| Anotācija |
ANOTĀCIJA
ĢENERATĪVĀ MĀKSLĪGĀ INTELEKTA, LĒMUMU ATBALSTA SISTĒMA, LĒMUMU PIEŅEMŠANA, MAZIE UN VIDĒJIE UZŅĒMUMI (MVU)
Mazie un vidējie uzņēmumi (MVU) darbojas ļoti konkurētspējīgā un strauji mainīgā biznesa vidē, kur efektīva lēmumu pieņemšana ir būtiska izaugsmei un ilgtspējībai. Tomēr daudzi MVU saskaras ar tādiem izaicinājumiem kā ierobežoti resursi, sadrumstalota informācija, analītisko rīku trūkums un nestrukturēti lēmumu pieņemšanas procesi. Tradicionālās lēmumu atbalsta sistēmas (DSS) bieži vien nespēj pienācīgi risināt nestrukturētas biznesa problēmas dinamiskos tirgus apstākļos. Jaunākās tendences. Jaunākās tendences ģeneratīvās mākslīgās intelektuālās sistēmas (GenAI) jomā paver jaunas iespējas lēmumu pieņemšanas procesa uzlabošanai MVU vadības un darbības līmenī. Šī darba mērķis ir izpētīt, kā ģeneratīvā mākslīgā intelektuālā sistēma var atbalstīt lēmumu pieņemšanu MVU, kā arī izstrādāt un izveidot uz ģeneratīvo mākslīgo intelektu balstītu lēmumu pieņemšanas atbalsta modeli un prototipa rīku MVU vidē. Izstrādājot un novērtējot artefaktus, tika izmantota dizaina zinātnes pētījumu (DSR) metodoloģija, kas vērsta uz praktisku problēmu risināšanu. Izstrādātais risinājums sastāv no strukturēta, uz ģeneratīvo mākslīgo intelektu balstīta lēmumu atbalsta modeļa un funkcionāla prototipa, kas spēj palīdzēt risināt stratēģiskas, operatīvas un ar mārketingu saistītas lēmumu pieņemšanas problēmas. Pamatojoties uz identificētajām pētniecības nepilnībām, ierosinātajā modelī ir integrēta lēmumu klasifikācija strukturētas uzvedņu veidnes, informācijas kopsavilkuma izveide, scenāriju ģenerēšana, alternatīvu salīdzināšana un ieteikumu ģenerēšana vienotā darba plūsmā. Izstrādātais prototips tika novērtēts, izmantojot uz scenārijiem balstītus eksperimentus, kuros piedalījās MVU pārstāvji un dalībnieki, kas veica vadības un operatīvās lēmumu pieņemšanas uzdevumus. Novērtēšanas rādītāji ietvēra lēmumu skaidrību, lietojamību, elastīgumu, lietotāju apmierinātību un apstrādes laiku. Pētījuma rezultāti liecina, ka ierosinātā sistēma uzlaboja lēmumu skaidrību, samazināja lēmumu pieņemšanas laiku un sniedza strukturētus un noderīgus ieteikumus MVU lēmumu pieņemšanai. Pētījums sniedz zinātnisku ieguldījumu, piedāvājot strukturētu sistēmu ģeneratīvās mākslīgās intelektuālās sistēmas integrēšanai MVU lēmumu pieņemšanas procesos, kā arī parāda ģeneratīvās mākslīgās intelektuālās sistēmas praktisko potenciālu kā dinamisku un pieejamu lēmumu pieņemšanas atbalsta rīku MVU.
Šis pētījums sastāv no 94 lapām, 11 attēliem, 17 tabulām, 3 pielikumam un 22 atsaucēm |
