Ключові слова
штучний інтелект
соціально-економічний аналіз
публічне управління
ЦНАП
цифровізація
Як цитувати
Анотація
У статті здійснено системний аналіз сучасних підходів до використання технологій штучного інтелекту у сфері публічного управління, зокрема – для аналізу соціально-економічних даних, які становлять інформаційну основу прийняття державних рішень. Досліджено методологічні засади інтеграції інтелектуальних інформаційних систем у практику державного управління з урахуванням актуальних викликів цифрової трансформації та необхідності підвищення аналітичної спроможності органів влади. Автор акцентує увагу на перевагах використання таких інструментів, як машинне навчання, нейронні мережі, технології обробки природної мови, геоінформаційні системи та інші засоби інтелектуального аналізу даних. У роботі висвітлено основні напрями впровадження інструментів ШІ в процес формування політик, прогнозування соціально-економічних тенденцій, оптимізації державних витрат, а також покращення якості надання адміністративних послуг. Здійснено огляд міжнародного досвіду застосування інтелектуальних систем у публічному секторі та окреслено перспективи їх адаптації до умов функціонування органів публічної влади в Україні. Окрему увагу приділено аналізу потенціалу використання технологій ШІ в роботі центрів надання адміністративних послуг (ЦНАП), що розглядаються як ключовий елемент цифровізації взаємодії держави з громадянами. У підсумку запропоновано концептуальну модель поетапного впровадження інструментів штучного інтелекту в інфраструктуру державного управління з урахуванням нормативних, етичних, організаційних та безпекових аспектів. Стаття містить аналітичне узагальнення переваг і ризиків застосування ШІ в управлінській практиці, а також окреслює напрями подальших досліджень у межах інституціонального забезпечення цифрової модернізації публічного управління в Україні.
Посилання
1. Sethi, I. P. S., Gupta, O. P., Dwivedi, R. K., Kapoor, M., Bhaisare, S., Chaudhari, V. K., & Varma, S. (2025). Machine Learning in Government Applications: A Review. Procedia Computer Science, (258), 1365–1371. https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.04.369
2. Mikhaylov, S. J., Esteve, M., & Campion, A. (2018). Artificial intelligence for the public sector: Opportunities and challenges of cross-sector collaboration. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 376(2128), 20170357. https://doi.org/10.1098/rsta.2017.0357
3. Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector: Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615. https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
4. Dei, H. (2025). Artificial intelligence in public administration: benefits and risks. Management (Montevideo), (3), 137. https://doi.org/10.62486/agma2025137
5. Topol, E. (2019). Deep medicine: how artificial intelligence can make healthcare human again. Hachette UK.
6. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. https://aima.cs.berkeley.edu
7. Lee, Y., Bradford, B., & Posch, K. (2024). The effectiveness of big data-driven predictive policing: Systematic review. Justice Evaluation Journal, 7(2), 127–160. https://doi.org/10.1080/24751979.2024.2371781
8. OECD. (2025). Worldwide VC Investments in AI. https://oecd.ai/en/data?selectedArea=investments-in-ai-and-data&selectedVisualization=worldwide-vc-investments-in-ai
9. European Commission. (2021). EU study calls for strategic AI adoption to transform public sector services. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/eu-study-calls-strategic-ai-adoption-transform-public-sector-services
10. Sciberras, M., & Dingli, A. (2023). Investigating AI readiness in the Maltese public administration. Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19900-4
11. Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2016). Data mining: Practical machine learning tools and techniques (4th ed.). Morgan Kaufmann.
12. Misuraca, G., & van Noordt, C. (2020). AI Watch: Artificial intelligence in public services and administration: A literature review. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/039619
13. Batsman, Yu. V., Tolkushcha, K. R., & Kovtun, M. S. (2024). The use of artificial intelligence in public administration. Yurydychnyi Naukovyi Elektronnyi Zhurnal, (4), 338–341. https://doi.org/10.32782/2524-0374/2024-4/79
14. Karpenko, O., & Karpenko, Y. (2021). Artificial intelligence as a tool of public administration of socio-economic development: Smart infrastructure, digital business analysis and transfer system. Derzhavne Upravlinnya: Udoskonalennya ta Rozvytok, (10). https://doi.org/10.32702/2307-2156-2021.10.2
15. Magakwe, J. (2025). Advancing Governance: Role of Data Analytics in Driving Evidence-Based Decision-Making in Public Administration. In P. Y. Lartey (Ed.), Recent Advances in Public Sector Management. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.114901
16. Microsoft. (2017). How the City of LA serves citizens with Chip the chatbot. https://www.microsoft.com/en-us/industry/microsoft-in-business/customer-experience/2017/07/14/how-the-city-of-la-serves-citizens-with-chip-the-chatbot
17. Gong, Y., Yang, J., & Shi, X. (2020). Towards a comprehensive understanding of digital transformation in government: Analysis of flexibility and enterprise architecture. Government Information Quarterly, 37(3), 101487. https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101487
18. Government Technology Agency Singapore (GovTech). (2019). The Tech Behind The Moments Of Life (Families) App. https://www.tech.gov.sg/media/technews/the-tech-behind-the-moments-of-life
19. Thomas, D. (2025). Will AI save the UK government £45bn a year? Financial Times. https://www.ft.com/content/63f425a4-2b68-4cb6-bdae-e8649aa456e0
20. Psarras, A., Anagnostopoulos, T., Salmon, I., Psaromiligkos, Y., & Vryzidis, L. (2022). A Change Management Approach with the Support of the Balanced Scorecard and the Utilization of Artificial Neural Networks. Administrative Sciences, 12(2), 63. https://doi.org/10.3390/admsci12020063
21. Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector: Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615. https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
22. Interreg Europe. (2024). AI integration in the public administration. https://www.interregeurope.eu/news-and-events/news/ai-integration-in-the-public-administration
23. Tammpuu, P., & Masso, A. (2018). ‘Welcome to the virtual state’: Estonian e-residency and the digitalised state as a commodity. European Journal of Cultural Studies, 21(5), 543–560. https://doi.org/10.1177/1367549417751148
24. Data Intelligence Offensive. (2022). Data Intelligence Offensive Platform. https://produktionderzukunft.at/en/platforms/data-intelligence-offensive.php
25. Samoilenko, A. (2021). Features of the European Union countries digitalization in the conditions of globalization. Herald of Economics, 1(99), 46–54. https://doi.org/10.35774/visnyk2021.01.046
26. Yachmenyk, M. M., Velushchak, M. Ya., & Balabay, A. A. (2023). Digitization of educational services in EU countries: new opportunities. Academic Visions, (17). https://academy-vision.org/index.php/av/article/view/196
27. Karnitis, G., Virtmanis, A., & Karnitis, E. (2019). Key drivers of digitalization: EU context and Baltic case. Baltic Journal of Modern Computing, 7(1), 70–85. https://doi.org/10.22364/bjmc.2019.7.1.06
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2025 Іван С. Арделян, Христина В. Плецан