Проведено концептуальний аналіз традиційного та ШІ-орієнтованого підходів. Методологія дослідження включала систематичний аналіз літератури, виявлення основних обмежень класичного методу, а також тестування можливостей ШІ для покращення узгодженості та точності вагових коефіцієнтів. Результати дослідження показали, що впровадження ШІ у метод аналізу ієрархій (МАІ) значно зменшує рівень суб'єктивності експертних оцінок, знижує потребу у ручному коригуванні матриць парних порівнянь та підвищує узгодженість ухвалених рішень. Зокрема, алгоритми оптимізації автоматично ідентифікують суперечливі оцінки та коригують їх без втручання людини, що скорочує час ухвалення рішень. Використання методів кластеризації допомагає автоматично групувати критерії та альтернативи за схожими характеристиками, зменшуючи кількість необхідних парних порівнянь. Застосування алгоритмів прогнозування вагових коефіцієнтів, заснованих на машинному навчанні, дає змогу адаптувати МАІ до динамічних змін у даних, підвищуючи стабільність і відтворюваність результатів.