Підвищення економічної ефективності управління даними та штучного інтелекту в різноманітних умовах авіаційного ринку
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.352883Ключові слова:
дані, штучний інтелект в авіації, операційна ефективність, панельна регресія, кластерний аналізАнотація
Об'єктом дослідження є комплекс управлінських практик та організаційних механізмів, що забезпечують впровадження технологій аналізу даних та штучного інтелекту в діяльність авіакомпаній. Дослідження стосується проблеми кількісної оцінки впливу обсягу та якості рішень на основі даних та штучного інтелекту на ключові показники управлінської ефективності авіакомпаній.
Було отримано такі результати:
– аналіз рівня цифрової зрілості з ключовими показниками фінансової та операційної діяльності авіакомпаній виявив значну міжкластерну диференціацію;
– збільшення цифрової зрілості штучного інтелекту на один пункт пов'язане зі зростанням операційної маржі на 1,98%, тоді як збільшення частки інвестицій у дані на 1% сприяє її зростанню на 1,12%;
– дві стандартні моделі управління інноваційними проєктами в галузі даних та штучного інтелекту, які продемонстрували різні результати в досліджуваних інституційних контекстах.
Отримані результати можна пояснити тим, що перетворення інвестицій у технології на фінансові результати опосередковується якістю системи управління, яка включає стратегічне узгодження, координацію організаційних змін та систему оцінки ефективності інвестицій.
Специфіка отриманих результатів має подвійний характер: з одного боку, вони підтверджують універсальний позитивний ефект від впровадження даних та штучного інтелекту; з іншого боку, вони підкреслюють критичне значення контекстно-залежної, кластерно-специфічної стратегії управління.
Практичне значення цього дослідження полягає у формуванні доказової бази для прийняття обґрунтованих рішень керівництвом авіакомпанії, а також у розробці чітко визначених інструментів для максимізації віддачі від інвестицій у цифрові технології
Посилання
- Fondevila-Gascón, J.-F., Gutiérrez-Aragón, Ó., Lopez-Lopez, D., Curiel-Barrios, G., Alabart-Algueró, J. (2025). Passenger perceptions of Artificial Intelligence in airline operations: Implications for air transport management. Journal of Air Transport Management, 129, 102874. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2025.102874
- Alomar, I., Jacob, C. O. (2025). The Integration of Artificial Intelligence in Management of Airline Operation Control Centre (SmartLynx Airlines Case Study). TRANSBALTICA XV: Transportation Science and Technology, 398–409. https://doi.org/10.1007/978-3-031-85390-6_37
- Ali, W., Khan, A., Asghar, M., Kamran, M., Amin, N. (2024). Influence of artificial intelligence on cost efficiency and organizational performance with the mediating role of cost management control systems in transformational organizations. Bulletin of Management Review, 1 (4), 59–91. Available at: https://www.bulletinofmanagementreview.com/index.php/Journal/article/view/62
- Moghadasnian, S., Ketabchi, M. (2024). Cost efficiency and financial health in airlines leveraging cost management KPIs. Transactions on Data Analysis in Social Science, 6 (3), 31–40. Available at: https://www.researchgate.net/publication/378304569_Cost_Efficiency_and_Financial_Health_in_Airlines_Leveraging_Cost_Management_KPIs
- Moghadasnian, S. A., Rajol, M. (2025). Artificial intelligence in airline business management a paradigm shift in the industry. Journal Business of Data Science Research, 4 (1), 6–12. Available at: https://www.researchgate.net/profile/Seyyedabdolhojjat-Moghadasnian/publication/392270838_Artificial_Intelligence_in_Airline_Business_Management_A_Paradigm_Shift_in_the_Industry/links/683beb208a76251f22eac6f2/Artificial-Intelligence-in-Airline-Business-Management-A-Paradigm-Shift-in-the-Industry.pdf
- Mohamed, H. (2025). AI-Driven Financial Modelling for Airline Profitability and Cost Reduction. Journal of Airline Operations and Aviation Management, 4 (1), 58–73. https://doi.org/10.69978/jaoam.v4.i1.5
- Ivan, B., Olga, B., Oksana, H., Roman, P., Marta, S., Khrystyna, K. (2024). Application of Grey Relational Analysis for Utilizing Artificial Intelligence Methods in Aviation Management. AI in Business: Opportunities and Limitations, 113–123. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48479-7_11
- Mustafayeva, A., Karimov, B. A., Ahmadov, H., Manafov, E. (2025). Application of Artificial Intelligence-Based Digital Technologies in Transport Logistics. International Journal of Transportation Research and Technologys, 02, 23. https://doi.org/10.71108/transporttech.vm02is02.02
- Alketbi, M. A., Dweiri, F., Dalalah, D. (2024). The Role of Artificial Intelligence in Aviation Construction Projects in the United Arab Emirates: Insights from Construction Professionals. Applied Sciences, 15 (1), 110. https://doi.org/10.3390/app15010110
- Moghadas Nian, S. A. H. (2026). AI-Driven Inventory Optimization in Airline Logistics: Enhancing Efficiency, Sustainability, and Operational Performance. https://doi.org/10.2139/ssrn.6119086
- Poulaki, I., Koufodontis, N. I., Papadimitriou, S. (2025). Airline revenue management, distribution and passengers: market trends in a technology driven triangle. Worldwide Hospitality and Tourism Themes, 17 (1), 35–47. https://doi.org/10.1108/whatt-12-2024-0304
- Guerrini, A., Ferri, G., Rocchi, S., Cirelli, M., Piña, V., Grieszmann, A. (2023). Personalization @ scale in airlines: combining the power of rich customer data, experiential learning, and revenue management. Journal of Revenue and Pricing Management, 22 (2), 171–180. https://doi.org/10.1057/s41272-022-00404-8
- Geske, A. M., Herold, D. M., Kummer, S. (2025). Using sustainable technology to drive efficiency: Artificial intelligence as an information broker for advancing airline operations management. Sustainable Technology and Entrepreneurship, 4 (3), 100111. https://doi.org/10.1016/j.stae.2025.100111
- Kalai, M., Becha, H., Helali, K. (2024). Effect of artificial intelligence on economic growth in European countries: a symmetric and asymmetric cointegration based on linear and non-linear ARDL approach. Journal of Economic Structures, 13 (1). https://doi.org/10.1186/s40008-024-00345-y
- Drago, C., Costantiello, A., Savorgnan, M., Leogrande, A. (2025). Macroeconomic and Labor Market Drivers of AI Adoption in Europe: A Machine Learning and Panel Data Approach. Economies, 13 (8), 226. https://doi.org/10.3390/economies13080226
- Florido-Benítez, L., del Alcázar Martínez, B. (2024). How Artificial Intelligence (AI) Is Powering New Tourism Marketing and the Future Agenda for Smart Tourist Destinations. Electronics, 13 (21), 4151. https://doi.org/10.3390/electronics13214151
- Eleimat, M., Őszi, A. (2025). Cybersecurity in Aviation: Exploring the Significance, Applications, and Challenges of Cybersecurity in the Aviation Sector. Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 53 (2), 169–183. https://doi.org/10.3311/pptr.37153
- Dodgson, M. (2017). Innovation Management. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781351240185
- Heiets, I., La, J., Zhou, W., Xu, S., Wang, X., Xu, Y. (2022). Digital transformation of airline industry. Research in Transportation Economics, 92, 101186. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2022.101186
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Abdul-Khassen Nurlanuly, Serik Serikbayev, Aizhamal Aidaraliyeva, Nazym Akhmetzhanova, Inna Stecenko, Almira Saktayeva, Oxana Kirichok
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
