Анотація
Актуальність статті обумовлена зростанням кризових явищ у публічному секторі, особливо в умовах воєнних та економічних викликів в Україні, що потребує підвищення ефективності державного управління. Сучасні дослідження зосереджені на сутності, принципах і механізмах антикризового управління, однак питання інтеграції цифрових інструментів, зокрема штучного інтелекту, залишається недостатньо розробленим. Метою статті є обґрунтування теоретичних і практичних підходів до антикризового управління в публічному секторі та визначення можливостей використання технологій штучного інтелекту для підвищення ефективності управлінських рішень. Методологічну основу дослідження становлять системний підхід, аналіз і синтез наукових джерел, порівняльний аналіз, узагальнення та структурно-логічне моделювання. Доведено, що антикризове управління має розглядатися як безперервний процес, спрямований на виявлення ризиків, оперативне реагування та використання криз як можливостей розвитку. Проаналізовано глобальні тенденції впровадження штучного інтелекту, що підтверджують його зростаючу роль у прогнозуванні, управлінні ризиками та забезпеченні стійкості державних систем. Обґрунтовано доцільність застосування трьох груп моделей ШІ: прогнозних, класифікаційних і кластеризаційних, а також визначено ключові джерела даних для їх побудови в Україні. Встановлено, що використання ШІ сприяє підвищенню точності прогнозів, оптимізації ресурсів, зменшенню управлінських помилок і переходу до проактивної моделі управління. Доведено, що інтеграція штучного інтелекту в систему антикризового управління є стратегічним напрямом підвищення стійкості публічного сектору України. Запропонований підхід дозволяє забезпечити своєчасне виявлення загроз, підвищити обґрунтованість управлінських рішень і сформувати ефективну систему раннього попередження криз. Результати дослідження підтверджують необхідність розвитку національної цифрової інфраструктури та подальшого впровадження інтелектуальних аналітичних систем у практику державного управління.
Посилання
1. Adamovska, V. (2016). Public management and administration in the context of state and regional management. Effective Economy, (10). http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=5212
2. Adamska, O. (2018). Anti-crisis management in the context of responding to regional challenges: Theoretical and methodological aspect. Effectiveness of Public Administration, 2(55(1), 30–38. https://epa.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/download/211/208
3. Batrakova, T. I., & Sardak, A. O. (2015). Mechanism for implementing the state’s anti-crisis strategy and anti-crisis measures. Scientific Bulletin of Kherson State University, 14(2), 25–28.
4. Bezena, I. M. (2020). Formation of anti-crisis management mechanisms at the regional level in the context of decentralization. State and Regions. Series: Public Administration, 2(70), 45–51. https://doi.org/10.32840/1813-3401.2020.2.7
5. Boguslavska, S., Bilous, S., & Dyak, V. (2023). Strategies for anti-crisis management of the enterprise. Economy and Society, (55). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-55-17
6. Chen, T., & Guestrin, C. (2016, August). Xgboost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 785–794). https://doi.org/10.1145/2939672.2939785
7. Durman, M. O., & Durman, O. L. (2021). The essence of anti-crisis management and the principles of its implementation. Bulletin of KhNTU, 1(76), 153–161. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.19
8. European Commission. (2024). EU Artificial Intelligence Act. https://artificialintelligenceact.eu
9. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. https://www.deeplearningbook.org
10. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf
11. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2020). Forecasting: Principles and practice. OTexts. https://otexts.com/fpp3
12. Kitchin, R. (2014). The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences. SAGE Publications Ltd. https://doi.org/10.4135/9781473909472
13. Kuchinka, T. V. (2017). Promising directions for increasing the effectiveness of anti-crisis management of socio-economic development of the region. In Modern trends in consumer behavior of goods and services (pp. 204–205). Rivne.
14. Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PloS one, 13(3), e0194889. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889
15. Maly, I., Radionova, I., Yemelyanenko, L., et al. (2017). Anti-crisis management of the national economy. KNEU.
16. Ministry of Finance of Ukraine. (2025). Budget analytics. https://mof.gov.ua
17. Mykhaylova, E. V., & Mykhaylov, S. V. (2023). Theoretical approaches to the formation of anti-crisis management strategies. Ukrainian Economic Journal, (1), 37–45. https://doi.org/10.32782/2786-8273/2023-1-7
18. National Bank of Ukraine. (2025). Macroeconomic indicators. https://bank.gov.ua/ua/statistic/macro-indicators
19. OECD. (2021). Artificial intelligence in the public sector. OECD Publishing. https://www.oecd.org/gov/artificial-intelligence-in-the-public-sector.htm
20. OECD. (2025). Governing with artificial intelligence: The state of play and way forward in core government functions. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/governing-with-artificial-intelligence_795de142-en/full-report/how-artificial-intelligence-is-accelerating-the-digital-government-journey_d9552dc7.html
21. OECD.AI. (2025). Total VC investments in AI by country and industry. https://oecd.ai/en/data?selectedArea=investments-in-ai-and-data
22. Petruk, I. P. (2019). The теoretical-methodical aspects of anticrisis management assessment of national economy. Scientific View: Economics and Management, 3(65), 108–116. https://doi.org/10.32836/2521-666X/2019-65-13
23. PwC. (2024). AI works for governments. https://www.pwc.com/gx/en/ai-services/ai-works-for-governments.pdf
24. State Statistics Service of Ukraine. (2025). Official website. https://ukrstat.gov.ua
25. Sukhetska, K., Verniuk, N., Movchaniuk, A., Aleshkina, L., Pitel, N., Gomeniuk, M., & Reznik, N. P. (2024, April). Use of artificial intelligence tools by managers to prevent crisis situations. In International Conference on Business and Technology (pp. 542–550). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-67437-2_51
26. The Business Research Company. (2025). Artificial intelligence in disaster response and emergency management global market report. https://www.thebusinessresearchcompany.com/report/artificial-intelligence-in-disaster-response-and-emergency-management-global-market-report
27. World Bank. (2022). Big data and artificial intelligence for development. https://www.worldbank.org/en/topic/digitaldevelopment
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2026 Іван С. Арделян, Христина В. Плецан