Цифровая трансформация радикально изменяет традиционные подходы к управлению человеческими ресурсами, формируя новые модели взаимодействия между организацией и сотрудниками.
Цель настоящего исследования - выявить направления и особенности трансформации HR-практик в условиях активного внедрения цифровых технологий в управление. В работе проанализированы изменения в стратегиях подбора, развития, мотивации и удержания персонала, рассмотрены ключевые цифровые инструменты (HRIS, AI-рекрутинг, People Analytics), а также обозначены риски и барьеры, с которыми сталкиваются организации в процессе цифровизации HR-функции.
Результаты исследования опираются на смешанный метод: анкетирование HR-специалистов, кейс-анализ организаций из различных отраслей, контент-анализ корпоративных документов. Представлены выводы о том, что успешная адаптация HR-управления к цифровой реальности требует не только технологической модернизации, но и развития цифровой культуры, гибких организационных структур и новых компетенций как у сотрудников, так и у управленцев.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Информатика
Современная экономика переживает масштабную цифровую трансформацию, охватывающую все уровни организационной и управленческой деятельности.
Список литературы
1. Mullakhmetov K.S., Sadriev R.D., Gabaidullina L.A., Akhmetshin E.M. Influence of human capital characteristics on transformation of management and control in the management of social and economic systems // В сборнике: Innovation Management and Education Excellence through Vision 2020. Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference (IBIMA). 2018. С. 3562-3572.
2. Barmuta K.A., Akhmetshin E.M., Andryushchenko I.Y., Tagibova A.A., Meshkova G.V., Zekiy A.O. Problems of business processes transformation in the context of building digital economy // Entrepreneurship and Sustainability Issues. 2020. Т. 8. № 1. С. 945-959. EDN: QPSYSY
3. Салихов М.Р., Хадасевич Н.Р. Совершенствование системы организации и нормирования труда на предприятии путем применения it-технологий // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2022. Т. 12. № 7-1. С. 208-216. URL: item.asp?id=49592940. EDN: HBJLCE
4. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ HR-ДЕПАРТАМЕНТОВ РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovayatransformatsiya-deyatelnosti-hr-departamentovrossiyskih-predpriyatiy-v-sovremennyhusloviyah?utm_source=chatgpt.com.
5. УПРАВЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-chelovecheskimi-resursami-vusloviyah-tsifrovizatsii?utm_source=chatgpt.com.
6. КЛЮЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ В СФЕРЕ HR: ТЕНДЕНЦИИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ В РОССИИ https://cyberleninka.ru/article/n/klyuchevye-tehnologiitsifrovoy-transformatsii-v-sfere-hr-tendentsiiv-sfere-upravleniya-personalom-v-rossii?utm_source=chatgpt.com.
7. Цифровизация HR-процессов в российских организациях: современное состояние и перспективы https://1economic.ru/lib/122505?utm_source=chatgpt.com.
8. Digital human resource strategy: Conceptualization, theoretical development, and an empirical examination of its impact on firm performance https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037872062400048X?utm_source=chatgpt.com.
9. Галимуллин, Н. Р. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации банковской системы / Н. Р. Галимуллин // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2025. - Т. 2, № 3(156). - С. 142-150. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.02.018 EDN: RWCITW
Выпуск
Другие статьи выпуска
Целью настоящего исследования является выявление влияния цифровой экономики на устойчивое экономическое развитие, с акцентом на производственные, социальные и институциональные трансформации, вызванные цифровизацией. В работе рассматриваются теоретические подходы к понятию цифровой экономики, проводится систематизация ключевых факторов её развития и обосновывается их связь с целями устойчивого развития (ЦУР). На основе междисциплинарного анализа и обобщения данных международных организаций (OECD, UNCTAD, World Bank, WEF), а также эмпирических исследований в отдельных странах, установлены зависимости между уровнем цифровизации и макроэкономическими индикаторами устойчивости: ростом ВВП, энергоэффективностью, уровнем занятости и качеством государственного управления. В качестве авторского вклада предложена модель взаимовлияния цифровой зрелости и устойчивости на уровне национальных экономик, включающая цифровые инвестиции, уровень проникновения ИКТ, институциональную среду и социальную инклюзивность. Результаты могут быть применены при разработке государственной стратегии цифровой трансформации, цифровых ESG-инициатив и оценки долгосрочной устойчивости цифровых проектов.
В условиях ускоренной цифровизации мировой экономики происходит существенная трансформация традиционных экономических моделей. Данное исследование направлено на выявление характера и направлений изменений, происходящих в результате внедрения цифровых технологий в ключевые элементы экономической системы. На основе анализа современных научных источников, эмпирических данных и кейс-стадий были изучены такие аспекты, как переход от линейной модели производства к платформенной логике, рост роли данных как экономического ресурса, изменения в структуре занятости и собственности. В работе используется смешанный методологический подход, включающий контент-анализ стратегических документов, сравнительный анализ цифровых платформ и регрессионную оценку влияния цифровых факторов на экономическую результативность. Основное внимание уделяется таким технологиям, как искусственный интеллект, интернет вещей (IoT), блокчейн и большие данные. Результаты показывают, что цифровая трансформация способствует повышению гибкости бизнес-моделей, ускоряет циклы инноваций, однако одновременно порождает институциональные вызовы, включая рост цифрового неравенства, угрозу монополизации платформ и необходимость переопределения роли государства в экономике. В заключении предложены рекомендации по адаптации экономической политики к новым цифровым реалиям.
В условиях роста требований к надёжности и непрерывности электроснабжения, обеспечение оперативного и безопасного ремонта воздушных линий электропередачи (ВЛЭП) 110 кВ становится критически важным для энергетических компаний. Одним из перспективных направлений повышения эффективности и снижения риска для персонала является внедрение роботизированных комплексов - в частности, роботов-манипуляторов, способных выполнять ремонтные работы под напряжением. В статье рассматривается технико-экономическое обоснование применения робота-манипулятора для обслуживания ВЛЭП 110 кВ. Представлены расчёты затрат, эксплуатационных рисков и сроков окупаемости, проведено сравнение с традиционными методами. Результаты показывают, что использование роботизированной техники может существенно повысить уровень промышленной безопасности и снизить совокупные затраты при условии корректной интеграции в существующие процессы.
В условиях растущей сложности и нестабильности экономической среды повышается значимость точного прогнозирования эффективности инновационных проектов. В данной статье рассматриваются гибридные модели управления рисками и неопределенностью как инструмент повышения обоснованности инвестиционных решений. Сочетание статистических, экспертных и интеллектуальных методов позволяет учитывать множественность сценариев развития событий, неполноту информации и динамику внешней среды. На основе проведённого кейс-анализа демонстрируется, как внедрение гибридного подхода повышает точность прогноза и устойчивость инновационных решений к внешним шокам. Представленные результаты могут быть полезны как для частного бизнеса, так и для государственных структур, отвечающих за реализацию технологической политики.
Целью настоящего исследования является анализ влияния цифровых технологий на процессы инновационного развития экономики в условиях цифровой трансформации. В статье рассмотрены современные подходы к оценке цифровой зрелости экономических систем, выявлены взаимосвязи между уровнем цифровизации и интенсивностью инновационных процессов. Проведён анализ эмпирических данных по странам и отраслям, который подтвердил, что интеграция таких технологий, как искусственный интеллект, большие данные и интернет вещей, способствует ускорению инновационной активности, снижению транзакционных издержек и росту экономической эффективности. Особое внимание уделено роли цифровой инфраструктуры как системообразующего элемента инновационной экономики. В результате выявлены как позитивные эффекты цифровизации, так и вызовы, связанные с неравномерностью технологического развития, цифровым неравенством и институциональными барьерами. На основе полученных данных сформулированы предложения по усилению синергии между государственной политикой, цифровой трансформацией и стратегиями инновационного роста.
В условиях цифровизации экономики и роста объёмов корпоративных данных возрастает потребность в эффективных инструментах анализа финансовой отчётности. Одним из перспективных направлений является применение нейросетевых моделей, способных выявлять скрытые зависимости в сложных и высокоразмерных финансовых данных. В статье рассматриваются различные архитектуры нейросетей (включая MLP, LSTM и трансформеры), их возможности по прогнозированию ключевых финансовых показателей компаний, а также сравнение с традиционными аналитическими методами. На основе эмпирических данных публичных компаний проведена апробация моделей, что позволило оценить их точность, интерпретируемость и применимость в корпоративной среде. Сделаны выводы о потенциале нейросетевых подходов для повышения объективности и глубины финансового анализа.
Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) становятся ключевыми инструментами автоматизации в корпоративных финансовых системах. Использование ИИ позволяет оптимизировать процессы обработки бухгалтерской информации, прогнозирования денежных потоков, оценки кредитных рисков и финансового планирования. В статье рассматриваются основные направления применения ИИ в автоматизации финансовых процессов, анализируется их экономическая эффективность и управленческая значимость. Проведён обзор текущих исследований, посвящённых применению нейросетей, алгоритмов машинного обучения и интеллектуальных агентов в финансовой сфере. Представлены результаты эмпирического анализа влияния автоматизации с применением ИИ на качество финансового управления. Сделаны выводы о перспективах интеграции ИИ в корпоративные финансы, включая рекомендации для бизнеса и научного сообщества.
В условиях ускоряющейся цифровизации и глобальной конкуренции региональные инновационные системы (РИС) приобретают особую значимость как институциональные и инфраструктурные механизмы стимулирования устойчивого экономического роста. Настоящее исследование направлено на анализ структуры, функций и влияния РИС на динамику социально-экономического развития территорий. На основе сравнительного анализа данных по регионам, обладающим различным уровнем инновационной активности, выявлены ключевые факторы эффективности инновационной экосистемы и определены внутренние механизмы её влияния на валовой региональный продукт, занятость и инвестиционную привлекательность. Предложена авторская модель оценки результативности региональных инновационных систем с учётом кластерного развития, взаимодействия с научно-образовательными организациями и потенциала трансфера технологий. Результаты исследования могут быть полезны для региональных администраций, научных центров и институтов развития при формировании стратегии инновационного развития.
Цифровая инфраструктура (широкополосный доступ, мобильные сети новых поколений, магистральные ВОЛС, точки обмена трафиком, центры обработки данных и облака) рассматривается как один из ключевых детерминантов производительности и роста.
Цель статьи - оценить связь развития цифровой инфраструктуры с экономическим ростом регионов, выделив вклад компонентов «доступ и качество», «транспортное ядро» и «вычислительный слой», а также проанализировать каналы влияния через инвестиции, предпринимательство и занятость в ИКТ. Методологически применяется сравнительно-региональный подход на основе агрегированных официальных и отраслевых данных; цифровая инфраструктура представлена интегральным индексом (DII), агрегирующим показатели по трём блокам. Полученная картина указывает на согласованные положительные ассоциации между качественными параметрами инфраструктуры (скорость, задержка, доля FTTH/B, развитие ядра и облаков) и динамикой выпусков/производительности, при выраженной межрегиональной гетерогенности. Практические импликации касаются матрицы приоритизации инфраструктурных дефицитов и минимального набора KPIмониторинга. Ограничения наблюдательного дизайна и фрагментарности данных обсуждены; очерчены управленческие приоритеты (матрица приоритизации и минимальный набор KPI).
В условиях ускоренной цифровизации и нарастания межрегиональной конкуренции инновационные кластеры становятся ключевыми элементами формирования устойчивой региональной экономики. В данной статье рассматривается влияние кластерных инициатив на экономическое развитие регионов, выявляются механизмы синергии между научно-образовательным, производственным и управленческим секторами, а также оценивается эффективность кластерной политики на примере российских и зарубежных кейсов. Основываясь на междисциплинарном подходе, исследование использует данные статистики, нормативной базы и эмпирического анализа для обоснования роли кластеров как катализаторов инноваций и локального роста. Сделан акцент на практические аспекты развития кластерных экосистем, включая инструменты смарт-специализации и цифрового управления, что позволяет сформулировать рекомендации для органов власти, бизнеса и научного сообщества.
В условиях глобального перехода к устойчивым моделям развития биоэкономика рассматривается как ключевое направление модернизации региональной экономики. Исследование направлено на оценку вклада биоэкономических секторов в повышение экологической, экономической и социальной устойчивости регионов. В рамках анализа изучены взаимосвязи между уровнем развития биоотраслей и показателями региональной устойчивости, включая валовой региональный продукт, уровень занятости, экологическую нагрузку и инновационную активность. Использован смешанный метод: статистический анализ региональных данных, а также кейс-анализ практик биоориентированных регионов. Результаты показывают, что активное внедрение биотехнологий, развитие устойчивого сельского хозяйства, биоэнергетики и деревообработки способствует не только экономическому росту, но и снижению антропогенного воздействия на окружающую среду. На основе полученных данных предложены рекомендации по укреплению регионального биоэкономического потенциала как инструмента устойчивого развития.
В условиях стремительного распространения технологий искусственного интеллекта (ИИ) глобальная торговая система переживает глубокую трансформацию. Настоящее исследование посвящено анализу влияния ИИ на международные торговые отношения, включая изменение логистических цепочек, торговой политики и механизмов регулирования. На основе эмпирических данных международных организаций и ведущих аналитических центров (ВТО, OECD, UNCTAD, МВФ) оценивается степень влияния ИИ на структуру экспорта и импорта, цифровую инфраструктуру торговли, а также на формирование новых форм экономического взаимодействия между странами. В статье предложена типология сценариев влияния ИИ на глобальную торговлю, проанализированы вызовы и риски цифрового протекционизма и асимметрии доступа к ИИ-технологиям.
Результаты исследования позволяют выработать практические рекомендации для стран с различным уровнем цифровой зрелости в целях повышения устойчивости и инклюзивности в новой архитектуре глобальной торговли.
В условиях ускоряющейся цифровизации экономики вопрос обеспечения кибербезопасности приобретает стратегическое значение. Настоящее исследование направлено на комплексную оценку рисков и уязвимостей цифровых экономических систем в условиях растущих киберугроз. Основное внимание уделено анализу современных угроз, таким как целевые атаки на цифровую инфраструктуру, взломы платформ электронной коммерции, компрометация персональных данных и саботаж критических ИТ-ресурсов. Используя методы ситуационного анализа, моделирования рисков и эмпирических кейсов, в статье оценивается уровень защищённости цифровых платформ в России и за рубежом. Представлены результаты анализа факторов, влияющих на устойчивость систем, а также дана авторская классификация цифровых уязвимостей в зависимости от типа экономической среды. В работе предложены рекомендации для повышения киберустойчивости, включая интеграцию мониторинговых систем, построение мультиуровневой архитектуры защиты, развитие нормативной базы и цифровой грамотности. Практическая значимость статьи заключается в возможностях применения результатов в управлении ИБ в цифровых организациях, системах государственного управления, финансовых и образовательных структурах.
В условиях цифровой трансформации экономики мобильные технологии становятся важнейшим инструментом повышения эффективности управления туристическими потоками и оптимизации затрат в индустрии гостеприимства. В статье рассматриваются ключевые направления применения мобильных решений в гостиничном и туристическом секторе, включая инструменты навигации, онлайн-бронирования, поведенческой аналитики и персонализированного взаимодействия с клиентами. На основе смешанного исследования, включающего кейс-анализ, опросы и расчёт экономических эффектов, выявлены прямые и косвенные выгоды от внедрения мобильных платформ в управление операциями гостиничных предприятий. Представлена модель оценки эффективности цифровизации в туризме, интегрирующая показатели загрузки, уровня обслуживания и снижения эксплуатационных издержек. Эмпирические результаты подтверждают, что мобильные технологии обладают высокой адаптивностью и способствуют устойчивому и прибыльному развитию отрасли.
В условиях стремительного развития цифровой экономики технологии искусственного интеллекта становятся неотъемлемым элементом трансформации производственного сектора.
Цель настоящего исследования - выявить направления и оценить эффект внедрения ИИ в систему управления и оптимизации производственных процессов. На основе анализа практик отечественных и зарубежных предприятий выявлены ключевые области применения ИИ: интеллектуальная автоматизация, прогнозное техническое обслуживание, адаптивное планирование и цифровые двойники. Использование смешанного методологического подхода позволило сопоставить количественные показатели экономической эффективности с качественными результатами трансформации организационных и технологических процессов.
Результаты исследования подтверждают гипотезу о положительном влиянии ИИ на повышение производительности, снижение операционных издержек и устойчивость промышленных систем.
Полученные выводы имеют прикладное значение для цифровой промышленной политики, стратегий импортозамещения и программ повышения технологической независимости.
Цифровая трансформация государственного управления становится ключевым фактором устойчивого социально-экономического развития в условиях современной цифровой экономики.
Целью статьи является оценка экономических последствий внедрения цифровых технологий в систему государственного управления на федеральном и региональном уровнях. На основе анализа нормативно-правовой базы, международных и отечественных статистических данных, а также конкретных кейсов (включая платформу «Госуслуги», цифровой профиль гражданина, интеллектуальные системы управления городом), в статье выявляются ключевые эффекты цифровизации: повышение прозрачности и подотчетности власти, снижение транзакционных издержек, рост производительности государственных услуг. В рамках исследования применён смешанный методологический подход с элементами эконометрического анализа и компаративного сравнения. Полученные результаты позволяют не только зафиксировать положительную динамику цифровой зрелости государственного сектора в России, но и указать на институциональные барьеры, сдерживающие достижение полной эффективности цифровых решений. Сделаны выводы о необходимости стратегического управления цифровыми преобразованиями и усиления взаимодействия между государством, ИТ-бизнесом и научным сообществом.
Цифровая трансформация промышленного сектора формирует новые требования к эффективности и гибкости производственных процессов. Одним из ключевых инструментов в этом контексте становится искусственный интеллект (ИИ), способный обеспечивать интеллектуальную автоматизацию, прогнозирование, адаптацию и самообучение в рамках производственного цикла. В статье рассматриваются основные подходы к внедрению ИИ в производственную среду, проанализированы технологии машинного обучения, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики, а также их роль в повышении операционной эффективности. Осуществляется оценка экономических эффектов внедрения ИИ в производственные системы на основе сравнительного анализа кейсов. Особое внимание уделено барьерам, связанным с цифровой зрелостью предприятий, кадровым обеспечением и трансформацией бизнес-моделей.
В условиях высокой динамики цифровой экономики традиционные управленческие модели теряют эффективность, уступая место адаптивным системам управления (АСУ), способным обеспечивать гибкость, устойчивость и оперативность бизнес-процессов.
Целью статьи является анализ влияния адаптивных цифровых систем управления на устойчивость и эффективность функционирования организаций. На основе теоретического анализа и эмпирических данных рассматриваются ключевые компоненты адаптивности: гибкая ИТархитектура, цифровые инструменты управления и организационная способность к быстрой трансформации. Представлены результаты кейс-исследований российских и зарубежных компаний, внедривших цифровые платформенные решения (ERP, BPM, BI, AI) и добившихся улучшения ключевых показателей эффективности. Обоснована практическая значимость перехода к адаптивным цифровым моделям управления как условию повышения организационной устойчивости в условиях технологической турбулентности.
Издательство
- Издательство
- ИД НБ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 123022, г. Москва, шоссе Звенигородское, дом 5, строение 1
- Юр. адрес
- 123022, г. Москва, шоссе Звенигородское, дом 5, строение 1
- ФИО
- Дерновой Владимир Борисович (Генеральный директор)
- E-mail адрес
- idnb11@yandex.ru
- Контактный телефон
- +7 (915) 0877376