Економічні ефекти впровадження штучного інтелекту у світовій індустрії авіаперевезень

Abstract

UK: В статті проаналізовано економічні ефекти впливу технологій штучного інтелекту на світову індустрію авіаперевезень в умовах цифрової трансформації міжнародного авіаційного ринку та зростання потреби у під-вищенні ефективності та безпеки. Застосовано методи системного та порівняльного аналізу, статистичного узагальнення, економічної інтерпретації даних, а також структурно-функціональний підхід для дослідження ролі ШІ в операційній, сервісній та інноваційній діяльності авіапідприємств. Отримані результати показують, що використання ШІ забезпечує оптимізацію операцій, скорочення витрат, підвищення точності прогнозування технічних потреб, поліпшення сервісу для пасажирів і зміцнення конкурентних позицій авіапідприємств на гло-бальному ринку. Практична цінність статті полягає у визначенні економічних переваг і потенційних ризиків цифровізації, що може слугувати основою для стратегічного планування розвитку авіапідприємств та форму-вання ефективних моделей інтеграції ШІ в міжнародний авіаційний бізнес.

EN: The article analyzes the economic effects of the impact of artificial intelligence technologies on the global air transport industry in the context of the digital transformation of the international aviation market and the growing need for increased safety. The relevance of the research is determined by the dynamic expansion of global air traffic, the increasing complexity of international aviation logistics, rising operational costs, and the strategic shift of aviation enterprises toward data-driven decision-making and technological innovation. In this context, AI is considered as a strategic economic resource that reshapes business models, management practices, and competitive behavior in the global aviation sector. The methodological framework of the study is based on a combination of system analysis, comparative analysis, statistical generalization, economic interpretation of empirical data, and a structural-functional approach. The application of comparative analysis allows for the identification of differences between traditional management approaches and AI-based solutions in the aviation industry, while statistical generalization provides an assessment of global trends and investment dynamics related to the implementation of AI technologies. The research results demonstrate that AI optimizes air traffic management systems, reduces fuel consumption and maintenance costs, improves the accuracy of forecasting and operational planning, enhances passenger service personalization, and increases the adaptability of aviation enterprises to external challenges such as weather disruptions, market volatility, and fluctuations in global demand. At the same time, the study identifies a number of critical risks associated with AI integration, including data protection issues, cybersecurity threats, algorithmic bias, technological dependence, and regulatory constraints that may limit the speed and effectiveness of digital adoption in international aviation markets. The practical value of the article lies in providing scientifically substantiated conclusions regarding the economic feasibility and strategic advantages of AI implementation in international aviation business practices. The results of the study may be used by airline managers, airport authorities, and policymakers to develop effective digital transformation strategies, improve regulatory frameworks, minimize technological risks, and enhance the resilience, sustainability, and global competitiveness of the air transportation industry.