ТЕОРЕТИКО-КОНЦЕПТУАЛЬНІ ЗАСАДИ ТРАНСФОРМАЦІЇ ЕКОНОМІЧНОЇ СТРАТЕГІЇ БУДІВЕЛЬНОГО ДЕВЕЛОПМЕНТУ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Мухін А.А.
Київський національний університет будівництва і архітектури
https://orcid.org/0009-0005-8176-2852
DOI: https://doi.org/10.30838/EP.217.331-341

ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ

АНОТАЦІЯ

Метою статті є обґрунтування теоретико-концептуальних засад трансформації економічної стратегії будівельного девелопменту на основі технологій штучного інтелекту. Застосовано системний підхід, структурно-функціональний аналіз, методи інтегрального оцінювання, вагового агрегування та сценарного аналізу. AI-трансформацію обґрунтовано як інтегровану багаторівневу систему стратегічного управління. Сформовано систему інтегральних моделей оцінювання рівня AI-трансформації, стратегічної стійкості, адаптивності, синхронізації та результативності і шкалу інтерпретації інтегральних рівнів ефективності. Розрахунки мають модельний характер, їх стійкість до вагових коефіцієнтів перевірено аналізом чутливості. Результати придатні для діагностики стратегічної зрілості девелоперських структур і обґрунтування сценаріїв цифрового розвитку.

КЛЮЧОВІ СЛОВА

економічна стратегія, будівельний девелопмент, штучний інтелект, цифрова трансформація, стратегічне управління, інтелектуальна аналітика, адаптивне управління, цифрова економіка

ПОСИЛАННЯ

1. Chupryna Iu. Conceptual principles of knowledge management in integrated systems for the implementation of construction projects. Ways to Improve Construction Efficiency. 2025. Т. 2, № 56. С. 105–117.
DOI: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2025.56(2).105-117
2. Radkevich A., Tkach T., Borodin M., Stryzhak S. Prospects for real estate development in Ukraine. Ways to Improve Construction Efficiency. 2025. Т. 2, № 55. С. 126–136.
DOI: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2025.55(2).126-136
3. Черчата А. О., Андрусів У. Я. Стратегічне управління цифровими змінами у будівельному секторі. Економічний простір. 2026. № 212. С. 398–404.
DOI: https://doi.org/10.30838/EP.212.398-404
4. Chupryna I. Scientific and conceptual foundations of cognitive-integrative modeling of organizational and technological construction systems under conditions of dynamic uncertainty. Ways to Improve Construction Efficiency. 2026. Т. 1, № 57. С. 170–182.
DOI: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2026.57(1).170-182
5. Fesun A., Khomenko O., Ratnikov D. Anticrisis adaptation strategies of construction enterprises in the process of digital transformation of operational activity. Ways to Improve Construction Efficiency. 2024. Т. 2, № 54. С. 23–30.
DOI: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2024.54(2).23-30
6. Романенко О. В. Архітектура бізнес-моделі девелоперської будівельної компанії як основа для формування омнірезильєнтної стратегії. Український економічний часопис. 2026. Вип. 12. С. 108–114.
DOI: https://doi.org/10.32782/2786-8273/2026-12-17
7. Приймак В. М., Тимченко І. П. Стратегії AI-трансформації у ІТ-бізнесі. Актуальні проблеми економіки. 2025. № 2(294). С. 37–46.
DOI: https://doi.org/10.32752/1993-6788-2025-2-294-37-46
8. Pan Y., Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends. Automation in Construction. 2021. Vol. 122. Art. 103517.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103517
9. Abioye S. O., Oyedele L. O., Akanbi L., Ajayi A., Davila Delgado J. M., Bilal M., Akinade O. O., Ahmed A. Artificial intelligence in the construction industry: A review of present status, opportunities and future challenges. Journal of Building Engineering. 2021. Vol. 44. Art. 103299.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103299
10. Kineber A. F., Elshaboury N., Oke A. E., Aliu J., Abunada Z., Alhusban M. Revolutionizing construction: a cutting-edge decision-making model for artificial intelligence implementation in sustainable building projects. Heliyon. 2024. Vol. 10, No. 17. Art. e37078.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e37078
11. Warner K. S. R., Wäger M. Building dynamic capabilities for digital transformation: An ongoing process of strategic renewal. Long Range Planning. 2019. Vol. 52, No. 3. P. 326–349.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.lrp.2018.12.001