МЕХАНІЗМИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМІ ПІДГОТОВКИ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ У ПУБЛІЧНОМУ УПРАВЛІННІ
PDF (English)

Ключові слова

штучний інтелект
публічне управління
управлінське рішення
алгоритмічна підзвітність
людський контроль
прозорість
аудит даних
GovTech
цифрова трансформація

Як цитувати

Лещинський, В. (2026). МЕХАНІЗМИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМІ ПІДГОТОВКИ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ У ПУБЛІЧНОМУ УПРАВЛІННІ. Філософія та управління, (5(21). https://doi.org/10.70651/3041-248X/2026.5.10

Анотація

Актуальність дослідження визначається переходом публічного управління від електронних сервісів і цифрових реєстрів до алгоритмічно підтриманих процедур аналізу даних, прогнозування, виявлення ризиків і підготовки управлінських альтернатив. Штучний інтелект здатний підвищувати аналітичну спроможність органів влади, однак у державному секторі його використання не може оцінюватися лише за критеріями швидкості й продуктивності, оскільки управлінське рішення має відповідати вимогам законності, підзвітності, прозорості, недискримінації, захисту персональних даних, можливості оскарження та персональної відповідальності посадової особи. Метою статті є обґрунтування механізмів використання штучного інтелекту в системі підготовки управлінських рішень у публічному управлінні та розроблення ризик-орієнтованої моделі його інституційного впровадження на засадах правової допустимості, якості даних, людського контролю, документування, аудиту й післяпроєктного моніторингу. Методологічну основу дослідження становлять системний, інституційний, порівняльно-правовий, логіко-аналітичний і контент-аналітичний підходи. Джерельну базу формують документи ОЕСР, Європейського Союзу, Ради Європи, ЮНЕСКО, NIST, нормативно-стратегічні акти України, матеріали Міністерства цифрової трансформації України, а також сучасні академічні праці з проблематики штучного інтелекту в публічному секторі, алгоритмічної підзвітності, пояснюваності, автоматизованого ухвалення рішень і компетентностей державних службовців. У статті систематизовано функції штучного інтелекту в підготовці управлінського рішення, визначено основні ризики алгоритмізації, охарактеризовано міжнародні та українські регуляторні орієнтири, запропоновано поетапний механізм використання штучного інтелекту в органі публічної влади. Обґрунтовано, що найбільш захищеною для публічного управління є модель, у якій штучний інтелект виконує аналітичну, прогностичну та допоміжну функції, тоді як остаточне владне рішення, його мотивування та відповідальність за наслідки залишаються за уповноваженою посадовою особою. Практичне значення статті полягає у формуванні прикладної рамки для проєктування, оцінювання та аудиту AI-рішень у GovTech-середовищі України.

https://doi.org/10.70651/3041-248X/2026.5.10
PDF (English)

Посилання

1. OECD. (2025). Governing with artificial intelligence: The state of play and way forward in core government functions. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/795de142-en

2. European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence. Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj

3. Council of Europe. (2024). Framework Convention on Artificial Intelligence and Human Rights, Democracy and the Rule of Law. Council of Europe Treaty Series No. 225. https://rm.coe.int/1680afb20c

4. UNESCO. (2022). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385082

5. Tabassi, E. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

6. Kabinet Ministriv Ukrainy. (2020). Pro skhvalennia Kontseptsii rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini [On approval of the Concept for the Development of Artificial Intelligence in Ukraine] (Regulations No. 1556-r of December 2, 2020). https://zakon.rada.gov.ua/go/1556-2020-%D1%80 (in Ukrainian)

7. Kabinet Ministriv Ukrainy. (2024). Pro skhvalennia Stratehii tsyfrovoho rozvytku innovatsiinoi diialnosti Ukrainy na period do 2030 roku ta zatverdzhennia operatsiinoho planu zakhodiv z yii realizatsii u 2025–2027 rokakh [On approval of the Strategy for Digital Development of Innovation Activity of Ukraine until 2030 and approval of the operational action plan for its implementation in 2025–2027] (Regulations No. 1351-r of December 31, 2024). https://zakon.rada.gov.ua/go/1351-2024-%D1%80 (in Ukrainian)

8. Ministry of Digital Transformation of Ukraine. (2024). White Paper on Artificial Intelligence Regulation in Ukraine: Vision of the Ministry of Digital Transformation of Ukraine. https://storage.thedigital.gov.ua/files/c/fc/36c4cae89deedfbf3781ec6bceddffcc.pdf

9. Ministry of Digital Transformation of Ukraine. (2026). Documents. AI Unit. https://ai.thedigital.gov.ua/en/documents

10. Kabinet Ministriv Ukrainy. (2024). Pro realizatsiiu eksperymentalnoho proektu shchodo orhanizatsii provedennia doslidzhennia vysokotekhnolohichnykh zasobiv metodom Sandbox [On implementation of the experimental project for organizing research of high-tech tools using the Sandbox method] (Resolution No. 1238 of October 29, 2024). https://zakon.rada.gov.ua/go/1238-2024-%D0%BF (in Ukrainian)

11. Ministry of Digital Transformation of Ukraine. (2026). Sandbox for AI and blockchain solutions. AI Unit. https://ai.thedigital.gov.ua/en/sandbox

12. Van Noordt, C., & Misuraca, G. (2022). Artificial intelligence for the public sector: Results of landscaping the use of AI in government across the European Union. Government Information Quarterly, 39(3), Article 101714. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101714

13. De Bruijn, H., Warnier, M., & Janssen, M. (2022). The perils and pitfalls of explainable AI: Strategies for explaining algorithmic decision-making. Government Information Quarterly, 39(2), Article 101666. https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101666

14. Mergel, I., Dickinson, H., Stenvall, J., & Gasco, M. (2024). Implementing AI in the public sector. Public Management Review, 26(2), 379–398. https://doi.org/10.1080/14719037.2023.2231950

15. Gualdi, F., & Cordella, A. (2024). Artificial intelligence to support public sector decision-making: The emergence of entangled accountability. In I. Constantiou, M. P. Joshi, & M. Stelmaszak (Eds.), Research handbook on artificial intelligence and decision making in organizations (pp. 266–281). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781803926216.00024

16. Cordella, A., & Gualdi, F. (2025). Algorithmic formalization: Impacts on administrative processes. Public Administration, 103(2), 441–466. https://doi.org/10.1111/padm.13030

17. Grimmelikhuijsen, S. (2023). Explaining why the computer says no: Algorithmic transparency affects the perceived trustworthiness of automated decision-making. Public Administration Review, 83(2), 241–262. https://doi.org/10.1111/puar.13483

18. Chen, Y.-C., Ahn, M. J., & Wang, Y.-F. (2023). Artificial intelligence and public values: Value impacts and governance in the public sector. Sustainability, 15(6), Article 4796. https://doi.org/10.3390/su15064796

19. Criado, J. I., Sandoval-Almazan, R., & Gil-Garcia, J. R. (2025). Artificial intelligence and public administration: Understanding actors, governance, and policy from micro, meso, and macro perspectives. Public Policy and Administration, 40(2). https://doi.org/10.1177/09520767241272921

20. Rizk, A., & Lindgren, I. (2025). Automated decision-making in public administration: Changing the decision space between public officials and citizens. Government Information Quarterly, 42(3), Article 102061. https://doi.org/10.1016/j.giq.2025.102061

21. Medaglia, R., Mikalef, P., & Tangi, L. (2024). Competences and governance practices for artificial intelligence in the public sector. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/7895569

22. Aoki, N., Tatsumi, T., Naruse, G., & Maeda, K. (2024). Explainable AI for government: Does the type of explanation matter to the accuracy, fairness, and trustworthiness of an algorithmic decision as perceived by those who are affected? Government Information Quarterly, 41(4), Article 101965. https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101965

23. Selten, F., Robeer, M., & Grimmelikhuijsen, S. (2023). “Just like I thought”: Street-level bureaucrats trust AI recommendations if they confirm their professional judgment. Public Administration Review, 83(2), 263–278. https://doi.org/10.1111/puar.13602

24. Wang, G., Guo, Y., Zhang, W., Xie, S., & Chen, Q. (2023). What type of algorithm is perceived as fairer and more acceptable? A comparative analysis of rule-driven versus data-driven algorithmic decision-making in public affairs. Government Information Quarterly, 40(2), Article 101803. https://doi.org/10.1016/j.giq.2023.101803

25. Orlov, O. (2025). Tsyfrova etyka ta alhorytmichna prozorist: vyklyky ta metody zabezpechennia spravedlyvosti avtomatyzovanykh rishen u derzhavnomu upravlinni [Digital ethics and algorithmic transparency: Challenges and methods of ensuring fairness of automated decisions in public administration]. Aspekty publichnoho upravlinnia – Aspects of public administration, 13(2), 51–60. https://doi.org/10.15421/152520 (in Ukrainian)

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Авторське право (c) 2026 Віктор П. Лещинський