DOI: https://doi.org/10.32782/2707-8019/2026-1-10
تاريخ النشر: 2026-05-08
المؤلف: Яніслава Нижниченко
الموضوع الرئيسي: أثر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة على الأعمال والمجتمع
نظرة عامة
تستكشف المقالة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة العمليات التجارية (BPM) ضمن إطار التحول الرقمي، مشيرة إلى أن هذا الدمج يمثل تحولًا نظاميًا في نماذج الإدارة. يتميز التحول الرقمي بأنه تغيير أساسي في خلق القيمة، ونماذج الأعمال، وعمليات اتخاذ القرار، حيث تعمل إدارة العمليات التجارية كأساس هيكلي لهذه التقدمات. تسلط الأبحاث الضوء على أن الذكاء الاصطناعي يسهل الانتقال إلى إدارة معرفية-تكيفية، مما يمكّن العمليات التجارية من التعلم الذاتي، والتنبؤ، والتكيف الديناميكي. تشمل الاتجاهات الرئيسية المحددة الإدارة المعتمدة على البيانات، ونماذج الأعمال البيئية، والابتكار المستمر، مما يضع المؤسسات كنظم تكيفية مفتوحة ضمن النظم الرقمية المعتمدة على تبادل البيانات والدعم التحليلي.
تحدد الدراسة عدة عوائق مترابطة أمام دمج الذكاء الاصطناعي، مثل تفتت البنية التحتية، وانخفاض جودة البيانات، والجمود التنظيمي، ونقص الكفاءات، مشددة على أن فعالية تنفيذ الذكاء الاصطناعي تعتمد على تماسك مكونات نظام الإدارة بدلاً من الاعتماد فقط على التقدم التكنولوجي. يتم اقتراح نموذج مفاهيمي لدمج الذكاء الاصطناعي، يوضح التطور من الأتمتة إلى الإدارة الذكية، مستندًا إلى النزاهة النظامية والقدرة على التكيف. يبرز هذا النموذج ضرورة مزامنة البنية التحتية الرقمية، وإدارة البيانات، والعمليات التجارية لتحقيق الكفاءة الذكية-التكيفية، وتعزيز جودة اتخاذ القرار، وزيادة القدرة الابتكارية. في النهاية، تضع الأبحاث الذكاء الاصطناعي كعامل حاسم في تطوير المؤسسات ضمن الاقتصاد الرقمي، مما يشكل القدرة على التنقل في عدم اليقين والتعقيد بينما يوفر أساسًا للدراسات المستقبلية حول نماذج BPM الذكية وتطبيقاتها العملية عبر مختلف الصناعات.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على الدور الحاسم للتحول الرقمي، وخاصة من خلال دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة العمليات التجارية (BPM)، كوسيلة لتعزيز تنافسية المؤسسات ومرونتها في اقتصاد عالمي سريع التطور. تفترض أن التحول الرقمي ليس مجرد ترقية تكنولوجية بل هو تحول في النموذج يغير آليات خلق القيمة، ونماذج الأعمال، وعمليات اتخاذ القرار. هذا التحول ذو أهمية خاصة للاقتصادات الانتقالية مثل أوكرانيا، حيث تعمل الرقمنة كعامل نمو وأداة للتحديث الهيكلي.
تحدد الورقة الاتجاهات الرئيسية في الرقمنة، مثل الإدارة المعتمدة على البيانات والابتكار المستمر، بينما تسلط الضوء أيضًا على العوائق الكبيرة أمام دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة العمليات التجارية، بما في ذلك تفتت البنية التحتية، وضعف جودة البيانات، والجمود التنظيمي، ونقص المهارات. يجادل المؤلفون بأن فعالية تنفيذ الذكاء الاصطناعي تعتمد على التماسك بين مكونات نظام الإدارة المختلفة، مما يشير إلى أن نهجًا نظاميًا ضروريًا للدمج الناجح. يقترحون نموذجًا مفاهيميًا ينتقل من الأتمتة التقليدية إلى الإدارة الذكية، مؤكدين على الحاجة إلى مزامنة البنية التحتية الرقمية، وأنظمة إدارة البيانات، والعمليات التجارية لتعزيز بيئة مؤسسية تكيفية ومبتكرة.
نقاش
تؤكد الدراسة على أن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة العمليات التجارية (BPM) يجب أن يُنظر إليه كتحول شامل في إدارة المؤسسات بدلاً من مجرد اعتماد تقنيات معزولة. تفترض أن التحول الرقمي يعمل كإطار استراتيجي لهذا التطور، حيث توفر إدارة العمليات التجارية الأساس الهيكلي، بينما يعزز الذكاء الاصطناعي من قدرة الإدارة على التكيف والذكاء. تحدد الأبحاث تحولًا نحو إدارة BPM الذكية، التي تتميز بالتعلم الذاتي، والقدرات التنبؤية، والتعديلات الديناميكية، مما يسهل الانتقال من الإدارة التفاعلية إلى الإدارة الاستباقية والمعرفية-التكيفية، المدفوعة بالبيانات والتحليلات.
علاوة على ذلك، تسلط التحليلات الضوء على الاتجاهات الرئيسية في التحول الرقمي، مثل صعود الإدارة المعتمدة على البيانات ونماذج الأعمال البيئية، جنبًا إلى جنب مع الابتكار المستمر. ومع ذلك، تكشف أيضًا عن سلسلة من العوائق المترابطة أمام دمج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التحديات الهيكلية، ومشكلات جودة البيانات، والجمود التنظيمي. تشير الطبيعة التراكمية لهذه العوائق إلى أن نجاح تنفيذ الذكاء الاصطناعي يعتمد على تماسك مكونات نظام الإدارة بدلاً من الاعتماد فقط على التقدم التكنولوجي. يوضح النموذج المفاهيمي المقترح المسار التطوري من الأتمتة إلى الإدارة الذكية، داعيًا إلى الذكاء الاصطناعي كونه تتويجًا للظروف النظامية ومسرعًا للتطوير المستمر. تشمل الآثار العملية لهذه الأبحاث صياغة آلية تنظيمية واقتصادية لدمج الذكاء الاصطناعي، تهدف إلى مزامنة البنية التحتية الرقمية، وإدارة البيانات، والقدرات التنظيمية، مما يعزز في النهاية جودة اتخاذ القرار ويعزز التنافسية على المدى الطويل في الاقتصاد الرقمي.
DOI: https://doi.org/10.32782/2707-8019/2026-1-10
Publication Date: 2026-05-08
Author(s): Яніслава Нижниченко
Primary Topic: Impact of AI and Big Data on Business and Society
Overview
The article investigates the integration of artificial intelligence (AI) into business process management (BPM) within the framework of digital transformation, positing that this integration represents a systemic shift in management paradigms. Digital transformation is characterized as a fundamental change in value creation, business models, and decision-making processes, with BPM serving as the structural foundation for these advancements. The research highlights that AI facilitates a transition to cognitive-adaptive management, enabling business processes to self-learn, forecast, and dynamically adjust. Key trends identified include data-driven management, ecosystem business models, and continuous innovation, positioning enterprises as open adaptive systems within digital ecosystems reliant on data exchange and analytical support.
The study identifies several interrelated barriers to AI integration, such as infrastructural fragmentation, low data quality, organizational inertia, and competency deficits, emphasizing that the effectiveness of AI implementation hinges on the coherence of management system components rather than solely on technological advancements. A conceptual model for AI integration is proposed, illustrating the evolution from automation to intelligent management, grounded in systemic integrity and adaptability. This model underscores the necessity of synchronizing digital infrastructure, data management, and business processes to achieve intelligent-adaptive efficiency, enhance decision-making quality, and bolster innovative capacity. Ultimately, the research positions AI as a critical factor in enterprise development within the digital economy, shaping the ability to navigate uncertainty and complexity while providing a foundation for future studies on intelligent BPM models and their practical applications across various industries.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the critical role of digital transformation, particularly through the integration of artificial intelligence (AI) in business process management (BPM), as a means to enhance enterprise competitiveness and resilience in a rapidly evolving global economy. It posits that digital transformation is not merely a technological upgrade but a paradigm shift that alters value creation mechanisms, business models, and decision-making processes. This transformation is especially pertinent for transition economies like Ukraine, where digitalization serves as both a growth driver and a tool for structural modernization.
The paper identifies key trends in digitalization, such as data-driven management and continuous innovation, while also highlighting significant barriers to AI integration in BPM, including infrastructural fragmentation, poor data quality, organizational inertia, and skill deficits. The authors argue that the effectiveness of AI implementation hinges on the coherence among various components of the management system, suggesting that a systemic approach is necessary for successful integration. They propose a conceptual model that transitions from traditional automation to intelligent management, emphasizing the need for synchronization of digital infrastructure, data management systems, and business processes to foster an adaptive and innovative enterprise environment.
Discussion
The study emphasizes that the integration of artificial intelligence (AI) into business process management (BPM) should be viewed as a comprehensive transformation of enterprise management rather than merely the adoption of isolated technologies. It posits that digital transformation serves as the strategic framework for this evolution, with BPM providing the structural foundation, while AI enhances the adaptability and intelligence of management practices. The research identifies a shift towards intelligent BPM, characterized by self-learning, predictive capabilities, and dynamic adjustments, facilitating a transition from reactive to proactive and cognitive-adaptive management, driven by data and analytics.
Furthermore, the analysis highlights key trends in digital transformation, such as the rise of data-driven management and ecosystem business models, alongside continuous innovation. However, it also uncovers a series of interconnected barriers to AI integration, including infrastructural challenges, data quality issues, and organizational inertia. The cumulative nature of these barriers suggests that successful AI implementation hinges on the coherence of management system components rather than solely on technological advancements. The proposed conceptual model illustrates the evolutionary path from automation to intelligent management, advocating for AI as both a culmination of systemic preconditions and a catalyst for ongoing development. The practical implications of this research include the formulation of an organizational and economic mechanism for AI integration, which aims to synchronize digital infrastructure, data management, and organizational competencies, ultimately enhancing decision-making quality and fostering long-term competitiveness in the digital economy.