Воспроизводство человеческого капитала промышленного предприятия в условиях распространения технологий искусственного интеллекта

Экономика и менеджмент предприятий и комплексов
Авторы:
Аннотация:

Актуальность исследования определяется необходимостью совершенствования системы управления человеческим капиталом предприятий в условиях внедрения новых технологий, трансформирующих производство и бизнес-процессы. Для крупных компаний с достаточными ресурсами одним из решений этой задачи может стать создание экосистемы воспроизводства человеческого капитала, в которой предприятие выступает не только конечным потребителем, но и заказчиком и сопроизводителем кадров. В работе рассматриваются особенности развития такой экосистемы в условиях распространения технологий искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования — выявить особенности воспроизводства человеческого капитала предприятия в условиях распространения технологий ИИ на основе оценки работниками применимости, лояльности и удовлетворенности этими технологиями. Научная новизна состоит в развитии методического подхода к оценке воспроизводства человеческого капитала промышленного предприятия в условиях распространения технологий ИИ, основанного на учете показателей их восприятия носителями человеческого капитала. Теоретическую основу составляют труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные воспроизводству и управлению человеческим капиталом, а также развитию экосистемного подхода в социально-трудовой сфере. Применение индексного метода позволило получить оценки, отражающие отношение работников и обучающихся к технологиям ИИ. Эмпирическую базу составили результаты анкетирования сотрудников машиностроительного предприятия, инициировавшего создание экосистемы, и студентов вуза, входящего в эту экосистему. Всего были опрошены 72 сотрудника и 47 обучающихся. В результате были получены оценки лояльности и удовлетворенности работников и обучающихся технологиями ИИ, что дает представление о трансформации различных стадий воспроизводства человеческого капитала в условиях внедрения новых технологий. В целом носители человеческого капитала положительно оценивали применение технологий ИИ, однако индекс лояльности и работников, и обучающихся показал, что абсолютных приверженцев этих технологий меньшинство. Индекс удовлетворенности работников оценивается как низкий (47,92), а обучающихся — как средний (76,45). Это обусловлено тем, что применение ИИ в образовательном процессе, лежащем в основе стадии формирования человеческого капитала, оказывается значительно более интенсивным. На основе полученных результатов выделены ключевые направления трансформации экосистемы воспроизводства человеческого капитала в условиях распространения технологий ИИ.

Финансовые условия:

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда в рамках реализации проекта «Инклюзивная модель управления человеческим капиталом организаций машиностроительной отрасли в условиях развития технологий искусственного интеллекта» (Соглашение №25-28-02983; https://rscf.ru/project/25-28-02983/).

  • Список литературы

    1. World Economic Forum (2026) Human-Machine Collaboration in Industrial Operations: Activation Playbook, Geneva: World Economic Forum.

    2. Бондарь А.В., Шарова К.И. (2025) Искусственный интеллект в контексте динамики человеческого капитала. Белорусский экономический журнал, 2 (111), 67–77. DOI: 10.46782/1818-4510- 2025-2-67-77

    3. Лукичев П.М. (2025) Человеческий капитал в эпоху искусственного интеллекта. Экономика труда, 12 (5), 683–702. DOI: 10.18334/et.12.5.123167

    4. Шабловская У.С., Господарик Е.Г. (2023) Человеческий капитал – фундамент экономического и финансового развития. Банковский бизнес и финансовая экономика: глобальные тренды и перспективы развития, 359–363.

    5. Нестеров А.А., Форрестер С.В. (2010) Проблемы человеческого капитала в современной эко- номике, монография, Самара: Самарский государственный технический университет.

    6. Becker G.S. (1964) Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, NY: Colombia University Press.

    7. Устинова К.А., Губанова Е.С., Леонидова Г.В. (2015) Человеческий капитал в инновационной экономике, монография, Вологда: Институт социально-экономического развития территорий РАН.

    8. Хафизова Г.С. (2010) Накопление и потребление человеческого капитала. Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы, 1, 3–4.

    9. Жданов Д.А. (2022) Человеческий капитал предприятия: модель компетенций работника в цифровом мире. π-Economy, 15 (5), 58–74. DOI: 10.18721/JE.15504

    10. Боровская М.А., Лябах Н.Н., Масыч М.А., Федосова Т.В. (2021) Тенденции развития академического мира как научно-образовательной экосистемы. Terra Economicus, 19 (4), 110–126. DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-4-110-126

    11. Пашук Н.Р., Вертинова А.А., Смицких К.В. (2023) Университетский комплекс как элемент научно-образовательной экосистемы региона. Креативная экономика, 17 (12), 4503–4516. DOI: 10.18334/ce.17.12.119771

    12. Конанчук Д.С. (2024) Образовательные экосистемы: новые принципы и пространство для развития сотрудников организаций. Государственная служба, 26 (3), 62–69. DOI: 10.22394/2070-8378-2024-26-3-62-69

    13. Флек М.Б., Угнич Е.А. (2024) Профессионально-образовательная экосистема промышленного предприятия: понятие, особенности, опыт. Перспективы науки и образования, 3 (69), 698–718. DOI: 10.32744/pse.2024.3.43

    14. Malik A., Budhwar P., Mohan H., Srikanth N.R. (2023) Employee experience – the missing link for engaging employees: Insights from an MNE's AI-based HR ecosystem. Human Resource Management, 62 (1), 97–115. DOI: 10.1002/hrm.22133

    15. Snell S.A., Morris S.S. (2019) Time for realignment: The HR ecosystem. Academy of Management Perspectives, 35 (2), 3–38. DOI: 10.5465/amp.2018.0069

    16. Мартынова С.Э., Богатырева Т.Г. (2023) Цифровые HR-платформы и экосистемы в государственном управлении. Среднерусский вестник общественных наук, 18 (3), 108–130. DOI: 10.22394/2071-2367-2023-18-3-108-130

    17. Кудина М.В. (2024) Человеческий капитал: экономическая природа и влияние искусственного интеллекта в контексте устойчивости в период трансформации цивилизации. Государственное управление. Электронный вестник, 1 (104), 34–48. DOI: 10.55959/MSU2070-1381-104(S)- 2024-34-48

    18. Бодрунов С.Д. (2022) Научно-технический прогресс и трансформация общества: ноономика и ноообщество. Часть 1. Ноономика и ноообщество. Альманах трудов ИНИР им. С.Ю. Витте, 1 (1), 24–42. DOI: 10.37930/2782-618X-2022-1-1-24-42

    19. Yang C.H. (2022) How Artificial Intelligence Technology Affects Productivity and Employment: Firm-level Evidence from Taiwan. Research Policy, 51 (6), art. no. 104536. DOI: 10.1016/j.respol. 2022.104536

    20. Вертакова Ю.В., Шкарупета Е.В. (2025) Интеллектуальное производство в условиях индустрии X.0. Экономическое возрождение России, 1(83), 146–162. DOI: 10.37930/1990-9780-2025-1- 83-146-162

    21. Dong Z., Aziz M.F.A., Wang Y. (2025) An empirical analysis of how artificial intelligence development influences the adjustment of human capital structure. Finance Research Letters, 84, art. no. 107827. DOI: 10.1016/j.frl.2025.107827

    22. Liu Y., Luan L., Wu W., Zhang Z., Hsu Y. (2021) Can digital financial inclusion promote China’s economic growth? International Review of Financial Analysis, 78, art. no. 101889. DOI: 10.1016/j.irfa.2021.101889

    23. Дятлов С.А., Литвинова Н.А. (2022) Экосистема воспроизводства человеческого капитала в цифровой экономике: методологические подходы к исследованию. Инновации, 2 (280), 42–48. DOI: 10.26310/2071-3010.2022.280.2.006

    24. Клейнер Г.Б. (2019) Экономика экосистем: шаг в будущее. Экономическое возрождение России, 1 (59), 40–45.

    25. Клейнер Г.Б. (2018) Социально-экономические экосистемы в контексте дуального прос-транственно-временного анализа. Экономика и управление: проблемы, решения, 5 (5), 5–13.

    26. Флек М.Б., Угнич Е.А. (2025) Развитие устойчивой карьеры инженера в экосистеме вос-производства человеческого капитала предприятия. МИР (Модернизация. Инновации. Развитие), 16 (4), 762–779. DOI: 10.18184/2079-4665.2025.16.4.762-779

    27. Бабкин А.В., Ташенова Л.В. (2023) Структура и особенности интеллектуального капитала цифровых киберсоциальных промышленных экосистем кластерного типа. Экономика и управ-ление, 29 (11), 1316–1324. DOI: 10.35854/1998-1627-2023-11-1316-1324

    28. Боровская М.А., Никитаева А.Ю., Бечвая М.Р., Черниченко О.А. (2022) Финансовые инструменты в экономических механизмах стратегического развития науки и образования: экосистемный подход. Финансы: теория и практика, 26 (2), 6–24. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-2-6-24

    29. Moore J.F. (1993) Predators and Prey: A New Ecology of Competition. Harvard Business Review, 71 (3), 75–86.

    30. Бабкин А.В., Михайлов П.А., Шкарупета Е.В., Чэнь Лэйфэй (2025) Инструментарий оценки цифровой зрелости интеллектуальной промышленной экосистемы на основе коэволюции и экосистемной синергии. π-Economy, 18 (4), 32–53. DOI: 10.18721/JE.18402

    31. Baehre S., O’Dwyer M., O’Malley L., Lee N. (2022) The use of Net Promoter Score (NPS) to predict sales growth: insights from an empirical investigation. Journal of the Academy of Marketing Science, 50, 67–84. DOI: 10.1007/s11747-021-00790-2

    32. Davis F.D. (1989) Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13 (3), 319–340. DOI: 10.2307/249008

    33. Lei L., Feng H., Ren J. (2025) Artificial intelligence, human capital and firm-level total factor productivity. Finance Research Letters, 85 (A), art. no. 107897. DOI: 10.1016/j.frl.2025.107897

    34. Fan C., Liao X., Yang X. (2025) Artificial intelligence and enterprise total factor productivity: A human capital requirement perspective. International Review of Economics & Finance, 104, art. no. 104- 661. DOI: 10.1016/j.iref.2025.104661

    35. Хузяхметов Р.Р., Ромашкина Г.Ф., Лукьяненко А.Е., Костомаров В.М., Кичикова Д.В. (2025) Применение искусственного интеллекта в высшем образовании: возможности и проб- лемы. МИР (Модернизация. Инновации. Развитие), 16 (4), 642–659. DOI: 10.18184/2079-4665.2025. 16.4.642-659

    36. Земцов Д.И., Груздев И.А. (2025) «Цифровой кентавр»: совместное обучение человека и ИИ в университете. Высшее образование в России, 34 (10), 47–62. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-10-47-62

     

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Предыдущая статьяСледующая статья