовуючи регресійний аналіз або інші технології інтелектуальних систем, порівняння та пошук можливостей відповідно до аналітичних даних застосовуючи сценарний підхід або SWOT-аналіз, оптимізація необхідних ресурсів для реалізації рішення, формалізація цілей та завдань відповідно до оптимального варіанту розвитку подій внаслідок реалізації рішення, документарне оформлення управлінського рішення, надання йому необхідного правового статусу (рекомендації, рішення, наказ, постанова, указ, закон), безпосередня реалізація управлінського рішення, його контроль і моніторинг із використанням технологій інтелектуальних систем в режимі реального часу (е-врядування, dashboard тощо).

Рис. 1. Схема процесуальних етапів прийняття управлінських рішень

Ефективне управлінське рішення це вибір такого варіанту подолання проблеми або досягнення відповідних цілей за яким розподіл та співвідношення усіх ресурсів (кадрових, фінансових, технічних, матеріальних тощо) для досягнення соціально та економічного корисного результату для суспільства є оптимальним. Саме технології інтелектуальних систем щодо вирішення задач оптимізації ресурсів мають тут велике значення. Ефективність управлінського рішення визначальною мірою залежить від кваліфікації та політичної заангажованості осіб, які уповноважені такі рішення приймати і це є основним фактором і джерелом виникнення ризиків і загроз ефективності управлінської діяльності в цілому, а не тільки для прийняття управлінського рішення. І саме тому впровадження інтелектуальних систем на усіх етапах реалізації процесу прийняття управлінського рішення є необхідним адже дозволяє нівелювати негативний вплив людського фактору. Ефективність управлінського рішення можливо підвищити за рахунок відповідних технологій інтелектуальних систем які завдяки машинним алгоритмам дозволять якісно, швидко і за певної кваліфікації тих, хто їх застосовує, безпомилково вирішувати низку логічних операцій, а саме: автоматизація підготовки даних для аналізу, що підвищить його якість, застосування аналітичних процедур: порівняння, оцінка (рейтинги, ранги, впорядкування), пошук тенденцій та закономірностей, прогнозування, класифікація та кластерізація даних тощо, виявлення за допомогою аналітичних процедур таких, як: «якісного компаративного аналізу», SWOT аналізу та інших позитивних та негативних сторін обраного варіанту та можливого розвитку подій тощо.

Як свідчить практика управління суспільними справами та аналіз численних управлінських ситуацій пов'язаних із прийняттям відповідальних та соціально значущих рішень інтелектуальні системи дозволяють в першу чергу здійснювати якісний аналіз даних. Аналітика даних полягає в тому, що інтелектуальні системи можуть збирати, аналізувати та інтерпретувати великі обсяги даних з різних джерел, включаючи соціальні медіа, опитування, веб- сторінки та інші ресурси. Це дозволяє зрозуміти ситуацію, оцінити вплив різних факторів і здійснити обґрунтовані управлінські рішення.

Наступними важливими аспектами для прийняття обґрунтованих управлінських рішень є прогнозування та передбачення. В даному контексті інтелектуальні системи можуть використовувати методи прогнозування, машинного навчання та штучного інтелекту для передбачення майбутніх тенденцій, результатів та наслідків прийнятих управлінських рішень. Це дозволяє зробити кращі прогнози та забезпечити більш ефективне планування та реагування на зміни.

Ми не одноразово відзначали, що ефективне управлінське рішення є оптимальним з точки зору протікання процесів його прийняття і така оптимізація процесів здійснюється за рахунок впровадження інтелектуальних систем. Вони можуть швидко аналізувати альтернативи, робити рекомендації та допомагати управлінцям вибирати найкращі варіанти. Це сприяє збільшенню ефективності та зниженню витрат часу, грошей, кількості задіяного персоналу в зборі, аналізуванні даних, спрощує координацію діяльності осіб, які розробляють і приймають управлінське рішення.

Підтримка прийняття рішень на основі об'єктивних та достовірних даних є вагомою проблемою сучасності, особливо коли більшість із таких даних є «інформаційним шумом» та не представляють ніякої цінності, а інформація і знання отримані на їх основі є так званим «інтелектуальним сміттям». В цьому контексті правильно налаштовані інтелектуальні системи можуть збирати та надавати об'єктивні, своєчасні та перевірені дані та факти, які ляжуть в основу майбутніх управлінських рішень. Саме застосування інтелектуальних систем дозволяють уникнути впливу особистих уподобань, упереджень або політичних факторів, забезпечуючи обґрунтовані та об'єктивні рішення. Водночас, буде забезпечено покращення ефективності та швидкості прийняття управлінських рішень адже інтелектуальні системи здатні обробляти великий обсяг інформації в набагато коротший час, ніж це може зробити людина. Це дозволяє зменшити час, необхідний для прийняття рішень, та забезпечити швидкі та ефективні дії у ситуаціях, коли важливо оперативно реагувати.

Як свідчать вище наведені численні дослідження виявлення та управління ризиками, ще й в умовах невизначеності, є проблемою сучасного, динамічного і швидко змінюваного світу, в якому саме спеціально налаштовані інтелектуальні системи можуть аналізувати величезні обсяги даних щодо потенційних ризиків та небезпек, пов'язаних з прийняттям управлінських рішень. Вони можуть сприяти виявленню аномалій, прогнозуванню можливих наслідків рішень та розробці стратегій мінімізації ризиків.

Наступною актуальною проблемою, яку може вирішити впровадження інтелектуальних систем є забезпечення прозорості та відкритості управлінських рішень. Саме використання інтелектуальних систем у процесах прийняття управлінських рішень можуть забезпечити доступність, експертну оцінку якості та ефективності алгоритмів та методів, які використані в системах. Це в цілому сприяє підвищенню рівня довіри суспільства до дій влади в цілому і зокрема до роботи інтелектуальних систем. Слід відзначити, що прозорість та відкритість управлінських рішень дозволяє значно впливати на підвищення їх якості. Адже систематичний перегляд алгоритмів та їх легка доступність експертам дозволить значно розширити коло запропонованих альтернативних варіантів реалізації проблеми, а отже і впливати на зміст самого управлінського рішення, проводити аналіз впливу рішень на різні аспекти суспільного життя, враховувати обмеження та пріоритети. Це допомагає уникнути не ефективних та не оптимальних управлінських рішень, зробити більш обґрунтований та збалансований вибір найкращого варіанта із усіх можливих.

Комп'ютеризація та інформатизація управлінських процесів дозволяє значно підвищити їх якість та ефективність шляхом автоматизації рутинних та повсякденних, часто повторюваних задач. В першу чергу, це стосується процесів надання адміністративних послуг населенню, наприклад шляхом прийняття рішення системою щодо законності отримання заявником відповідної послуги від держави із соціального забезпечення та відповідності правового статусу заявника вимогами чинного законодавства. Це дозволяє звільнити час та ресурси управлінців та персоналу інститутів публічного управління для вирішення більш складних стратегічних завдань.

І наостанок, інтелектуальні системи, як стратегія підтримки процесів прийняття управлінських рішень внаслідок її реалізації має призвести до значного зменшення впливу людського фактору на їх якість, оптимальність та ефективність. І це, на нашу думку, є найбільшою перевагою та користю для суспільства від їх впровадження. Інтелектуальні системи функціонують та оперують об'єктивними даними та перевіреними алгоритмами, які можливо перманентно удосконалювати, які не втомлюються і не роблять помилок, звісно якщо такі помилки не потрапили до алгоритму або в дані через спеціаліста-розробника. Інтелектуальні системи допомагають уникнути під час ухвалення рішення, особливо в наданні адміністративних послуг населенню емоційного впливу, упереджень та помилок, пов'язаних з людським фактором в особі людини, яка таке рішення приймає.

Висновки

Отже, підводячи підсумки слід відзначити, що інтелектуальні системи в процесах прийняття управлінських рішень в публічному управлінні надають можливість аналізувати великі обсяги даних, прогнозувати результати та ризики, автоматизувати рутинні завдання та покращувати якість рішень. Вони сприяють об'єктивності, ефективності та прозорості у процесі прийняття управлінських рішень. Увесь вище наведений матеріал та узагальнення наукових досліджень за останні два десятиріччя переконливо доводить, що інтелектуальні системи на сучасному етапі їх розвитку можуть бути незамінним помічником особи, що приймає управлінське рішення і водночас, користування такими системами вимагає від управлінців нової генерації високої кваліфікації та обізнаності в основах їх функціонування. Інтелектуальні системи дозволяють вирішувати широкий спектр управлінських задач, оптимізувати процеси та функції, зробити управлінську діяльність більш ефективною, але не слід забувати, що вони є обмеженими і не можуть повноцінно замінити людину-управлінця за якою залишається остаточне рішення використання інтелектуальних систем та вирішення низки етичних проблем із цим пов'язаних.

Література

1. Ascough, J.C., Maier, H.R., Ravalico, J.K., & Strudley, M.W. (2008). Future research challenges for incorporation of uncertainty in environmental and ecological decision-making. Ecological Modelling, 219(3-4), 383-399.

2. Atieh, A.M., Cooke, K.O., & Osiyevskyy, O. (2023). The role of intelligent manufacturing systems in the implementation of Industry 4.0 by small and medium enterprises in developing countries. Engineering Reports, 5(3), e12578.

3. Crawford, J., & Jabbour, M. (2023). The relationship between enterprise risk management and managerial judgement in decision-making: A systematic literature review. International Journal of Management Reviews.

4. Decision | English meaning - Cambridge Dictionary. (n.d.). Retrieved June 22, 2023

5. Encyclopedia of State Administration: In 8 Volumes: State University of Telecommunications. (n.d.). Retrieved October 13, 2022

6. Glynn, P.D., Voinov, A.A., Shapiro, C.D., & White, P.A. (2017). From data to decisions: Processing information, biases, and beliefs for improved management of natural resources and environments. Earth's Future, 5(4), 356-378.

7. Governance | English meaning - Cambridge Dictionary. (n.d.). Retrieved June 21, 2023

8. Hubert Backhaus, S.K., & Nadarajah, D. (2019). Investigating the relationship between industry 4.0 and productivity: A conceptual framework for Malaysian manufacturing firms. Procedia Computer Science, 161, 696-706.

9. Hulle, J., Kaspar, R., & Moller, K. (2011). Multiple Criteria Decision-Making in Management Accounting and Control-State of the Art and Research Perspectives Based on a Bibliometric Study. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 18(5-6), 253-265.

10. Hussain, T., Min Ullah, F.U., Muhammad, K., Rho, S., Ullah, A., Hwang, E., Moon, J., & Baik, S.W. (2021). Smart and intelligent energy monitoring systems: A comprehensive literature survey and future research guidelines. International Journal of Energy Research, 45(3), 3590-3614.

11. Kornbluth, J.S.H. (1992). Dynamic multi-criteria decision making. Journal of MultiCriteria Decision Analysis, 1(2), 81-92.

12. Management | English meaning - Cambridge Dictionary. (n.d.). Retrieved June 21, 2023

13. Merrick, J., & Parnell, G.S. (2011). A Comparative Analysis of PRA and Intelligent Adversary Methods for Counterterrorism Risk Management. Risk Analysis, 31(9), 1488-1510

14. Mittal, S., Khan, M.A., Romero, D., & Wuest, T. (2018). A critical review of smart manufacturing & Industry 4.0 maturity models: Implications for small and medium-sized enterprises (SMEs). Journal of Manufacturing Systems, 49, 194-214.

15. Mourtzis, D. (2020). Simulation in the design and operation of manufacturing systems: state of the art and new trends. International Journal of Production Research, 58(7), 1927-1949.

16. Nussbaumer, A., Pope, A., & Neville, K. (2023). A framework for applying ethics-bydesign to decision support systems for emergency management. Information Systems Journal, 33(1), 34-55.

17. Onu, P., & Mbohwa, C. (2021). Industry 4.0 opportunities in manufacturing SMEs: Sustainability outlook. Materials Today: Proceedings, 44, 1925-1930.

18. Parnell, G.S., Bresnick, T.A., Tani, S.N., & Johnson, E. R. (2013). Handbook of Decision Analysis. Handbook of Decision Analysis.

19. Public Administration Theory: New Institutional Economics. (2016). In Encyclopedia of Public Administration and Public Policy, Third Edition.

References

1. Ascough, J.C., Maier, H.R., Ravalico, J.K., & Strudley, M.W. (2008). Future research challenges for incorporation of uncertainty in environmental and ecological decision-making. Ecological Modelling, 219(3-4), 383-399.

2. Atieh, A.M., Cooke, K.O., & Osiyevskyy, O. (2023). The role of intelligent manufacturing systems in the implementation of Industry 4.0 by small and medium enterprises in developing countries. Engineering Reports, 5(3)

3. Crawford, J., & Jabbour, M. (2023). The relationship between enterprise risk management and managerial judgement in decision-making: A systematic literature review. International Journal of Management Reviews.

4. Decision English meaning - Cambridge Dictionary. (n.d.). Retrieved June 22, 2023

5. Encyclopedia of State Administration: In 8 Volumes: State University of Telecommunications. (n.d.). Retrieved October 13, 2022

6. Glynn, P.D., Voinov, A.A., Shapiro, C.D., & White, P.A. (2017). From data to decisions: Processing information, biases, and beliefs for improved management of natural resources and environments. Earth's Future, 5(4), 356-378.

7. Governance | English meaning - Cambridge Dictionary. (n.d.). Retrieved June 21, 2023

8. Hubert Backhaus, S.K., & Nadarajah, D. (2019). Investigating the relationship between industry 4.0 and productivity: A conceptual framework for Malaysian manufacturing firms. Procedia Computer Science, 161, 696-706.

9. Hulle, J., Kaspar, R., & Moller, K. (2011). Multiple Criteria Decision-Making in Management Accounting and Control-State of the Art and Research Perspectives Based on a Bibliometric Study. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 18(5-6), 253-265.

10. Hussain, T., Min Ullah, F.U., Muhammad, K., Rho, S., Ullah, A., Hwang, E., Moon, J., & Baik, S.W. (2021). Smart and intelligent energy monitoring systems: A comprehensive literature survey and future research guidelines. International Journal of Energy Research, 45(3), 35903614.

11. Kornbluth, J.S.H. (1992). Dynamic multi-criteria decision making. Journal of MultiCriteria Decision Analysis, 1(2), 81-92.

12. Management | English meaning - Cambridge Dictionary. (n.d.). Retrieved June 21, 2023

13. Merrick, J., & Parnell, G.S. (2011). A Comparative Analysis of PRA and Intelligent Adversary Methods for Counterterrorism Risk Management. Risk Analysis, 31(9), 1488-1510.

14. Mittal, S., Khan, M.A., Romero, D., & Wuest, T. (2018). A critical review of smart manufacturing & Industry 4.0 maturity models: Implications for small and medium-sized enterprises (SMEs). Journal of Manufacturing Systems, 49, 194-214.

15. Mourtzis, D. (2020). Simulation in the design and operation of manufacturing systems: state of the art and new trends. International Journal of Production Research, 58(7), 1927-1949.

16. Nussbaumer, A., Pope, A., & Neville, K. (2023). A framework for applying ethics by design to decision support systems for emergency management. Information Systems Journal, 33(1), 34-55.

17. Onu, P., & Mbohwa, C. (2021). Industry 4.0 opportunities in manufacturing SMEs: Sustainability outlook. Materials Today: Proceedings, 44, 1925-1930.

18. Parnell, G.S., Bresnick, T.A., Tani, S.N., & Johnson, E.R. (2013). Handbook of Decision Analysis. Handbook of Decision Analysis.

19. Public Administration Theory: New Institutional Economics. (2016). In Encyclopedia of Public Administration and Public Policy, Third Edition.

Размещено на Allbest.Ru