Статья: ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТНЫХ ПРЕИМУЩЕСТВ ПЕРСОНАЛА: МЕЖОТРАСЛЕВОЙ АСПЕКТ И ПРАКТИКА ВНЕДРЕНИЯ (2026)

Читать онлайн

Статья посвящена разработке и теоретико-методологическому обоснованию нейросетевой модели объективной оценки конкурентных преимуществ персонала, а также проектированию интеллектуальных алгоритмов формирования персонализированных траекторий их развития. В исследовании обоснована необходимость внедрения подобных систем в условиях цифровой экономики, а также стратегическая важность выявления скрытых резервов сотрудников для обеспечения технологического суверенитета. Рассмотрены текущие реалии управления талантами и ограничения традиционных линейных методов оценки из-за высокой субъективности. Выявлено, что современные исследователи рассматривают конкурентоспособность персонала как совокупность профессиональных (hard skills) и личностных (soft skills) компетенций, которые не могут быть оценены сами по себе, а только в сравнении с компетентностью других работников. Определено, что конкурентные преимущества персонала формируются под воздействием множества факторов: от специфических профессиональных компетенций до личностных характеристик, носят относительный характер, в связи с чем существует сложность их оценки. Обоснована необходимость создания гибконастраиваемой нейросетевой модели, которая должна обладать высокой предсказательной способностью и соответствовать требованиям трудового законодательства, выступая исключительно в роли инструмента аналитической поддержки. Разработан алгоритм функционирования нейросетевой модели оценки конкурентных преимуществ персонала, в рамках которого выделены все значимые этапы функционирования модели: от подготовки данных и многоклассовой классификации до прогнозирования на базе пяти универсальных компетенций. Важным моментом проведенного исследования выступает доказанная межотраслевая универсальность нейросетевой модели, где адаптация под специфику различных секторов экономики осуществляется путем варьирования весовых коэффициентов без перестройки архитектуры сети. Статья содержит результаты апробации модели с учетом весовых коэффициентов компетенций, характерных для специфики IT-компаний (прогностическая точность 89,8%). Определено, что нейросетевая модель должна выступать исключительно как система поддержки принятия управленческих решений. Непрерывное применение разработанной модели позволит найти «узкие места» в профессиональном развитии сотрудников и возможности для их роста.

Ключевые фразы: нейронные сети, машинное обучение, УПРАВЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ, конкурентные преимущества, HR-АНАЛИТИКА, компетенции, межотраслевая универсальность, цифровая трансформация, оценка персонала
Автор (ы): ГРИДИНА Валерия Валериевна (GRIDINA V. V.)
Журнал: НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
004.89. Прикладные системы искусственного интеллекта. Интеллектуальные системы, обладающие знаниями
331.101. Общие вопросы труда. Теория труда. Наука о труде
Для цитирования:
ГРИДИНА В. В. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТНЫХ ПРЕИМУЩЕСТВ ПЕРСОНАЛА: МЕЖОТРАСЛЕВОЙ АСПЕКТ И ПРАКТИКА ВНЕДРЕНИЯ // НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ. 2026. № 2
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.