Ризики використання генеративного штучного інтелекту в маркетингових дослідженнях

Ключові слова: генеративний штучний інтелект, ГШІ, маркетингові дослідження, ризики використання штучного інтелекту, синтетичні дані, «синтетичні» персони

Анотація

У статті розглянуто практику використання генеративного штучного інтелекту (ГШІ) в маркетинговій діяльності, що дозволило виявити його вплив на маркетингові дослідження та окреслити ризики із якими стикаються дослідники на кожному етапі процесу.

Вступна частина. Цифровізація змінює ландшафт бізнесу. Технологією, яка має значну сферу застосування та здатна якісно виконувати багато завдань є генеративний штучний інтелект. Окрім здатності автоматизувати рутинні процеси, ГШІ може генерувати ідеї, глибше розуміти клієнта, забезпечувати гіперперсоналізацію, здійснювати краще прогнозування та пропонувати інноваційні рішення в сфері маркетингу. Його використання розширює можливості для аналізу масивів даних і прогнозної аналітики, однак водночас супроводжується низкою ризиків та викликів. Це зумовлює необхідність критичного осмислення наслідків використання ГШІ в маркетингових дослідженнях.

Постановка проблеми. Інтеграція генеративного ШІ в маркетингові дослідження трансформує підходи до збирання, оброблення та інтерпретації даних про споживчу поведінку. При очевидних перевагах, яку надають технології ШІ, зростає залежність від алгоритмічних рішень, використання яких містить в собі загрози здатні суттєво впливати на отримані результати.

Нерозв’язані аспекти. Попри значний інтерес до ШІ з боку науковців, проблематика використання генеративного штучного інтелекту в маркетингових дослідженнях знаходиться поза їх увагою. Зокрема, невисвітленими залишаються питання забезпечення конфіденційності даних, контроль якості даних, протидія ботам, запобігання «галюцинаціям» моделей ГШІ та інші. Тобто ризикам, які порушують права людини та можуть спотворити результати дослідження.

Мета статті. Метою статті є систематизація ризиків використання ГШІ в маркетингових дослідженнях та пошук шляхів їх мінімізації.

Основний матеріал. Проаналізовано аналітичні звіти дослідницьких агенцій з питань практики використання ГШІ. Виділено практичні напрямки його застосування у маркетинговій діяльності, висвітлено переваги та недоліки використання ГШІ у процесі маркетингових досліджень, окреслено ризики із яким зіштовхуються маркетологи-дослідники, здійснено систематизацію ризиків використання ГШІ у маркетингових дослідженнях за природою їх походження, наведено заходи з мінімізації виявлених ризиків.

Висновки: Маркетингові дослідження із використанням ГШІ повинні базуватись на використанні гібридного підходу (людина ↔ ГШІ), оскільки він здатен забезпечити оптимальне поєднання переваг алгоритмічних рішень та людської експертизи. Практичне значення полягає у розумінні походження ризиків, а відповідно пошуку можливостей їх мінімізації, дотримання етичних стандартів та зниженні помилок при прийнятті рішень.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографія автора

Ніна Павлішина , Національний університет «Запорізька політехніка»

кандидат економічних наук, доцент

Посилання

Abumalloh, R., Niasah, M., & Does, R. (2024). Ali Metaverse improve communications quality and customer trust? A user-centric evaluation framework based on the cognitive-affective-behavioural theory. Journal of Innovation & Knowledge, 9(1). Retrieved from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2444569X24001082

Brand, J., Israeli, A., & Ngwe, D. (2023). Using LLMs for Market Research. Harvard Business School Marketing Unit Working Paper, 23-06260. Retrieved from: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4395751

Center for Economic Strategy. (2023). AI trends: what are the ethical threats of using artificial intelligence? Retrieved from: https://ces.org.ua/yaki-eticni-zagrozi-nese-vikoristannya-stucnogo-intelektu/ [in Ukrainian]

Discuss. (2024). Generative AI in Market Research: Enhancing Insights and Decision-Making. Retrieved from: https://www.discuss.io/blog/generative-ai-in-market-research-enhancing-insights-and-decision-making/

Estevez, M., Ballestar, M. T., & Sainz, J. (2024). Market research and knowledge using Generative AI: the power of Large Language Models. Journal of Innovation & Knowledge, 5. Retrieved from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2444569X25001416

HubSpot. (2025). AI Trends for Marketers. Retrieved from: https://53.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/53/HubSpots%202025%20AI%20Trends%20for%20Marketers%20Report.pdf

Imperva. (2024). Bad Bot Report 2024. Retrieved from: https://www.imperva.com/resources/resource-library/reports/2024-bad-bot-report/

Imperva. (n.d.). The Rise in Unstructured Data and AI Security Risks. Retrieved from: https://www.imperva.com/resources/resource-library/reports/the-rise-in-unstructured-data-and-ai-security-risks/

Kaiser, C., Manewitsch, V., Schallner, R., & Steck, L. (2024). Generative AI in Market Research. Nuremberg Institute for Market Decisions. Retrieved from: https://www.nim.org/en/publications/detail/generative-ai-in-market-research

Market Research Institute International. (2025). For the Love of Learning: Career Development in a Changing Market Research Industry. Retrieved from: https://files.constantcontact.com/4a0478f8601/d928ba87-4b56-4d3f-a7c0-32f04314435a.pdf

MindForce Research. (2024). The Rise of AI in Market Research: Opportunities and Challenges. Retrieved from: https://blog.mindforceresearch.com/the-rise-of-ai-in-market-research-opportunities-and-challenges/

OECD. (2016). General Data Protection Regulation (GDPR) (EU) 2016/679. Retrieved from: https://www.oecd.org/en/publications/access-to-public-research-data-toolkit_a12e8998-en/general-data-protection-regulation-gdpr-eu-2016-679_308fe54f-en.html

TGM Research. (n.d.). AI-Powered Data Analysis and Predictive Analytics in Modern Market Research. Retrieved from: https://tgmresearch.com/ai-data-analysis-in-market-research.html

TGM Research. (n.d.). The Impact of AI on Market Research: Opportunities, Best Practices, and Real-World Applications. Retrieved from: https://tgmresearch.com/ai-impact-on-market-research.html

Toubia, O. (2025). How Gen AI Is Transforming Market Research. Columbia Business School. Retrieved from: https://business.columbia.edu/insights/digital-future/ai/generative-ai-market-research

User Interviews. (2023). State of User Research 2023. Retrieved from: https://www.userinterviews.com/state-of-user-research-report

User Interviews. (2025). State of User Research 2025. Retrieved from: https://www.userinterviews.com/state-of-user-research-report#introduction

Quantilope. (2025). What Is Generative AI in Market Research and How Can It Help You Do More? Retrieved from: https://www.quantilope.com/resources/what-is-generative-ai-in-market-research-and-how-can-it-help-you-do-more

Опубліковано
2026-06-30
Цитовано
Як цитувати
Павлішина , Н. (2026). Ризики використання генеративного штучного інтелекту в маркетингових дослідженнях. ФІНАНСОВО-КРЕДИТНІ СИСТЕМИ: ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ, 2(21), 255-268. https://doi.org/10.26565/2786-4995-2026-2-20
Розділ
Управління фінансово-кредитними системами та соц.-гум. компонента їх розвитку