Від прогнозу до рішення:

як Іван Панкулич досліджує використання штучного інтелекту в міжнародній торгівлі

Український дослідник Іван Панкулич розглядає, як аналітика даних, машинне навчання та генеративний штучний інтелект можуть допомогти підприємствам оцінювати ризики й ухвалювати рішення на зовнішніх ринках.

Коли експорт потребує більше, ніж інтуїції

Компанія може мати конкурентний продукт, досвідчених менеджерів і перспективних партнерів — але все одно помилитися з моментом виходу на новий ринок. Попит змінюється швидше, ніж оновлюються бізнес-плани; ціни й логістичні маршрути залежать від подій за тисячі кілометрів. Для зовнішньоекономічної діяльності така невизначеність давно стала не винятком, а повсякденною умовою.

Саме цю проблему досліджує І.Панкулич, який працює на перетині міжнародного менеджменту, торговельної аналітики та цифрових технологій. У центрі його уваги — не штучний інтелект як модний інструмент, а практичне запитання: які дані потрібні керівникові, щоб краще обґрунтувати рішення про експорт, партнерство або переговорну стратегію?

Три технології — один управлінський процес

У 2026 році І.Панкулич представив методичні рекомендації «Застосування аналітики даних, машинного навчання та генеративного штучного інтелекту в управлінні зовнішньоекономічною діяльністю підприємств». Назва окреслює три взаємопов’язані інструменти. Аналітика даних допомагає описати ситуацію на ринку, машинне навчання — виявляти закономірності й будувати прогнози, а генеративний ШІ — підтримувати підготовку та адаптацію ділових комунікацій.

Водночас жоден із них не повинен підміняти рішення відповідальної особи. Прогноз потребує перевірки на якісних даних, оцінка партнера — належної перевірки джерел, а автоматично підготовлений лист — професійного й юридичного контролю. Саме поєднання технології з управлінською відповідальністю становить важливу тему цього напряму досліджень.

Чи можна передбачити нестабільний попит? 

Окреме дослідження І.Панкулича «Prediction of Export Sales Volumes Using Machine Learning in Conditions of Unstable Demand» присвячене прогнозуванню експортних продажів за умов нестабільного попиту. Традиційні розрахунки часто виходять із припущення, що вчорашні тенденції триватимуть завтра. Але різкі коливання ринку можуть швидко зробити такі припущення ненадійними.

Використання машинного навчання відкриває можливість аналізувати більше змінних і враховувати нелінійні зв’язки. Однак корисність моделі визначається не складністю алгоритму, а її перевірюваною точністю, актуальністю вихідної інформації та зрозумілістю для менеджера, який має ухвалити рішення.

Перевірка контрагента: від документа до цифрового профілю

Друга лінія роботи І.Панкулича стосується надійності іноземних бізнес-партнерів. У праці «Methodologies for Digital Profiling of Foreign Partners to Assess Their Reliability and Solvency» він розглядає цифрове профілювання як підхід до оцінювання надійності й платоспроможності контрагентів.

У міжнародному договорі важливо не лише правильно сформулювати умови, а й розуміти, чи зможе інша сторона їх виконати. Фінансові показники, відкриті реєстри та інші законно отримані відомості можуть доповнювати належну перевірку. Водночас ризики помилкових даних, непрозорих алгоритмічних оцінок і неналежного поводження з інформацією вимагають обережності.

ШІ як помічник у міжнародних B2B-комунікаціях

Ще одна публікація дослідника — «Impact of Generative Artificial Intelligence on the Personalization of Communication in International B2B Sales» — присвячена персоналізації комунікації в міжнародних продажах. Для ділових переговорів недостатньо перекласти однакову комерційну пропозицію кількома мовами. Потрібно розуміти потреби партнера, особливості ринку та контекст співпраці.

Генеративний ШІ може пришвидшити підготовку матеріалів, але не бере на себе відповідальності за точність тверджень, конфіденційність чи юридичні наслідки домовленостей. Тому в дослідженні цього інструмента важливе місце посідають межі його застосування.

Чому це важливо для українських підприємств

Для бізнесу, що виходить на ринки ЄС, США та інших країн, цифрові технології можуть стати способом зменшити інформаційну невизначеність. Але сам факт використання ШІ ще не означає кращого управління. Значення мають якість даних, можливість перевірити висновок, дотримання правових вимог та здатність керівника пояснити прийняте рішення.

Роботи І.Панкулича об’єднує саме ця прикладна постановка питання: як перетворити масиви інформації на обґрунтовані дії у міжнародній торгівлі. У світі, де ризики змінюються швидше за традиційні управлінські процедури, така розмова виходить далеко за межі суто технологічної теми.

Закон і Бізнес