LARGE LANGUAGE MODELS:  BUSINESS APPLICATIONS AND DEVELOPMENT PROSPECTS

О. В. Скакаліна; А. Ю.  Голуб

doi:10.26906/SUNZ.2025.1.129-133

Автор(и)

О. В. Скакаліна Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
А. Ю. Голуб Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.1.129-133

Ключові слова:

великі мовні моделі, штучний інтелект, бізнес, ефективність, інновації, автоматизація, перспективи розвитку

Анотація

У статті досліджено потенціал застосування великих мовних моделей (LLM) у бізнесі. Визначено
основні сфери їх використання, серед яких обслуговування клієнтів, маркетинг та продажі, внутрішні операції, розробка
продуктів та інновації. Проаналізовано переваги впровадження LLM, такі як підвищення ефективності, зниження
витрат, покращення якості обслуговування та стимулювання інновацій. Розглянуто виклики та обмеження, пов'язані з
використанням LLM, зокрема питання якості даних, вартості, безпеки, етики та необхідності людського контролю.
Окреслено перспективи розвитку LLM та їх вплив на майбутнє бізнес-середовища, включаючи гіперперсоналізацію,
автоматизоване прийняття рішень, розширення можливостей співробітників, створення нових бізнес-моделей та
мультимодальність. Зроблено висновок про значний потенціал LLM для трансформації бізнесу та наголошено на
важливості подальших досліджень у цій галузі.

Завантаження

Посилання

1. Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A., Kaiser L., Polosukhin, I. Attention Is All You Need. arXiv preprint. (2017). https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762

2. Ahmed El-Kishky, Daniel Selsam, Francis Song, Giambattista Parascandolo, Hongyu Ren, Hunter Lightman, Hyung Won Chung, Ilge Akkaya, Ilya Sutskever, Jason Wei, Jonathan Gordon, Karl Cobbe, Kevin Yu, Lukas Kondraciuk, Max Schwarzer, Mostafa Rohaninejad, Noam Brown, Shengjia Zhao, Trapit Bansal, Vineet Kosaraju, Wenda Zhou. OpenAI. Learning to reason with LLMs. (2024) [Online]. Available:https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/.

3. OpenAI. Introducing OpenAI o1-preview. (2024). Available:https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/.

4. Subramanyam Sahoo, Kamlesh Dutta, Boardwalk Empire: How Generative AI is Revolutionizing Economic Paradigms(2024) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2410.15212

5. Maxim Vidgof, Stefan Bachhofner, Jan Mendling. Large Language Models for Business Process Management: Opportunities and Challenges. (2023) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2304.04309 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-41623-1_7

6. Son The Nguyen, Theja Tulabandhula. Generative AI for Business Strategy: Using Foundation Models to Create Business Strategy Tools.(2023) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2308.14182

7. Sai Krishnan Mohan. Management Consulting in the Artificial Intelligence – LLM Era(2024) Management Consulting Journal DOI:10.2478/mcj-2024-0002 DOI: https://doi.org/10.2478/mcj-2024-0002

8. Jean Kaddour, Joshua Harris, Maximilian Mozes, Herbie Bradley, Roberta Raileanu, Robert McHardy. Challenges and Applications of Large Language Models. (2023) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2307.10169

9. Wenbo Sun, Jiaqi Wang, Qiming Guo, Ziyu Li, Wenlu Wang, Rihan Hai. CEBench: A Benchmarking Toolkit for the CostEffectiveness of LLM Pipelines. (2024) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2407.12797

10. Mahei Manhai Li, Irina Nikishina, Özge Sevgili, Martin Semmann. Wiping out the limitations of Large Language Models – A Taxonomy for Retrieval Augmented Generation. (2024) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2408.02854

11. Ayush RoyChowdhury, Mulong Luo, Prateek Sahu, Sarbartha Banerjee, Mohit Tiwari. ConfusedPilot: Confused Deputy Risks in RAG-based LLMs (2024) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2408.04870

12. Michael Grohs, Luka Abb, Nourhan Elsayed, Jana-Rebecca Rehse. Large Language Models can accomplish Business Process Management Tasks (2023) arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2307.09923

13. Alex G. Kim, Maximilian Muhn, Valeri V. Nikolaev. Financial Statement Analysis with Large Language Models (2024) WORKING PAPER NO. 2024-65 Becker Friedman Institutehttps://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4835311#

14. Ming Cheung. A reality check of the benefits of LLM in business. (2024). arXiv preprinthttps://doi.org/10.48550/arXiv.2406.10249

15. Fabrizio Dell'Acqua, Saran Rajendran, Edward McFowland III, Lisa Krayer, Ethan Mollick, François Candelon, Hila Lifshitz-Assaf, Karim R. Lakhani, Katherine C. Kellogg. Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. (2023) Harvard Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper No. 24-013.https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4573321# DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4573321