Методи, інструменти та ризики інвестиційного контролінгу ІТ-компаній в умовах економічної нестабільності

Abstract

статті проаналізовано основні наукові підходи до визначення сутності інвестиційного контролінгу та щодо виокремлення його методів, інструментів та ризиків. З’ясовано, що під інвестиційним контролінгом розуміють систему заходів, спрямованих на забезпечення контролю за процесами планування, моніторингу та коригування інвестиційної діяльності з метою мінімізації ризиків, підвищення результативності проєктів та акумуляції фінансових ресурсів, необхідних для здійснення фінансово-господарської діяльності та забезпечення стабільного розвитку суб’єкта господарювання. Розкрито сутність інвестиційного контролінгу як ефективного інструменту стратегічного управління, який забезпечує ефективність використання інвестиційних ресурсів, знижує ризики та підвищує фінансову стійкість. Досліджено сучасні методи та інструменти інвестиційного контролінгу, що адаптовані до специфіки діяльності ІТ-компаній в умовах економічної нестабільності та стратегічної невизначеності. Встановлено, що найефективнішими для ІТ-компаній є такі методи інвестиційного контролінгу як Sensitivity Analysis (Аналіз чутливості) (рівень ефективності використання 4,8), NPV (Чиста приведена вартість) (рівень ефективності використання 4,7) та Scenario Analysis (Сценарний аналіз) (рівень ефективності використання 4,5). Виокремлено найбільш часто використовувані ІТ-компаніями інструменти інвестиційного контролінгу, а саме: ВІ-системи, MS Exel, фінансові калькулятори, аналітичні скрипти, ERP-системи, Google Data Studio та Power BI дашборд. Обґрунтовано необхідність адаптації класичних підходів до інвестиційного контролінгу з урахуванням динаміки ІТ-середовища, високої частки нематеріальних активів та нестабільності зовнішнього середовища. Запропоновано основні напрямки підвищення ефективності інвестиційного контролінгу, зокрема, доведено необхідність розвитку його цифрових технологій, посилення аналітичної компетенції управлінського персоналу, забезпечення високого рівня інтелектуального капіталу та прозорості інвестиційних проєктів. Перспективами подальших наукових досліджень визначено потребу у розробленні галузевих моделей контролінгу для ІТ-сектору та інтеграції штучного інтелекту й машинного навчання в системи контролінгу. The article analyzes key scientific approaches to defining the essence of Tools controlling and the classification of its methods and instruments. It is established that investment controlling refers to a system of measures aimed at ensuring control over the processes of planning, monitoring, and adjusting investment activities in order to minimize risks, increase project effectiveness, and accumulate the financial resources needed for economic operations and the sustainable development of a business entity. The study reveals the nature of investment controlling as an effective strategic management tool that enhances the efficiency of investment resource usage, reduces risks, and strengthens financial stability. It examines modern methods and tools of investment controlling that are adapted to the specific features of IT companies operating under economic instability and strategic uncertainty. It is found that the most effective methods for IT companies include Sensitivity Analysis (efficiency score: 4.8), Net Present Value (NPV) (efficiency score: 4.7), and Scenario Analysis (efficiency score: 4.5). The most commonly used investment controlling Tools in IT companies are identified as BI systems, MS Excel, financial calculators, analytical scripts, ERP systems, Google Data Studio, and Power BI dashboards. The study substantiates the need to adapt classical approaches to investment controlling, taking into account the dynamic IT environment, the high share of intangible assets, and external instability. The main directions for improving the effectiveness of investment controlling are proposed, including the development of digital technologies, the enhancement of analytical competencies among management personnel, the strengthening of intellectual capital, and ensuring the transparency of investment projects. Further research prospects include the development of industry-specific controlling models for the IT sector and the integration of artificial intelligence and machine learning into controlling systems.