Influence of artificial intelligence on business decision-making

Abstract

У статті досліджується вплив штучного інтелекту на прийняття бізнес-рішень. Аналізуючи технічні, стратегічні та етичні аспекти цього явища, дослідження ставить за мету розкрити наслідки, які приносить інтеграція штучного інтелекту у процес прийняття рішень. У роботі проведено комплексний аналіз для вивчення знань та досвіду осіб щодо впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси щодо прийняття рішень. Досліджено деталі демографічних характеристик, рівня обізнаності про штучний інтелект, статусу впровадження, впливу на швидкість та точність прийняття рішень і етичні аспекти, пов’язані з упередженням у рішеннях, що базуються на штучному інтелекті. Результати свідчать, що стать та віковий розподіл впливають на знання та використання штучного інтелекту у прийнятті бізнес-рішень. Рішення, прийняті на основі штучного інтелекту, є домінуючими в секторі охорони здоров’я. Крім того, рівень обізнаності та впровадження штучного інтелекту свідчать про загально позитивний рівень обізнаності серед респондентів. Існує позитивне сприйняття того, що штучний інтелект дозволяє приймати рішення швидше з якісним внеском у точність бізнес-рішень. Однак є відомості про деякі упередження у рішеннях, що базуються на штучному інтелекті. Це підкреслює значущість проблеми справедливого та рівноправного застосування алгоритмів штучного інтелекту, що свідчить про важливість вирішення упереджень для забезпечення етичного прийняття рішень. В статті представлені результати гіпотезного тестування, що спрямоване на визначення того, чи залежить використання штучного інтелекту від точності бізнес-рішень. Результати вказали на недостатні докази для висунення значущого зв’язку між інтеграцією штучного інтелекту та точністю прийняття рішень. Це свідчить про те, що організації повинні вивчати додаткові фактори, які впливають на точність прийняття рішень, визнавши, що сама інтеграція штучного інтелекту може бути не єдиним визначальним фактором.

The paper delves into the influence of artificial intelligence (AI) on business decision-making. By examining this phenomenon’s technical, strategic, and ethical dimensions, the study seeks to unravel the implications that artificial intelligence integration brings to decision-making. The study conducted a comprehensive analysis to investigate the perceptions and experiences of individuals regarding integrating artificial intelligence in business decision-making. The study involved a detailed examination of demographic characteristics, artificial intelligence awareness, implementation status, perceived impact on decision-making speed and accuracy and ethical considerations related to bias in artificial intelligence-driven decision-making. The findings show that the gender and age distribution of respondents influence the perception and use of artificial intelligence in business decision-making. And artificial intelligence-driven decisions are dominant in the healthcare sector. Furthermore, artificial intelligence awareness and implementation indicated a generally positive outlook, with significant acknowledgement and familiarity among respondents. There is a positive perception of artificial intelligence making decisions faster with a positive contribution to the accuracy of business decisions. However, there is a record of some biases in artificial intelligence-driven decision-making. This highlights a significant concern in the fair and equitable application of artificial intelligence algorithms. This shows the importance of addressing biases to ensure ethical decision-making. The hypothesis testing sought to ascertain whether the incorporation of artificial intelligence is contingent on the accuracy of business decisions. The chi-square test results indicated insufficient evidence to propose a noteworthy relationship between the integration of artificial intelligence and decision accuracy. This implies that organizations should explore additional factors influencing decision accuracy, recognizing that artificial intelligence integration alone may not be the sole determinant.