Интеллектуализация управления развитием персонала высокотехнологичных сервис-ориентированных компаний

Предмет исследования. Предложен подход к управлению развитием персонала сервис-ориентированных ИТ-компаний. Подход основан на параметрической модели обучения высококвалифицированного персонала и реализован с использованием интеллектуальных алгоритмов. Метод. Параметризация модели обучения выполнена на основе теории грубых множеств. Для реализации интеллектуальных алгоритмов применены технологии тематического моделирования с аддитивной регуляризацией (Additive Regularization Thematic Model), использования специальной среды для текущей разработки конфигурации информационных систем и анализа формальных концептов (Formal Concept Analysis). Основные результаты. Для разработанного подхода создан набор методик, который реализован в виде библиотеки программных средств. Оценка эффективности предложенного решения реализована на наборе данных, содержащих результаты обработки 2948 заявок на обслуживание, обработанных сотрудниками сервис-ориентированной ИТ-компанией в течение четырех месяцев. Результаты экспериментальной оценки показали, что использование предложенного набора методик и библиотеки программных средств увеличило от 31 до 54 % эффективность работы сервис-инженеров по ключевым показателям. Практическая значимость. Применение разработанного подхода позволит оперативно адаптировать квалификацию персонала сервис-ориентированных ИТ-компаний в условиях быстрой смены производственных задач и рабочего окружения без отрыва от рабочего процесса.

1. Zakrzewska-Bielawska A. High technology company — concept, nature, characteristics // Proc. of the 8th International Conference on Management, Marketing and Finances. 2010. P. 93–98.

2. Wolf M., Terrell D. The high-tech industry, what is it and why it matters to our economic future // Beyond the Numbers: Employment and Unemployment. 2016. V. 5. N 8. P. 1–7.

3. Cacciattolo K. Defining workplace learning // European Scientific Journal. 2015. Special ed. V. 1. P. 243–250.

4. Hart J. Modern Workplace Learning 2019: A Framework for continuous improvement, learning and development [Электронный ресурс]. URL: https://www.modernworkplacelearning.com/cild/ (дата обращения: 25.02.2020).

5. Sweeney F. Workplace learning: The evolution of IT learning. March 2016 [Электронный ресурс]. URL: https://www.theceomagazine.com/business/management-leadership/workplace-learning-the-evolution-of-it-learning/ , свободный. Яз. англ. (дата обращения: 20.11.2021).

6. Dreyfus S.E., Dreyfus H.L. A five-stage model of the mental activities involved in directed skill acquisition. Washington, DC: Storming Media [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/235125013_A_Five-Stage_Model_of_the_Mental_Activities_Involved_in_Directed_Skill_Acquisition, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 20.11.2021).

7. Галинская Е.В., Иващенко А.А., Новиков Д.А. Модели и механизмы управления развитием персонала. М.: ИПУ РАН, 2005. 68 с.

8. Шестакова Е.В. Инновационные технологии обучения персонала. 2015 [Электронный ресурс]. URL: https://elib.osu.ru/bitstream/123456789/1230/1/2278-2283.pdf, свободный. Яз. рус. (дата обращения: 21.11.2021).

9. Кязимов К.Г. Управление человеческими ресурсами: профессиональное обучение и развитие: учебник для академического бакалавриата. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2019. 202 с.

10. Вялова Е.П., Квашнина Г.А., Федянин В.И. Динамическое моделирование и оптимизация управления производительностью инновационной организации с учетом профессиональной компетенции сотрудников // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 4.1(30). С. 134–136.

11. Симонов В.П. Педагогический менеджмент: Ноу-хау в образовании. М.: Высшее образование, 2006. 368 с.

12. Jacobs R.L., Park Y. A proposed conceptual framework of workplace learning: Implications for Theory development and research in human resource development // Human Resource Development Review. 2009. V. 8. N 2. P. 133–150. https://doi.org/10.1177/1534484309334269

13. Принятие решений в неопределенности. Правила и предубеждения / под ред. Д. Канемана, П. Словика, А. Тверски. Харьков: Гуманитарный центр, 2021. 540 с.

14. Трегуб И.В., Горошникова Т.А. Имитационные модели принятия решений: учебное пособие. М.: Инфра-М, 2020. 193 с.

15. Užga-Rebrovs O. Knowledge representing features in rough sets theory // Proc. 7th International Scientific and Practical Conference on Environment, Technology and Resources. 2009. P. 169–176. https://doi.org/10.17770/etr2009vol2.1045

16. Федорова Е.С., Лашманова Н.В. Применение комбинированных методов оценки в системе управления компетенциями инновационного предприятия // Дискурс. 2016. № 6. С. 56–59.

17. Hart J. Modern Workplace Learning 2020: How Modern Professionals Prefer to Learn [Электронный ресурс]. URL:www.modernworkplacelearning.com/cild/introduction/1-7-how-modernprofessionals-prefer-to-learn/ (дата обращения: 20.06.2021).

18. The Official Introduction to the ITIL Service Lifecycle. London: TSO [Электронный ресурс]. URL: http://wikiitil.ru/books/00%20ITIL3%20Official%20Introduction.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 18.10.2021).

19. Poelmans J., Ignatov D.I., Kuznetsov S., Dedene G. Formal concept analysis in knowledge processing: A survey on applications // Expert Systems with Applications. 2013. V. 40. N 16. P. 6538–6560. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.05.009

20. Priss U. Associative and formal concepts // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2002. V. 2393. P. 354–368. https://doi.org/10.1007/3-540-45483-7_27