Перейти до вмісту (натисніть Enter)
БІБЛІОМЕТРИЧНИЙ АНАЛІЗ РОЗВИТКУ ДОСЛІДЖЕНЬ AI-СТРАТЕГІЙ У МАЛИХ І СЕРЕДНІХ ПІДПРИЄМСТВАХ (ЗА ДАНИМИ SCOPUS)
Приймак В.М.
Тимченко І.П.
ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ
АНОТАЦІЯ
Проведено бібліометричний аналіз розвитку наукових досліджень у сфері формування AI-стратегій малих і середніх підприємств (МСП) на основі даних міжнародної наукометричної бази SCOPUS. Актуальність дослідження зумовлена трансформацією ролі штучного інтелекту від інструмента автоматизації до стратегічного ресурсу забезпечення конкурентоспроможності підприємств, а також необхідністю систематизації фрагментарного наукового доробку у цій сфері. Встановлено, що впродовж останніх років спостерігається експоненційне зростання кількості публікацій, присвячених проблематиці AI-стратегій МСП, що свідчить про активну фазу інституціоналізації відповідного наукового напряму. Методологічною основою дослідження є бібліометричний аналіз із використанням інструментів візуалізації VOSviewer. У межах дослідження проаналізовано динаміку публікаційної активності, галузеву структуру досліджень, типи документів, географію наукових центрів, джерела публікацій, фінансування досліджень та структуру афіліацій. Особливу увагу приділено аналізу співзустрічності ключових слів, що дозволило виявити кластерну структуру наукового дискурсу. У результаті кластеризації ідентифіковано чотири концептуальні напрями розвитку досліджень: AI як драйвер інноваційного та економічного розвитку МСП; формування AI-стратегій у системі стратегічного управління; цифрова трансформація та розвиток динамічних здібностей малих і середніх підприємств; освітньо-генеративний вимір розвитку штучного інтелекту. Доведено, що сучасний етап характеризується зміщенням акценту з технологічних аспектів на стратегічні, економічні та управлінські виміри інтеграції AI. Отримані результати підтверджують гіпотезу про структурований та еволюційний характер розвитку наукового поля у сфері AI-стратегій МСП. Практичне значення дослідження полягає у формуванні системного уявлення про інтелектуальну структуру напряму та визначенні перспектив подальших теоретичних і прикладних досліджень у сфері стратегічного управління цифровою трансформацією малого і середнього бізнесу.
КЛЮЧОВІ СЛОВА
AI-стратегія; штучний інтелект; МСП; стратегічне управління; бібліометричний аналіз; цифрова трансформація.
ПОСИЛАННЯ
1. Abrokwah-Larbi, K., & Awuku-Larbi, Y. (2024). The impact of artificial intelligence in marketing on the performance of business organizations: evidence from SMEs in an emerging economy. Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies, Vol. 16. No. 4. Pp. 1090–1117.
2. Carayannis, E.G., Dumitrescu, R., Falkowski, T., Papamichail, G., & Zota, N.-R. (2025). Enhancing SME resilience through artificial intelligence and strategic foresight: A framework for sustainable competitiveness. Technology in Society, Vol. 81. Art. 102835.
3. Carayannis, E.G., Dumitrescu, R., Falkowski, T., & Zota, N.-R. (2024). Empowering SMEs: Harnessing the Potential of Gen AI for Resilience and Competitiveness. IEEE Transactions on Engineering Management, Vol. 71. Pp. 14754–14774.
4. Abaddi, S. (2025). AI’s call: Jordan’s MSMEs answer with intent. Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies, Vol. 17. No. 2. Pp. 357–393.
5. Kim, J., & Seo, D. (2023). Foresight and strategic decision-making framework from artificial intelligence technology development to utilization activities in small-and-medium-sized enterprises. Foresight, Vol. 25. No. 6. Pp. 769–787.
6. Almashawreh, R., Talukder, M., Charath, S.K., & Khan, M.I. (2024). AI Adoption in Jordanian SMEs: The Influence of Technological and Organizational Orientations. Global Business Review.
7. Al-Ramahi, N., Kreishan, F.M., Hussain, Z., Khan, A., Alghizzawi, M., & AlWadi, B.M. (2024). Unlocking Sustainable Growth : The Role of Artificial Intelligence Adoption in Jordan Retail Sector, Moderated by Entrepreneurial Orientation. International Review of Management and Marketing, Vol. 14. No. 6. Pp. 143–155.
8. Quansah, E., Hartz, D.E., & Salipante, P.(2022). Adaptive practices in SMEs: leveraging dynamic capabilities for strategic adaptation. Journal of Small Business and Enterprise Development, Vol. 29. No. 7. Pp. 1130–1148.
9. Pedota, M. (2023). Big data and dynamic capabilities in the digital revolution: The hidden role of source variety. Research Policy, Vol. 52. No. 7. Art. 104812.
10. Čirjevskis, A. (2022). Exploring Coupled Open Innovation for Digital Servitization in Grocery Retail: From Digital Dynamic Capabilities Perspective. Journal of Risk and Financial Management, Vol. 15. No. 9. Art. 411.
11. Lu, H., & Shaharudin, M.S. (2024). Role of digital transformation for sustainable competitive advantage of SMEs: a systematic literature review. Cogent Business & Management, Vol. 11. No. 1.
12. Korzynski, P., Mazurek, G., Krzypkowska, P., & Kurasinski, A. (2023). Artificial intelligence prompt engineering as a new digital competence: Analysis of generative AI technologies such as ChatGPT. Entrepreneurial Business and Economics Review, Vol. 11. No. 3. Pp. 25–37.
13. Thanasi-Boçe, M., & Hoxha, J. (2024). From ideas to ventures: building entrepreneurship knowledge with LLM, prompt engineering, and conversational agents. Education and Information Technologies, Vol. 29. Pp. 24309–24365.
14. Vecchiarini, M., & Somià, T. (2023). Redefining entrepreneurship education in the age of artificial intelligence : An explorative analysis. The International Journal of Management Education, Vol. 21. No. 3. Art. 100879.
15. Ahmed, A.A.A., & Ganapathy, A. (2021). Creation of automated content with embedded artificial intelligence : A study on learning management system for educational entrepreneurship. Academy of Entrepreneurship Journal, Vol. 27. Iss. 3. Pp. 1–10.
16. Mavlutova, I., Lesinskis, K., Liogys, M., & Hermanis, J. (2020). Innovative teaching techniques for entrepreneurship education in the era of digitalisation. WSEAS Transactions on Environment and Development, Vol. 16. Pp. 725–733.
17. Mustak, M., Hallikainen, H., Laukkanen, T., Plé, L., Hollebeek, L.D., & Aleem, M. (2024). Using machine learning to develop customer insights from user-generated content. Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 81. Art. 104034.
18. Yao, X., Li, X., Mangla, S.K., & Song, M. (2024). Roles of AI: Financing selection for regretful SMEs in e-commerce supply chains. Transportation Research Part E : Logistics and Transportation Review, Vol. 189. Art. 103649.
19. Rawindaran, N., Jayal, A., Prakash, E., & Hewage, C. (2021). Cost benefits of using machine learning features in NIDS for cyber security in UK small medium enterprises (SME). Future Internet, Vol. 13. No. 8. Art. 186.
20. Wang, Z., Deng, Y., Zhou, S., & Wu, Z. (2023). Achieving sustainable development goal 9: A study of enterprise resource optimization based on artificial intelligence algorithms. Resources Policy, Vol. 80. Art. 103212.
21. Farmanesh, P., Solati, Dehkordi, N., Vehbi, A., & Chavali, K. (2025). Artificial Intelligence and Green Innovation in Small and Medium-Sized Enterprises and Competitive-Advantage Drive Toward Achieving Sustainable Development Goals. Sustainability, Vol. 17. No. 5. Art. 2162.
22. Kim, J., & Seo, D. (2023). Foresight and strategic decision-making framework from artificial intelligence technology development to utilization activities in small-and-medium-sized enterprises. Foresight, Vol. 25. No. 6. Pp. 769–787.
23. Saiphit, S., Alisara, S., & Hone, K. (2025). Digital competencies for a FinTech-driven accounting profession : A systematic literature review. Informatics, Vol. 12. No. 4. Art. 121.
