Соціальне підприємництво 2.0: як штучний інтелект трансформує підходи до вирішення соціальних проблем та його правового регулювання

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5215-2025-1(41)-24-35

Ключові слова:

соціальне підприємництво; штучний інтелект; соціальні інновації; цифрова трансформа-ція; соціальний вплив; законодавчі рамки; штучний інтелект; етика

Анотація

У статті представлено комплексне дослідження конвергенції соціального підприємництва та штучного інтелекту (ШІ), а також систематизовано їхні імплікації для інноваційних підходів до розв’язання нагальних соціальних проблем. На підставі актуальних емпіричних кейсів, чинного нормативно-правового регулювання та превалюючих трендів, авторами здійснено багатоаспектну оцінку трансформаційного потенціалу ШІ щодо підвищення ефективності моделей соціального підприємництва у генеруванні стійкого соціального впливу та каталізації довгострокових суспільних перетворень.

Методологічною основою дослідження слугував інтегративний підхід, що поєднує кількісний аналіз показників імплементації ШІ серед 150 соціальних підприємств у 25 країнах та якісні дані, отримані у процесі проведення глибинних напівструктурованих інтерв'ю з 45 соціальними підприємцями та експертами в галузі штучного інтелекту. Емпіричну базу дослідження сформовано впродовж лонгітюдного періоду з січня 2022 року по грудень 2024 року шляхом вивчення організацій, що впровадили інструменти штучного інтелекту у свою операційну діяльність.

Результати дослідження підтверджують, що інтеграція ШІ в екосистему соціального підприємництва істотно підвищила показники ефективності, масштабності та точність у вирішенні багатовимірних соціальних проблем. Зокрема, встановлено, що соціальні підприємства, які імплементували рішення на основі ШІ, продемонстрували приріст охоплення цільової аудиторії на 157 % та оптимізацію ефективності використання ресурсного потенціалу на 43 %. У сфері охорони здоров'я діагностика на основі штучного інтелекту дозволила на 68 % покращити раннє виявлення захворювань у вразливих групах населення. У сфері освіти технології адаптивного навчання сприяли підвищенню залученості здобувачів освіти на 45 % та покращенню показників успішності на 32 %.

Разом з тим, у процесі дослідження виявило фундаментальні бар’єри щодо впровадження ШІ у сферу соціального підприємництва, серед яких: інфрастуктурні обмеження (67% респондентів констатували наявність суттєвих дефіцитів техніко-технологічного забезпечення); проблематика валідності та релевантності аналітичних даних (35 % бюджетних асигнувань спрямовується на процеси збору та оброблення інформації); дефіцит кваліфікованих фахівців (диспропорція між попитом та пропозицією на ринку праці у сфері ШІ становить 72 %).

 

Біографії авторів

Альона Ревко, Національний університет «Чернігівська політехніка»

доктор економічних наук, академічний відвідувач Skoll Center for Social Entrepreneurship,
Saïd Business School, University of Oxford (Великобританія), професор

Денис Галушка, Національний університет «Чернігівська політехніка»

студент,SIE 2024, Учасник наукового стажування Філ. Ян-У. Інститут Сандала (Норвегія)

Посилання

Adadi, A., & Berrada, M. (2018). Peeking inside the black-box: A survey on explaina-ble artificial intelligence (XAI). IEEE Access, 6, 52138–52160.

Amit, R., & Han, X. (2017). Value creation through novel resource configurations in a digitally enabled world. Strategic Entrepreneurship Journal, 11(3), 228–242.

Apostolidis, C., Shams, R., Gregory-Smith, D., Vrontis, D., Bian, X., Belyaeva, Z., & Papagiannidis, S. (2022). Technology as a catalyst for sustainable social business: Advancing the research agenda. Technological Forecasting and Social Change, 183, 121946.

Adro, F. d., & Fernandes, C. (2021). Social entrepreneurship and social innovation: looking inside the box and moving out of it. Innovation: The European Journal of Social Sci-ence Research, 1–27. https://doi.org/10.1080/13511610.2020.1870441

Ahmed, I., Jeon, G., & Piccialli, F. (2022). From artificial intelligence to explainable artificial intelligence in industry 4.0: A survey on what, how, and where. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 18(8), 5031–5042.

Angelov, P. P., Soares, E. A., Jiang, R., Arnold, N. I., & Atkinson, P. M. (2021). Ex-plainable artificial intelligence: An analytical review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 11(5), e1424.

Annarelli, A., & Nonino, F. (2016). Strategic and operational management of organi-zational resilience: Current state of research and future directions. Omega, 62, 1–18.

Aguilera, R. V., Rupp, D. E., Williams, C. A., & Ganapathi, J. (2007). Putting the S back in corporate social responsibility: A multilevel theory of social change in organizations. Academy of Management Review, 32(3), 836–1836. https://doi.org/10.5465/amr.2007.25275678.

Ameriks, K., & Clarke, D. M. (2000). Aristotle: Nicomachean ethics. Cambridge University Press.

Baldwin, J., & Lin, Z. (2002). Impediments to advanced technology adoption for Canadian manufacturers. Research Policy, 31(1), 1–18. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(01)00110-X.

Berrone, P., Cruz, C., Gomez-Mejia, L. R., & Larraza-Kintana, M. (2010). Socio-emotional wealth and corporate responses to institutional pressures: Do family-controlled firms pollute less? Administrative Science Quarterly, 55(1), 82–113. https://doi.org/10.2189/ asqu.2010.55.1.82.

Blyler, M., & Coff, R. W. (2003). Dynamic capabilities, social capital, and rent ap-propriation: Ties that split pies. Strategic Management Journal, 24(7), 677–686. https://doi.org/ 10.1002/smj.327

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-16

Як цитувати

Ревко, А., & Галушка, Д. (2025). Соціальне підприємництво 2.0: як штучний інтелект трансформує підходи до вирішення соціальних проблем та його правового регулювання. Проблеми і перспективи економіки та управління, (1(41), 24–35. https://doi.org/10.25140/2411-5215-2025-1(41)-24-35

Номер

Розділ

ТЕОРЕТИЧНІ ПРОБЛЕМИ РОЗВИТКУ НАЦІОНАЛЬНОЇ ЕКОНОМІКИ