CC BY
7
5. Andersen, Steffen, Seda Ertag, Uri Gneezy, Moshe Hoffman, and John A. List. 2021. "Stakes Matter in Ultimatum Games." American Economic Review 101 (7): 3427-39.
6. Ashraf, Nava, Colin F. Camerer, and George Loe-wenstein. 2021. "Adam Smith, Behavioral Economist." Journal of Economic Perspectives 19 (3): 131-45.
7. Ashraf, Nava, Dean Karlan, and Wesley Yin. 2021. "Tying Odysseus to the Mast: Evidence from a Commitment Savings Product in the Philippines." Quarterly Journal of Economics 121 (2): 635-72.
8. Augenblick, Ned, Muriel Niederle, and Charles Sprenger. 2014. "Working Overtime: Dynamic Inconsistency in Real Effort Tasks." http://web.stan-ford.edu/~niederle/ANS.Paper. pdf (accessed October 27, 2019).
9. Beshears, John, James J. Choi, Christopher Harris, David Laibson, Brigitte C. Madrian, and Jung Sakong. 2013. "Self-Control and Liquidity: How to Design a
Commitment Contract." http://fac-
ulty.som.yale.edu/jameschoi/ commitment.pdf (accessed November 19, 2019).
10. Gine, Xavier, Dean Karlan, and Jonathan Zinman. 2022. "Put Your Money Where Your Butt Is: A Commitment Contract for Smoking Cessation." American Economic Journal: Applied Economics 2 (4): 213-35.
11. Gruber, Jonathan, and Botond Koszegi. 2020. "Is Addiction 'Rational'? Theory and Evidence." Quarterly Journal of Economics 116 (4): 1261-1303.
12. Güth, Werner, Rolf Schmittberger, and Bernd Schwarze. 2019. "An Experimental Analysis of Ultimatum Bargaining." Journal of Economic Behavior and Organization 3 (4): 367-88.
13. Hossain, Tanjim, and John A. List. 2021. "The Be-havioralist Visits the Factory: Increasing Productivity Using Simple Framing Manipulations." Management Science 58 (12): 2151-67.
УДК 331.108
ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УПРАВЛЕНИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ
А.В. Кучумов1
Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Россия, 191023, Санкт-Петербург, кан. Грибоедова, д. 30-32
В статье отражены процессы внедрения цифровых технологий в управление человеческими ресурсами. Цифровизация в разной степени проникает во все направления деятельности персонала, к которым относятся обучение, оценка, адаптация, планирование, рекрутинг, HR-аналитика и др. Исследование цифровых технологий, позволяет определить уровень цифровизации процессов развития человеческих ресурсов в целом. Проведен анализ уровня внедрения цифровых технологий в процессы развития человеческих ресурсов в организациях.
Ключевые слова: Цифровые технологии, управление человеческими ресурсами, искусственный интеллект, цифровая трансформация, цифровизация.
APPLICATION OF DIGITAL TECHNOLOGIES IN HUMAN RESOURCE
MANAGEMENT
A.V. Kuchumov
St. Petersburg State University of Economics, Russia, 191023, St. Petersburg, can. Griboedova, d. 30-32
Abstract. The article reflects the processes of introducing digital technologies in human resource management. Digitalization to varying degrees penetrates into all areas of personnel activity, which include training, assessment, adaptation, planning, recruiting, HR analytics, etc. The study of digital technologies makes it possible to determine the level of digitalization of human resource development processes in general. Conducting an analysis of the level of implementation of digital technologies in the development of human resources in organizations.
Keywords: Digital technologies, human resource management, artificial intelligence, digital transformation, digitalization.
Цифровые технологии, если
воспринимать их буквально, обычно относятся к компьютерным технологиям. Их можно описать как преобразование информации (такой как, объекты, звуки, тексты и изображения) в числа, которые могут быть прочитаны компьютером,
то есть то, что мы знаем как двоичный код. Поскольку технологии продолжают
развиваться, а различные области продолжают оцифровываться, концепция цифровых технологий породила различные понимания.
1 Кучумов Артур Викторович - кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления в сфере услуг, тел.: +7 (911) 767-55-54 ,e-mail: [email protected]
Искусственный интеллект, большие данные, облачные вычисления, интернет вещей и блокчейн - все это цифровые технологии, а сам процесс цифровизации можно понимать, как использование этих технологий. Однако, это лишь поверхностное понимание, т.к. во многих областях основное внимание уделяется анализу данных, а оцифровка считается переработкой необработанных данных в пригодную для использования информацию. Опять же, это несколько односторонний подход. Цифровизация продолжает развиваться, и концепция «метавселен-ной», ставшая популярной в последние несколько лет, также является цифровой. Рассмотрев некоторые из различных концепций, необходимо более дать более точное определение: Цифровизация - изменение формы бизнеса в условиях цифровой реальности на основе данных, которые позволяют создать новые бизнес-процессы, организационные структуры, положения, регламенты, новая ответственность за данные, новые ролевые модели. Наиболее важным моментом его выражения является изменение, и более понятная аналогия заключается в том, что появление смартфонов изменило эффективность информации, которую мы обрабатываем на традиционных мобильных телефонах, предоставив нам более богатый и простой доступ к информации и способ ее обработки.
Если рассматривать размер цифровой экономики с глобальной точки зрения, то США остаются крупнейшей страной в мире по данному показателю с объемом 15,3 трлн долларов США в 2021 году. Китай занимает второе место с 7 триллионами долларов США, что составляет 46% от объема США. Германия находится на третьем месте с 2,9 трлн долларов США. Кроме того, в Японии, Великобритании и Франции объем цифровой экономики превышает 1 трлн долларов США. Россия занимает тринадцатое место с 0,33 трлн долларов США представлено на рисунке 1.
Цифровые технологии являются одной из главных стратегических целей многих развивающихся стран. С 2016 года Китай выпустил свой 13-й пятилетний план развития цифровой экономики (13-й пятилетний план) с целью достижения «цифрового Китая». План предусматривает усиление поддержки и стимулирования технологических компаний для ускорения цифровой трансформации всех отраслей. Данный план также предполагает активную оцифровку правительственных услуг, чтобы повысить их эффективность с помощьюонлайн государственных услуг.
Аналогичным образом, Россия ускоряет процесс цифровизации. Реализуемые федеральные проекты «Кадры для цифровой экономики» и «Цифровые технологии» в рамках
национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной протоколом № 7 от 4 июня 2019 г. заседания Президиума Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам, предполагают, что, с одной стороны, будет происходить увеличение количества подготовленного в рамках повышения цифровых компетенций персонала, а с другой — осуществляться поддержка технологического лидерства российских компаний в области создания продуктов и решений в сфере цифровых технологий.
США Китай Германия Япония Великобритания Франция Корея Индия ■ Канада ■ Мексика ■
Италия Бразилия ■ Россия ■ Австралия ■
0 50000 100000 150000
Рисунок 1 - Масштаб цифровой экономики по странам в 2021 году (млрд. долл.) [1]
В настоящее время, согласно паспорту федерального проекта «Кадры для цифровой экономики», по показателю «доля населения, обладающего цифровой грамотностью и ключевыми компетенциями цифровой экономики» наблюдается положительная динамика в процентном выражении, а именно: по сравнению с 2018 г. этот показатель вырос с 26 % до30 %, и прогнозируется его рост к 2024 г. до 40 % по сравнению с 2020 г. представлено на рисунке 2.
Китай придает большое значение подготовке талантов в сфере цифровых технологий, начиная с реализации 13-го пятилетнего плана развития цифровой экономики. Согласно данным, за 2020 год, более 70 университетов Китая открыли новые специальности в области искусственного интеллекта (А1) и других смежных областях цифровых технологий, а число студентов старших курсов по информатике превысило 210 000 человек. В то время как пул цифровых талантов постоянно растет, число людей, работающих в интернет-индустрии, также сохраняет непрерывный ежегодный рост. В период пандемии быстрое развитие новых интернет-бизнесов,
сочетающих онлайн и офлайн привело к тому, что число соответствующихсотрудников превысило 10 миллионов человек. В большей степени
Количество выпусников системы профессионального образования с ключевыми компетенциями цифровой экономики / The number of graduates of the professional education system with key competencies of the digital economy
Число принятых на прогрыммы высшего образования в сфере информационных технологий и математическим специальностям / The number of people accepted for higher education programs in the field of information
technologies and mathematical specialties Количество специалистов, прошедших обучение по компетенциям цифровой экономики / The number of specialists trained in the digital economy competencies
Значение показателей, тыс. человек / The value of indicators, in thousands of people
Рисунок 2
По сравнению с зарубежными компаниями, индекс цифровизации российскихкомпаний равен - 1,84, в то время как в зарубежных - 2,08, что соответствует стадии фрагментарной автоматизации. Только 9% российских компаний соответствуют стадии зрелой автоматизации, 25% - стадия «бумажного HR». Исследование показало, что такие сферы, как финансы и банки, металлургия и горная добыча, IT и телеком являются лидерами и внедрили лучшие мировые
Развитие цифровизации обусловлено двумя аспектами, один из которых - технологические обновления, а другой - потребности бизнеса. В технологической сфере за последние годы произошел значительный прорывов, который связан с появлением микросервиса, искусственного интеллекта(А1), облачных вычислений, больших данных и т.д.
Архитектура микросервисов (часто называемая просто микросервисами) - это форма архитектуры, используемая для разработки приложений или платформ. С помощью
появление новых рабочихмест произошло в таких отраслях, как электронная коммерция и экономика совместногоиспользования.
0 200 400 600 800 1000 1200
практики цифровизации HR. Высокие темпы цифровизации HR демонстрируют также Ри-тейл, Фарма, FMCG, Медиа\Интернет. Группа со средними темпами автоматизации и цифровиза-ции HR (догоняющие) - это нефть, газ,профес-сиональные услуги, производство и логистика. На последнем месте оказались образование, строительство и энергетика с показателями от 1,5 до 1,7 баллов. Данные представлены в таблице 1 .
микросервисов большие приложения могут быть разбиты на независимые компоненты, каждый из которых имеет свою собственную зону ответственности. Это одна из самых распространенных цифровых технологий, которая играет важную роль в цифровизации компаний. Основными целями являются снижение сложности системы за счет разукрупнениябизнеса; обеспечение повторного использования за счет совместного использования услуг; достижение гибкости в поддержке бизнеса за счет сервитизации; и
- Целевые показатели паспорта федерального проекта «Кадры для цифровойэкономики» [2]
Таблица 1 - Рейтинг цифровизации российских компаний [3]
1, 5 - 1,7 балла 1, 7 - 1,9 балла 1, 9 - 2 балла 2 + балла
od Финансы и банки
<D И 00 и Нефть и газ Розница Металлургия и горная добыча
Ю ч Энергетика Профессиональные услуги FMCG / Фарма ИТ / Телеком
Л н о о и Строительство Производство Медиа / Интернет / E-com
и (D Образование Транспорт / Логистика
a Другое
Уровень зрелости
устранение барьеров для взаимодействия данных за счет единой архитектуры данных.
Современные крупные и средние компании используют в своей работе искусственный интеллект. В большинстве случаев «искусственный интеллект» относится к алгоритмам, которые решают произвольные проблемы без помощи человека, выполняя сложные вычисления, распознавая звуки, изображения и обрабатывая сложные данные. Наиболее актуальными для современной жизни являются смартфоны, многие из которых теперь оснащены "интеллектуальными голосовыми помощниками", наиболее представительным из которых является '^ШТ', используемый в 1рЬопе. SIRI - это разговорный автоответчик, которыйвзаимодействует с системой для выполнения таких задач, как поиск контента, установка будильников и памяток, совершение интеллектуальных звонков и чтение тек-стовыхсообщений. Настоящий «искусственный интеллект» - это не только решение проблем, но и постановка новых вопросов и самостоятельное обучение новым способностям. Другим ярким примером является компания Tesla, где технология, используемая при вождении без водителя, на данном этапе является более сложной и всеобъемлющей, и где конечной точкой развития является создание искусственного интеллекта. Скорость и направление движения автомобиля контролируются автоматически, распознавая дорожные условия и подстраивая удобства автомобиля под ежедневные привычки владельца. На практике эта технология еще не доступна в больших масштабах, но она уже опробуется в реальных сценариях в мире.
Облачные вычисления в 21 веке имеют большое значение. Это немного более сложная технология, поскольку она отличается от обычных вычислений тем, что существует дополнительное «облако», которое, как считается, не лежит в основе технологии. Концепция «облака» похожа на концепцию консолидации ресурсов и унификации управления в науке менеджмента. Она позволяет объединить бесчисленное количество компьютеров или серверов в большую «сеть» и развернуть нужное количество вычислительной мощности для различных нужд при решении определенных проблем. Более формально это означает, что «облако» разбивает огромный объем обработки данных на множество более мелких процессов. Затем они обрабатываются и анализируются системой из нескольких серверов для получения результатов, которые возвращаются пользователю. Существует три типа технологий IaaS (инфраструктура как услуга), PaaS (платформа как услуга), SaaS (программное обеспечение как услуга).
Как правило, для поддержки технологий требуются облачные вычисления и более сложные с точки зрения количества и качества данные. Большие данные являются гораздо более сложным инструментом, чем база данных в традиционном понимании. Она характеризуется большим разнообразием типов данных, высоким качеством данных и высокой эффективностью доступа к ним. Более формальная интерпретация - это общий термин для обозначения коллекции структурированных и неструктурированных данных, которая значительно превышает объем традиционных данных. Облачные вычисления часто необходимы для того, чтобы обеспечить анализ и прогнозирование некоторых данных.
Рассмотренные методы оказывают большую помощь в управлении человеческими ресурсами и решают очень большое количество задач. Они могут быть применены ко всем аспектам ИЯ, например, рекрутинг, обучению, результат, ИЯ-аналитика и т.д. Техники, применяемые для решения различных задач, в некоторой степени похожи, но имеют разную направленность, и часто несколько техник используются одновременно. Некоторые методики уже показали очень хорошие результаты на практике.
Рекрутинг один из важных моментов рабочего процесса в современных компаниях. Одним из первых и наиболее часто используемых приложений в процессе подбора персонала является искусственный интеллект. Мы часто сталкиваемся с чат-ботами, которые предлагают решения распространенных проблем заранее с помощью разговорных вопросов и ответов. Работа рекрутера характеризуется сжатыми сроками и необходимостью подбора множества сотрудников, на разные позиции и делать это одновременно. Это требует быстрого определения лучших кандидатов из большого количества претендентов, конкурирующих за одну и ту же должность, и А1 может быть использован для быстрого отсеивания большого количества неподходящих кандидатов. В то же время, такие технологии, как У^, могут быть использованы для понимания и наблюдения за кандидатами лучше, чем видеоинтервью и хотяэтот аспект еще не получил достаточно широкого распространения, в будущем он должен статьочень значимой частью в системе подбора персонала.
Использование УЯ и других технологий в обучении растет в последние годы, и помимо привнесения качеств «геймификации», «иммер-сивный» аспект является еще одним направлением, которое необходимо учитывать. Благодаря «погружению» в процесс обучения ивоспитания можно повысить эффективность и результативность обучения. Большие данные иоблачные вы-
числения могут быть использованы для улучшения существующей программы обучения на основе оценки эффективности каждого учебного занятия, а также для прогнозирования потребностей персонала в качестве обучения на основе анализа развития рабочих мест и предоставления советов сотрудникам, чтобы сделать обучение более актуальным и качественным.
ИЯ-аналитика является показателем, который анализируются внутри компании, такие как вовлеченность персонала, лояльность персонала и удовлетворенность персонала. Традиционным методом оценки этих показателей является анкетирование. Однако недостаток очевиден - такой подход оставляет под сомнением подлинность показателей. Период времени не может отслеживаться в реальном времени для изменения колебаний, только на ежегодной основе для анализа исследования. С другой стороны, источники данных основаны на субъективных ответах персонала, без каких-либо других данных, которые бы поддерживали и дополняли. С помощью технологии искусственного интеллекта можно отслеживать оперативные журналы и производительность персонала в режиме реального времени, а также использовать облачные вычисления и большие данные для анализа и оценкисостояния персонала. Рассматриваемые технологии можно использовать в сочетании с традиционными методами для получения более реалистичных и всеобъемлющих показателей вовлеченности персонала. После получения показателей можно провести дальнейшее моделирование с использованием искусственного интеллекта и больших данных для анализа будущих тенденций анализируемых показателей. Еще один важный момент заключается в том, что традиционные методы сами по себе не могут справиться и проанализировать внутренние изменения, вызванные внешними факторами. Вместо этого, такие технологии, как большие данные и облачные вычисления, могут полностью учесть эти факторы и дать разумные результаты оценки.
Использование цифровых технологий в управлении человеческими ресурсами необходимо и неизбежно, что подтверждается практическим опытом. Эти технологии будут доступны в виде инструментов (программного обеспечения), а также будут способствовать постоянному изучению новых идей и инструментов ИЯ-практик. Благодаря этим технологическим разработкам все аспекты управления человеческими ресурсами были значительно расширены и усовершенствованы с точки зрения эффективности и полноты. Давление, связанное с управлением человеческими ресурсами в посте-
пенно увеличивающемся бизнесе, было ослаблено и помогло более эффективно достигать стратегических целей.
Подводя итог, можно сделать вывод, что концепция вовлеченности персонала - это в основном вопрос взаимоотношений между работником и компанией. Компания обеспечивает удовлетворительную рабочую среду и условия труда для своих сотрудников, на основании чего сотрудники признают стиль руководства и атмосферу компании, а также более эффективно взаимодействуют с компанией. Компания и ее сотрудники идентифицируют себя друг с другом культурно и с точки зрения ценностей, формируя одни и те же нематериальные цели, что является полным сочетанием в концепции вовлеченности сотрудников.
Причина, по которой не существует точного определения концепции вовлеченности персонала, заключается в том, что существует ряд факторов, составляющих концепцию вовлеченности персонала, которые подвержены постоянным изменениям с течением времени. Например, рабочая среда и условия труда, которые удовлетворяли сотрудников во время пандемии, сильно отличались от тех, что были в прошлом, а успешное выполнение рабочих задач в удаленных местах требовало от компаний предоставления соответствующих цифровых инструментов, таких как «облачные серверы». Эффективность и частота коммуникации между сотрудниками и компанией стали очень важным показателем.
В настоящее время наиболее часто используемой техникой оценки управления вовлеченностью сотрудников является анкетирование, которое является лучшим способом сделать это легально, защищая конфиденциальность сотрудника и получая при этом более честные ответы. Большинство дизайнов анкет заимствованы из Gallup Q12, с основным отличием в дизайне моделей вовлеченности сотрудников, каждая из которых постоянно обновляется по мере изменения времени и социальной среды. В будущем будут исследованы и разработаны более социально подходящие модели. Развитие методов опроса будет в большей степени зависеть от развития цифровых технологий, особенно в эпоху быстрых технологических изменений. Ведущие компании стараются использовать и внедрять в свою деятельность современные технологии, такие как ChatGPT, который стал популярным в начале 2023 года, и менее чем за месяц все крупные интернет-компании выпустили аналогичную технологию. Эти изменения в цифровых технологиях приведут к более существенным и более качественным изменениям в HRM, чем когда-либо прежде.
Литература
1. Китайская академия информационно-коммуникационных исследований //Глобальная цифровая экономика Белая книга (2022). [Электронный ресурс] // URL: http://www.caict.ac.cn/
2. Дегтярёва В. В. цифровые инструменты hr и их роль в процессе повышения конкурентоспособности компаний // управление. 2021. т. 9. № 2. с. 90-102.
3. Цифровая трансформация HR Опыт российских компаний [Электронный ресурс]. // URL: https://obzory.hr-
media.ru/cifrovaya_transformaciya_hr_russia
4. Зуева З.В., Катровский Ю.А. Использование цифровых технологий в управлении персоналом//Бизнес-
образование в экономике знаний, 2021, N 2 (19), C. 64-68.
5. Колесникова Ю.А., Сафарли М.С. Цифровизация HR процессов: анализ и систематизация опыта использования инструментов//Modem Science, 2021, Цифровизация Hr Процессов, N 1-2.
6. Макурина А.А., Кувалдина Е.А. HR и цифровая трансформация: технологии в управлении персона-лом//Экономика и бизнес: теория и практика, 2022, hr и цифровая трансформация, N 1-1, C. 129- 132.
7. Масленников В.В., Ляндау Ю.В., Калинина И.А. Организация цифрового управления персона-лом//Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова, 2020, Т. 17, N 1 (109), C. 87-92.
УДК 37
КОНЦЕПЦИЯ ЦИФРОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИЙ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
В.А. Мордовец1, А.В. Новоселов2
ЧОУ ВО Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики, Россия, 190020, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр, д. 44, лит. А.
В статье рассматриваются допустимые границы безопасного пользования цифровой среды, а также установление барьеров в ходе цифровой трансформации. Представлены варианты развития безопасного перехода от традиционных форм экономических отношений к современным цифровым формам. Указано возможное направление для реализации безопасного обеспечения образовательной деятельности организаций высшего образования.
Ключевые слова: цифровизация, цифровая экономика, цифровая безопасность, трансформация цифровой среды
THE CONCEPT OF DIGITAL SECURITY IN THE CONDITIONS OF DIGITALIZATION OF HIGHER EDUCATION ORGANIZATIONS
V.A. Mordovets, A.V. Novoselov
ChOE HE St. Petersburg University of Management and Economic Technologies, Russia, 190020, St. Petersburg, Lermontovsky pr., 44, lit. A.
The article discusses the permissible boundaries for the safe use of the digital environment, as well as the establishment of barriers in the course of digital transformation. Options for the development of a safe transition from traditional forms of economic relations to modern digital forms are presented. A possible direction for the implementation of safe provision of educational activities of higher education organizations is indicated.
Keywords: digitalization, digital economy, digital security, transformation of the digital environment
Цифровая безопасность по версии подавляющего большинства пользователей технических устройств является наиболее приоритетной задачей. Речь идет именно о том, что в цифровом пространстве ценность информации возрастает в разы.
В данном исследовании применялись методы индукции, анализа и синтеза, а также off-line -анкетирования.
Всем известное высказывание Н.Ротшильда «Кто владеет информацией - тот владеет миром» приобрела массовый эффект не просто так. В век цифровой трансформации, активного использования технических гаджетов и развития новых технологий информация занимает главенствующее место.
1 Виталий Анатольевич Мордовец - заведующий кафедрой управления социально-экономическими системами, тел.: +7 (812) 251-72-77, e-mail: [email protected];
2Алексей Владимирович Новоселов аспирант, тел.: +7 (812) 448-82-43, e-mail: [email protected].
