ГНУЧКІСТЬ УПРАВЛІННЯ ВЗАЄМОВІДНОСИНАМИ З КЛІЄНТАМИ В КОНТЕКСТІ ВЕЛИКИХ ДАНИХ І ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ ЯК ЧИННИК ПІДВИЩЕННЯ КЛІЄНТСЬКОЇ ЦІННОСТІ ТА СТАЛОГО РОЗВИТКУ СУСПІЛЬСТВА ЗНАНЬ - Глинський, Назар; Яричевська, Ярина (Академічні візії, 2026)
У статті здійснено теоретичне обґрунтування підвищення гнучкості управління взаємовідносинами з клієнтами в умовах використання великих даних, штучного інтелекту (ШІ, англ. artificial intelligence, AI) та машинного навчання (МН, англ. machine learning, ML). Показано, що перехід від кодоцентричної логіки розробки програмного забезпечення до даноцентричної логіки інтелектуальних рішень змінює критерії результативності, архітектуру процесів і механізми контролю. У центрі уваги постає не лише створення програмного функціоналу, а й якість даних, стабільність моделей, етичність використання інформації та здатність організації швидко адаптувати клієнтські пропозиції до змін поведінки споживачів. Обґрунтовано, що специфіка проєктів ШІ/МН полягає в імовірнісній природі результату, експериментальному характері розробки, залежності від зовнішніх джерел даних, ризиках упередженості вибірок і деградації якості моделей у часі. За таких умов гнучкі методики управління виконують передусім комунікаційно-координаційну функцію: вони забезпечують регулярний зворотний зв'язок, прозорість пріоритетів і швидку перевірку гіпотез, але потребують доповнення практиками управління даними, експериментами та експлуатаційною стабільністю моделей. Запропоновано багаторівневу архітектуру управління, яка синхронізує проєктно-організаційний, процесний та операційно-інженерний рівні реалізації інтелектуальних рішень. У підсумку доведено, що підвищення гнучкості управління взаємовідносинами з клієнтами на основі великих даних і технологій ШІ/МН є не лише інструментальною зміною управлінських практик, а й методологічним зсувом, спрямованим на формування динамічної клієнтської цінності, інституційної довіри та відповідального розвитку суспільства знань. Окрему увагу приділено ролі операцій машинного навчання, управління портфелем моделей та операцій з даними у підтриманні безперервної якості клієнтського досвіду. Показано, що ефективність таких рішень має оцінюватися не тільки за технічними метриками точності, а й за здатністю зменшувати управлінську невизначеність, підтримувати довіру стейкхолдерів і забезпечувати соціально прийнятне використання інтелектуальних технологій.