ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ ПРОДУКТОВОЇ АНАЛІТИКИ

Анотація

Автором статті досліджено особливості інтеграції технологій штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МШ) в сучасні інформаційні системи продуктової аналітики. Актуальність теми зумовлена переходом цифрового бізнесу від реактивної обробки даних до проактивного моделювання та проектування користувацького досвіду в реальному часі. У роботі порівняно аналітичні контексти моделей Business-to-Business (B2B) та Software as a Service (SaaS), визначено ключові продуктові метрики (NRR, LTV, Churn, TTV) та оцінено економетричну ефективність алгоритмів (XGBoost, LSTM, NLP) у задачах прогнозування відтоку клієнтів.

Наукова новизна дослідження полягає в систематизації та порівнянні архітектурних рішень провідних платформ Amplitude, Mixpanel, Heap, PostHog та Hex. Виявлено технологічний зсув від простих інтерфейсів природної мови до автономних ієрархічних мультиагентних систем, що здатні самостійно виявляти аномалії та формулювати продуктові гіпотези. Досліджено роль нового стандарту Model Context Protocol (MCP) у побудові семантичних хабів підприємств для крос-системного аналізу даних із Stripe, Shopify, Google Ads та CRM-систем.

Критично проаналізовано методологічні ризики «інтуїтивної аналітики» (vibe analytics) та «відмивання впевненості» (confidence laundering), які виникають при делегуванні аналізу ШІ- моделям без перевірки економетричних припущень. Обґрунтовано концепцію «Аналітичного контракту» як програмного бар'єра контролю, а також впровадження метрики Override Rate (частка коригування рішень ШІ користувачем) як ключового випереджаючого індикатора деградації моделей.


Посилання

1. Міністерство цифрової трансформації України. Державна стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні на 2024–2027 роки. URL: https://thedigital.gov.ua/news/technologies/.
2. Amplitude AI Analytics Platform URL: https://amplitude.com/ai-analytics-platform (дата звернення: 28. 06.2026).
3. Arbour J., Bojinov I., Feller A., Ni X. The Analysis Contract: Governing "Vibe Methodology" in AI-assisted Product Analytics. arXiv preprint. 2026. URL: https://arxiv.org/html/2605.08071v1
4. Borysova T., Dudar V. Optimization of B2B targeting for digital products of IT enterprises based on the analysis of product policy and global consumer behavior. Галицький економічний вісник. 2026. С. 206–214. DOI: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2026.01.
5. Google Analytics. Google for Developers. URL: https://developers.google.com/analytics (дата звернення: 28. 06.2026).
6. Lysenko I., Khomenko I., Babachenko L., Ilchuk V. Innovation marketing within the system of market analytics and enterprise product policy formation. Київський економічний науковий журнал. 2026. № 12. DOI: https://doi.org/10.32782/2786-765X/2026-12-14..
7. Mishchenko E., Smirnova I. Leveraging Artificial Intelligence for Scalable Customer Success in Mobile Marketing Technology: A Systematic Review and Strategic Framework. American Impact Review. 2026. URL: https://americanimpactreview.com/articles/e2026007.pdf
8. Mixpanel: AI Digital Analytics Platform for Product Teams. URL: https://mixpanel.com/home/ (дата звернення: 28.06.2026).
9. Neursu V. M. K., Vuyyuru R. K. R., Kilaru K. From Data to Decisions: AI in SaaS Product Analytics and Customer Experience Optimization. Sarcouncil Journal of Public Administration and Management. 2025. Vol. 4, no. 2. P. 1-8. https://doi.org/10.5281/zenodo.15046839
10. Zare Z., Islam Sifat A., Karatas M. Data analytics and ML for personalization in tech marketing. Journal of Soft Computing and Decision Analytics. 2025. Vol. 3(1). Pp. 92–111. DOI: 10.31181/jscda31202562.