Система обучения на предприятии играет важную роль в обеспечении его эффективной работы и достигнутых результатов. АО «Жигулевские стройматериалы» не является исключением. В условиях совершаемых изменений в производственных процессах, актуальным становится вопрос идентификации проблем и недостатков в системе обучения, что, в свою очередь, обеспечивает возможность улучшения производительности и повышения конкурентоспособности. Система обучения является незаменимым инструментом профессионального развития, формируя не только навыки, но и представление о корпоративной культуре. В связи с этим необходимо продолжать совершенствование подходов к организации системы обучения, учитывая специфику предприятия и потребности сотрудников, что позволит значительно повысить их профессиональную подготовку и добиться высоких результатов в будущей деятельности предприятия. Однако, для выбора направлений по совершенствованию системы обучения в АО «Жигулевские стройматериалы», необходимо определить слабые места, ими являются: обучение осуществляется только с помощью сторонних организаций, не развивается корпоративное обучение (отсутствует корпоративный университет); не осуществляется обучение по вакансиям, связанные с развитием цифровизации, роботизации и искусственного интеллекта в строительной отрасли; при обучении не применяется искусственный интеллект, чат-боты; оценка системы обучения осуществляется в ручную, без применения специальных программ и искусственного интеллекта; для получения обратной связи применяются устаревшие методы (бумажные опросы), не используются чат-боты и искусственный интеллект; отсутствует система наставничества, не анализируются причины увольнений. Рассмотрим подробнее проблемы и слабые места системы обучения АО «Жигулевские стройматериалы».
Проблема 1.Обучение осуществляется только с помощью сторонних организаций, не развивается корпоративное обучение. В отличие от классического академического образования, обучение в корпоративном учебном пункте или университете имеет практическую направленность и на 100,0 % соответствует стратегическим задачам компании. Корпоративные учебные пункты и университеты ставят перед собой следующие цели: поддержать конкурентоспособность; развить корпоративную культуру; найти и удержать ценные кадры; укрепить лояльность сотрудников; развить необходимые профессиональные компетенции; создать благоприятный психологический климат. Становится очевидно, что такая форма обучения способствует целенаправленному росту конкурентоспособности организации, ее всестороннему развитию и созданию положительного имиджа.
Некоторые из этих целей тесно переплетаются с целями внутреннего учебного центра, на базе которого проходят тренинги и мастер-классы. Главное отличие состоит в том, что корпоративный университет решает долгосрочные задачи компании и позволяет транслировать сотрудникам все инновации и проекты. Таким образом, это не просто образовательный центр, но и центр корпоративного управления. Корпоративное обучение остаётся актуальным, так как в условиях динамично меняющегося рынка труда и стремительных технологических преобразований оно становится важным инструментом для развития сотрудников и адаптации компаний к новым вызовам.
Основными трендами, которые подтверждают важность и актуальность корпоративного обучения являются: персонализация обучения, использование виртуальной и дополненной реальности, непрерывное обучение, переквалификация, управление виртуальными командами, кросс-функциональное обучение, таблица 7.
Таблица 7-Важность корпоративного обучения[56]
| № п/п | Направления | Описание |
| 1 | Персонализация обучения | Благодаря технологиям искусственного интеллекта компании могут создавать индивидуальные образовательные пути для своих сотрудников. |
| 2 | Использование виртуальной и дополненной реальности | Эти технологии позволяют создавать иммерсивные образовательные среды, где сотрудники могут практиковать навыки в безопасной обстановке. |
| 3 | Непрерывное обучение | Современные компании всё чаще переходят к культуре непрерывного обучения, где развитие навыков и знаний становится неотъемлемой частью рабочего процесса. |
| 4 | Рескиллинг (переквалификация). | Это направление связано с дефицитом кадров и трудностями найма: бизнес сфокусируется на развитии программ внутренней мобильности и развитии нынешних сотрудников. |
| 5 | Управление виртуальными командами | С увеличением удалённой работы, обучение лидеров эффективно взаимодействовать, используя современные технологии, становится важным. |
| 6 | Кросс-функциональное обучение | Всё чаще компании начинают осознавать важность такого обучения, которое не только обогащает опыт сотрудников, но и способствует инновациям и креативности. |
Компаниями-лидерами в сфере корпоративного обучения являются:
1.«Сбербанк». «СберУниверситет» – корпоративный университет компании, который осуществляет свою деятельность с 2012 года. Обучение проходит в формате «Лидер учит лидеров», преподавательский состав – топ-менеджмент «Сбербанка».
2.«Росатом».Корпоративная академия госкорпорации, которая в 2021 году была признана одной из лучших в мире, удостоившись международной премии Global CCU Awards. В портфеле университета – более полутысячи образовательных программ и более 10 крупных учебных проектов.
3.«Газпром». Корпоративный институт компании ежегодно проводит более 500 бизнес-семинаров и выпускает чуть менее сотни дополнительных профессиональных программ. Более 70 тысяч слушателей ежегодно обучаются менеджменту, экономике и финансам, бухучёту и праву.
4.«СИБУР». Первое российское индустриальное предприятие, корпоративный университет которого прошёл в России аккредитацию CLIP EFMD. В портфеле – более 400 программ профессиональных компетенций и более 300 курсов инновационного центра СИБУРИНТЕХ.
5.«Альфа-банк». В отличие от других корпоративных университетов с традиционными групповыми и дистанционными занятиями, «Альфа-банк» добавил такие оригинальные методы, как нейрографика и playback-театр. Акцент корпоративный университет компании делает на развитие коммуникаций и личных качеств сотрудника[44].
В список лучших корпоративных университетов страны также попали: МТС; Ростелеком; Русгидро; «Вымпелком»; «Северсталь». Все эти компании являются лидерами на рынке корпоративного обучения и могут похвастаться высоким уровнем профессионального образования[44]. Стоит отметить, что корпоративный учебный пункт или университет не всегда является традиционным учебным заведением с очным обучением по строгому расписанию. Прогрессивные компании все чаще отдают предпочтение онлайн-обучению -их корпоративные учебные пункты и университеты могут вообще не иметь физического адреса, а работать в виде учебного портала. Организации корпоративного учебного пункта или университета предшествует многоплановая работа над структурой образовательного процесса, включая оценку потребностей сотрудников в обучении, подбор оптимального формата, выбор площадки, поиск спикеров и т.д.
Однако, внедрение учебного пункта даст компании АО «Жигулевские стройматериалы» существенную экономию финансовых ресурсов. Так, в частности в 2024 году на курсах повышения квалификации было обучено 63 человека, общая сумма затрат составила 880,00тыс. руб., таблица 8.
Таблица 8-Затраты на курсы повышения квалификации в АО «Жигулевские стройматериалы» в 2024 году
| № п/п | Специальность/ Курс | Вид обучения | Периодичность | Стоимость курса, руб. | Кол-во человек | Общая сумма затрат, руб. |
| 1 | Промышленное и гражданское строительство | Повышение квалификации | 1 раз в год | 19000 | 20 | 380000,00 |
| 2 | Управление проектами в строительстве | Переквалификация | 1 раз в три года | 15000 | 1 | 15000,00 |
| 3 | Городское строительство и хозяйство | Повышение квалификации | 1 раз в год | 16 000 | 12 | 192000,00 |
| 4 | Строительство зданий и сооружений | Повышение квалификации | 1 раз в год | 16 000 | 10 | 160000,00 |
| 5 | Ценообразование и сметное нормирование в строительстве | Повышение квалификации | 1 раз в год | 6000 | 1 | 6000,00 |
| 6 | Безопасность строительства | Повышение квалификации | 1 раз в год | 6000 | 3 | 18000,00 |
| 7 | Прораб | Повышение квалификации | 1 раз в год | 6000 | 1 | 6000,00 |
| 8 | Строительство зданий и сооружений 1 и 2 уровней ответственности | Повышение квалификации | 1 раз в год | 5000 | 14 | 70000,00 |
| 9 | Техническая защита информации ограниченного доступа | Повышение квалификации |
1 раз в год
|
36000 | 1 | 36000,00 |
| 10 | Итого расходы за год | -//- | -//- | -//- | 63 | 883000,00 |
Однако, потребность в обучении намного больше, чем фактически компания обучает. В частности, в среднем в год компании требуется обучать и повышать квалификацию примерно 150 работникам, это различные рабочие и руководящие специальности, рисунок 22.
При средней стоимости обучения 14015,00 руб. на человека в год, необходимы инвестиции в сумме 2102250,00 руб. Более того, работники обучаются с отрывом от производства, в результате компания также теряет финансовые ресурсы. Так, производительность труда составляет 277,50 тыс. руб. / чел. (в месяц), в год 3330,09 тыс. руб. / чел. Так как обучено 63 человека, следовательно, потери от обучения при отрыве на производстве составят 17482,97 тыс. руб. (округленно 18000 тыс. руб.). Подробный расчет представлен в Приложении Ж. Таким образом, общая сумма потерь составляет 18365,97 тыс. руб.(округленно 19000,00 тыс. руб.), таблица 9.
Таблица 9-Потери в связи с обучением на курсах повышения квалификации на предприятии АО «Жигулевские стройматериалы»
| № п/п | Виды расходов | Сумма, тыс. руб. |
| 1 | Потери (Расходы на обучение), тыс. руб. | 883,00 |
| 2 | Производственные потери в связи с отрывом от производства работников, тыс.руб. | 17482,97 |
| 3 | Итого потери, тыс. руб. | 18365,97 |
Следовательно, обучение на курсах повышения квалификации является достаточно дорогим для компании, так как необходимо не только платить за обучение, но и происходят потери в связи с простоем производства.
Проблема 2. Не осуществляется обучение по вакансиям, связанное с развитием цифровизации, роботизации и искусственного интеллекта в строительной отрасли. Для строительных компаний на рынке представлен широкий спектр различных технологий ИИ, помогающих в самых разных направлениях деятельности – от построения прогнозов до контроля опасных ситуаций на объекте. И это не только дроны, но и специализированные программы и самообучающиеся сервисы, работающие с большим объемом данных.
Число строительных компаний, использующих в работе искусственный интеллект (ИИ или AI, artificial intelligence), растет в России с каждым годом. ИИ помогает зарабатывать дополнительные доходы – согласно прогнозу Минстроя, прирост в строительной области за счет использования решений на основе ИИ может достигнуть 2,5% ВВП в год. Исследователи считают, что перспективы ИИ в строительстве глобальны, однако практика его применения пока небольшая[46].
Можно выделить два основных направления применения ИИ в строительстве: «умный» анализ данных и использование робототехники. Из устройств, работающих без непосредственного участия человека, наибольшее распространение получили дроны, спектр возможностей которых постоянно расширяется. В первую очередь, они являются поставщиками в реальном времени всей информации со стройплощадки, а также осуществляют измерения, отслеживают движение и использование техники, поступление материалов, контролируют меры безопасности на критических участках и многое другое.
Одна из областей «умного» анализа данных, в которой ИИ нет равных – предиктивная аналитика, построенная на обработке больших массивов данных и формировании на их основе прогнозов. Первым шагом здесь является выявление проблемных зон, дальнейшими – их анализ и прогнозирование решений, тоже посредством ИИ-технологий. Получается модель, позволяющая определить, как множество различных факторов влияет на процесс строительства, какой объем инвестиций потребуется и как он будет окупаться. Грамотное применение ИИ при планировании и проектировании в строительной отрасли дает возможность увидеть более полную картину проекта, учесть риски и избежать ошибок. Традиционно в сфере строительства существуют систематически возникающие и сложно регулируемые проблемы. К решению некоторых из них можно успешно подключать ИИ, таблица 10.
Таблица 10-Варианты решения проблем с помощью ИИ в строительной отрасли[43]
| № п/п | Проблемы | Решение |
| 1 | Проблема №1: Рабочие нарушают нормы на стройке или в произвенном цеху. Используют материалы не по назначению. Присутствует подмена, расхищение материалов и инструментов. |
Решение: Использование дронов и камер для отслеживания хода производства материалов и строительства, времени работы сотрудников, поставки и применения материалов, инструментов.
|
| 2 | Проблема №2: Операторам тяжелой техники сложно справляться с управлением. Сроки выполнения работы и количество ошибок из-за этого сильно увеличиваются. |
Решение: Использование автономных строительных машин и механизмов, способных работать непрерывно с минимальным участием оператора.
|
| 3 | Проблема №3: В процессе планирования строительства сложно учесть все риски и множество факторов. Ошибки в планировании приводят к существенным сдвигам сроков и экстренным крупным расходам. | Решение: Внедрение систем автоматизации, обрабатывающих поступающую от ИИ информацию для ее дальнейшего использования в создании смет, анализе и прогнозировании. Интеграция ИИ с различными программными продуктами для улучшения процессов проектирования и моделирования. |
Изменения, связанные с применением ИИ в строительстве, пока сложно назвать повсеместными, но их начало положено и развитие происходит интенсивно. ИИ проникает во все этапы строительства – от проектирования до контроля над стройкой. Перечислим основные задачи в области строительства, решению которых эффективно помогает ИИ: прогнозирование рисков и автоматизация типовых операций путем внедрения ИИ в системы планирования, проектирования и управления; мониторинг хода строительства путем обработки фото- и видеоданных с дронов и камер наблюдения; контроль перемещения рабочих и материалов, соблюдения техники безопасности; использование автономной строительной техники; использование чат-ботов и голосовых ботов в коммуникации с клиентами; контроль соответствия построенного объекта проекту посредством создания 6D-моделей строящихся объектов; учет трудозатрат на объекте в специализированных программных решениях; осуществление предпродажных виртуальных туров по цифровым двойникам зданий.
Проблема 3: При обучении не применяется искусственный интеллект, чат-боты. Искусственный интеллект (ИИ) играет важную роль в обучении кадров, позволяя создавать персонализированные программы, анализировать данные и прогнозировать потребности сотрудников. Преимущества, ограничения и риски ИИ в обучении представлены в таблице 11. Опишим подробнее.
Таблица 11-Преимущества, ограничения и риски ИИ в обучении[24]
| № п/п | Показатели | Описание |
| 1 | Преимущества использования ИИ | |
| 1.1 | Персонализация обучения | ИИ подбирает программы под потребности, предпочтения и уровень квалификации сотрудника, что повышает вовлечённость. |
| 1.2 | Автоматизация рутинных задач | ИИ выполняет проверку тестов, оценку письменных работ, подбор учебных материалов, что позволяет сосредоточиться на более важных аспектах обучения. |
| 1.3 | Прогнозирование потребностей в обучении | Алгоритмы ИИ предсказывают, какие навыки и знания понадобятся сотруднику в будущем, что позволяет готовить команду заранее |
| 1.4 | Улучшение усваиваемости информации | Системы ИИ создают интерактивные уроки, используют визуальные эффекты и адаптируют способы обучения в зависимости от стиля обучения сотрудника. |
| 1.5 | Обратная связь и оценка прогресса | ИИ создаёт тесты и задания, следит за успеваемостью и предлагает рекомендации для улучшения результатов. |
| 2 | Примеры применения ИИ | |
| 2.1 | Создание индивидуальных планов обучения | Алгоритмы ИИ оценивают опыт и текущие знания сотрудников, чтобы предложить наиболее подходящий курс. |
| 2.2 | Использование ИИ в качестве тренажёра для отработки навыков | Сотрудник тренирует каждый отдельный навык при помощи нейросети и получает моментальную обратную связь. |
| 2.3 | Генерация контента для обучения | ИИ создаёт сценарии электронных курсов с интерактивными элементами и иллюстрациями, что делает обучающий контент более информативным и увлекательным. |
| 3 | Ограничения и риски | |
| 3.1 | Качество данных | ИИ-модели обучаются на имеющихся данных, и если они содержат ошибки или предубеждения, модель может их усилить. |
| 3.2 | Отсутствие эмпатии | ИИ не обладает эмоциональным интеллектом, что может негативно сказаться на опыте кандидата или сотрудника. |
| 3.3 | Этические вопросы | Использование ИИ поднимает вопросы конфиденциальности и защиты персональных данных. |
| 3.4 | Ограничения в творческих задачах | ИИ хорошо справляется с рутинными задачами, но может быть менее эффективен в ситуациях, требующих креативности и нестандартного подхода. |
1)Индивидуальные планы обучения. Искусственный интеллект позволяет формировать индивидуальные планы обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта могут оценить опыт и текущие знания сотрудников, чтобы предложить наиболее подходящий курс. ИИ использует данные о прошлых успехах работника и создает для него индивидуальную программу обучения. Например, если сотрудник уже имеет опыт работы с определенными инструментами, искусственный интеллект составит для него более сложные задачи. Новичкам, наоборот, предложит базовые курсы, которые помогут развить необходимые навыки. Индивидуальное обучение с использованием искусственного интеллекта ускоряет процесс освоения новых знаний и повышает качество работы сотрудников.
2)Процесс обучения. Интеграция чат-ботов в обучение – это часть умного подбора персонала и цифровизации HR. Обучающие платформы, работающие на основе ИИ, выступают в роли виртуальных помощников: проводят анкетирование сотрудников, проверяют знания, отслеживают прогресс. Работники же могут обращаться за помощью и разъяснениями к чат-боту в любое время. Кроме этого, интерактивные платформы могут собирать данные о сотрудниках, изучать их результаты и предлагать дополнительные курсы. Искусственный интеллект анализирует процесс обучения и помогает адаптировать его в соответствии с потребностями каждого работника.
3)Оценка эффективности обучения. HR-технологии, использующие искусственный интеллект, помогают не только организовать обучение, но и проанализировать его эффективность. ИИ изучает, как сотрудники усваивают информацию и как это влияет на их производительность. Он может отслеживать результаты тестов и выявлять, какие области требуют дополнительного внимания. Такой подход позволяет автоматизировать HR-процессы и улучшить качество обучения. ИИ можно внедрить в корпоративное и дистанционное обучение. Корпоративное обучение: компании могут внедрять ИИ для разработки индивидуальных образовательных маршрутов, создания курсов и тестов. Дистанционное обучение: ИИ помогает перевести очные курсы в цифровой формат, сохраняя интерактивность и вовлечённость сотрудников.
Рассмотрим подробнее как искусственный интеллект (AI) и другие технологии помогают нам обучать и развивать сотрудников:
1. AI выступает тренажером для отработки навыков. Сотрудник тренирует определенный микро-навык при помощи нейросети и получает моментальную, персональную обратную связь на свои действия. В отличие от человека, нейросеть совсем не скупа на похвалу, замечает абсолютно все и выдает сбалансированную обратную связь. Количество тренировок ничем не ограниченно, и на каждую попытку сотрудник получает обратную связь. Он может тренировать общение со сложным подчиненным, проведение интервью или делегирование задачи.
2. AI дает качественные ответы на менеджерские вопросы сотрудника. В любое время дня и ночи, в неограниченном количестве нейросеть способна генерировать советы, рекомендации, составлять чек-листы и алгоритмы действий для сотрудника, основываясь на тех корпоративных материалах, которые используются в качестве теоретической основы. Это карманный помощник, своего рода умная база знаний, в которой сотруднику не нужно самостоятельно выискивать необходимую информацию, а всего лишь уметь правильно задать вопрос.
3. AI вовлекает сотрудников в процесс обучения и использует интерактивные микроформаты. Технология чат-бота позволяет регулярно взаимодействовать с участником в привычном корпоративном канале коммуникации, обучая микродозами и формируя у сотрудника новые полезные привычки в процессе работы.
4. AI вовлекает руководителя учащегося в процесс обучения, предоставляя ему регулярную информационную и содержательную поддержку. Конечно, речь не идет о полной автоматизации образовательных продуктов. Искусственный интеллект – это помощник, который даст нужный совет, порекомендует как поступить и с чего начать, предупредит о подводных камнях и оценит старания многогранно[25].
Проблема 4. Оценка системы обучения осуществляется в ручную, без применения специальных программ и искусственного интеллекта. Для получения обратной связи применяются устаревшие методы, не используются чат-боты и искусственный интеллект. При этом, для оптимизации наиболее известными инновационными методами оценки обучения персонала являются:
А)Метод «360 градусов». Получение обратной связи от различных источников: руководителей, коллег, подчинённых и даже клиентов. Это позволяет получить всестороннюю картину о компетенциях и поведении сотрудника в различных ситуациях.
Б)Центры оценки (Assessment Centers). Комплексные программы, включающие упражнения, которые моделируют реальные рабочие ситуации. В ходе выполнения этих упражнений оцениваются ключевые компетенции участников, такие как лидерство, коммуникация, решение проблем и работа в команде.
В)Геймификация. Использование игровых элементов в процессе оценки делает его более увлекательным и мотивирующим для сотрудников.
Проблема 5. Для проведения опросов компании не используются специализированные платформы, опрос и анкетирование осуществляется по старой технологии- на бумаге. Однако, для проведения опросов можно использовать специализированные платформы, например: а)StartExam: предлагает готовые шаблоны опросов для оценки удовлетворённости, лояльности и вовлечённости персонала. (iSpring.ru); б) Testograf: позволяет создавать опросы с готовыми шаблонами и гибким конструктором для самостоятельного проектирования анкет. (testograf.ru); в)Talent Space: предлагает различные типы опросов, готовые шаблоны исследований и возможность адаптации под запрос компании(talentspace.ru), рисунок 23.
Проблема 6. В компании отсутствует система наставничества. Система наставничества – это структурированный процесс передачи знаний и опыта от более опытных сотрудников (наставников) к новичкам или менее опытным коллегам (наставляемым).Основная цель системы наставничества – обеспечить развитие персонала, улучшить адаптацию сотрудников и повысить их продуктивность. Некоторые задачи системы: помощь в освоении обязанностей и понимании корпоративных стандартов; передача знаний и обмен опытом для повышения профессионального уровня сотрудников; поддержка в достижении карьерных целей; формирование корпоративной культуры, укрепление ценностей и норм компании. Основными видами наставничества являются: формальное – структурированный процесс с чётко определёнными целями, регулярными встречами и фиксированным сроком; неформальное – возникает спонтанно, без формальных рамок, сотрудники сами выбирают наставников; индивидуальное – один наставник работает с одним подопечным; групповое – один наставник работает с группой сотрудников; обратное – наставляемый, обладающий определёнными навыками, обучает наставника новым технологиям или подходам; дистанционное – взаимодействие происходит удалённо с использованием современных технологий.
Разработка надежной системы наставничества и профессионального развития для молодых специалистов в строительной отрасли – это не просто стратегические инвестиции, это обязательство перед будущим отрасли. Используя коллективные знания и опыт профессионалов в сочетании с целенаправленными инициативами по повышению квалификации, компания строительного сектора может обеспечить приток квалифицированных и гибких специалистов, готовых решать задачи завтрашнего дня.
Проблема 7. Не анализируются причины увольнений. Анализ причин увольнений важен для HR-специалистов, так как позволяет улучшить условия труда, снизить текучесть кадров и сохранить ценных сотрудников. Основными преимуществами анализа причин увольнений являются:
1)Выявление проблемных зон в организации. Например, если на этапе испытательного срока увольняется много новичков, это может быть признаком того, что нужно оптимизировать процесс адаптации.
2)Прогнозирование возможных увольнений. Анализ позволяет выявить «группы риска» среди сотрудников, например высококвалифицированных специалистов с длительным стажем работы, которые давно не получали повышения.
3)Защита репутации компании. Если предстоит увольнение из-за конфликтной ситуации или когда сотрудник не согласен с решением компании, анализ причин увольнения помогает подготовиться к возможным негативным отзывам.
4)Возможность удержать ценного сотрудника. Работник сможет указать, что стало причиной его ухода из компании, а работодатель по результатам анализа его ответа – предложить альтернативу (например, перевести в другой отдел или филиал компании в другой город). Таким образом, анализ причин увольнений – это непрерывный процесс, который позволяет создать в компании здоровую атмосферу, способствующую удержанию талантов и росту бизнеса. При этом, для анализа причин увольнений также может применяться ИИ. Такие системы помогают прогнозировать риски ухода сотрудников, выявлять факторы, влияющие на решение покинуть компанию, и разрабатывать стратегии удержания.
Принцип работы. Алгоритмы ИИ анализируют данные о сотрудниках, включая информацию из корпоративных систем, опросы и другие источники. Затем система выявляет закономерности, которые могут сигнализировать о высокой вероятности увольнения, и ранжирует факторы по степени влияния. Результаты анализа используются для разработки рекомендаций по предотвращению увольнений, например, через предложение сотруднику вариантов решения проблемы (отпуск, обучающий курс и т. д.). Примеры разработок ИИ по причинам увольнений представлены в таблице 12.
Таблица 12- Примеры разработок ИИ по причинам увольнений[58]
| № п/п | ИИ | Описание |
| 1 | Платформа AMSTEF | Использует машинное обучение для анализа данных сотрудников, учитывает стаж, производительность и обратную связь. Алгоритмы предсказывают риск увольнения и помогают снизить текучесть кадров. |
| 2 | Сервис прогнозирования увольнений в компании «Ростелеком» | Модель анализирует порядка 50 факторов и ранжирует, на какой из них тот или иной фактор оказывает большее влияние. Например, учитываются изменение в модели поведения сотрудника, его настроение, интерес к мотивационным программам. |
| 3 | Система SimbirSoft | Использует алгоритмы машинного обучения для выявления скрытых взаимосвязей между признаками, которые влияют на решение об увольнении. Модель количественно оценивает важность этих факторов. |
Итак, выше были описаны проблемные места в системе обучения кадров в организации АО «Жигулевские стройматериалы». Было выявлено, что обучение осуществляется только с помощью сторонних организаций, отсутствует корпоративный университет. При этом в процессе обучения не применяется искусственный интеллект, не осуществляется обучение по наиболее актуальным вакансиям, связанным с развитием цифровизации, роботизации и ИИ в строительстве. Для проведения опросов не используются специализированные платформы, опрос и анкетирование осуществляется по старой технологии- на бумаге, отсутствует система наставничества, для получения обратной связи применяются устаревшие методы, не используются чат-боты и искусственный интеллект, не анализируются причины увольнений.
Несмотря на слабые места, имеется множество решений, которые в основном направлены на внедрение искусственного интеллекта и цифровизации. Таким образом, действующая система обучения требует совершенствования. Для того, чтобы подробнее рассмотреть рекомендации по улучшению обучения и развития персонала в компании АО «Жигулевские стройматериалы», перейдем к следующей главе выпускной квалификационной работы.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Законодательные и нормативно-правовые акты:
1. Федеральный закон от 29.12.2012 N 273-ФЗ (ред. от 28.02.2025) «Об образовании в Российской Федерации» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.04.2025).
2. Федеральный закон от 26.12.1995 N 208-ФЗ (ред. от 30.11.2024) «Об акционерных обществах» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.03.2025)
Литература:
3. Абдулаева О. А. Внутрифирменное и корпоративное обучение учителей: анализ понятий // Проблемы современного педагогического образования. – 2019. – № 1. – С. 4-8.
4. Божкова Н. Д. Управление адаптацией новых сотрудников. – М.: Издательство МГТУ, 2021.
5. Григорьев А. В. Адаптация персонала – чья-то работа?! – М.: Издательство «Университетская книга», 2020.
6. Задонская И. И. Экономические основы внутрифирменного обучения персонала // Инновационная наука. – 2016. – № 3-1 (15). – С. 94-96.
7. Зотов А. Е. Кадровые резервы и стажировки: поиск оптимальных решений. – Ульяновск: УУГТУ, 2023.
8. Кибанов А. Я. Управление персоналом в России: история и современность. – М.: ИНФРА-М, 2015. – 240 с.
9. Костина Е. С. Индивидуальные и групповые стажировки: новые подходы. – Челябинск: Издательство ЮУрГУ, 2021.
10. Муртазин Р. Р. Подходы к внутрифирменному обучению персонала как к важнейшей составляющей развития человеческого капитала фирмы // Форум молодых ученых. – 2019. – № 2. – С. 1026-1031.
11. Никитина С. Н. Стажировка: от теории к практике. – Курск: Университетская книга, 2022.
12. Паклинская Т. Стажировка студентов как инструмент отбора персонала. Практическое руководство. – СПб.: Питер, 2019.
13. Петрова А. Б. Инновационные технологии в образовании // Журнал педагогических наук. – 2020. – № 3. – С. 45-50.
14. Семенов Н. Г. Успешные практики стажировки в современных организациях: опыт, проблемы, решения. – М.: Экономика, 2022.
15. Соловьева Р. И. Адаптация персонала: современные тренды и подходы. – Псков: Издательство ПГУ, 2023.
16. Ширяев В. С. Кадровая политика и управление персоналом в компании. – Казань: Издательство КФУ, 2023.
17. Шиховцев М. В. Основы управления персоналом. – Екатеринбург: Издательство УрФУ, 2019.
18. Филкина Ю. Ю. Обучение персонала как основа успешного развития организации // Молодежь и наука.
19. Фролова И. В. Эффективная стажировка: секреты успешной адаптации сотрудников. – Новосибирск: Сибирское университетское издательство, 2022.
20. Яковлева О. В. Организация стажировки: принципы и практика. – Санкт-Петербург: Питер, 2020.
Интернет-ресурсы
21. Академия наставников. URL: https://academy.sk.ru/
22. Академия профессиональной подготовки кадров в Самаре. Официальный сайт. URL: https://samara.aprofpk.ru/
23. Бухгалтерская отчетность компании АО «Жигулевские стройматериалы» с 2022-2024гг. URL: https://www.audit-it.ru/buh_otchet/6345000958_ao-zhsm
24. ИИ в управлении онлайн-обучением персонала: как технологии изменили корпоративное образование к 2025 году. URL: https://kapiton.ru/articles-ii-v-obuchenii-personala-2025-kak-izbezhat-otstavaniya/
25. Как искусственный интеллект влияет на образование и что работает уже сейчас. URL: https://blog.sailet.kz/ai_in_education/
26. ИИ в HR: как искусственный интеллект трансформирует управление персоналом в 2025 году. URL: https://fedag.tech/blog/ii-v-hr/
27. Искусственный интеллект (ИИ) в тенденциях строительного рынка. URL: https://1solution.ru/events/articles/ai-v-stroitelstve-tendentsii-problemy-i-perspektivy-razvitiya-tekhnologiy-obzor-resheniy/?utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F
28. ИИ-решение по обучению. Айлогика. URL: https://ailogica.ru/learningai
29. Курсорика. Электронные курсы и консалтинг для обучения сотрудников. URL: https://www.kursorika.ru/
30. Каталог навыков тренажеров виртуальной реальности. URL: https://snorovka.pro/
31. Как искусственный интеллект помогает студентам учиться . URL: https://www.ng.ru/education/2024-12-19/100_2412191140.html
32. Московская Бизнес Академия . URL: https://moscow.mba/
33. Нейросети и BIM: Как современные технологии меняют строительную отрасль и обеспечивают контроль качества . URL: https://dzen.ru/a/aC9QNfokWWVMpreL
34. Нетология. Курс наставничество. URL: https://netology.ru/
35. Опрос для сотрудников. URL: https://www.testograf.ru/ru/capabilities-hr
36. Онлайн-школа под ключ. URL: https://360-media.ru/onlajn-shkola-pod-klyuch/
37. Опросы, которые действительно помогают стать лучшим работодателем. URL: https://connectable.ru/
38. Опросники для оперативной обратной связи от сотрудников. Портал «Пряники». URL: https://pryaniky.com/ru-pryaniky-as-service/ru-employee-surveys/
39. Обзор сервисов для проведения Пульс-опросов . URL: https://www.ispring.ru/elearning-insights/pulse-oprosy-servisy
40. Оценка и развитие сотрудников. Портал «Моя команда» . URL: https://моякоманда.рф/
41. Платформа Personik. Официальный сайт. URL: https://personik.ai/solutions/learning#popup:subscription
42. Профессиональная самооценка по Матрице 9 Box Grid. URL: https://www.b17.ru/article/matrice_9_box_grid_/
43. Поможет ли искусственный интеллект перезагрузке вашего бизнеса . URL:https://companies.rbc.ru/news/i3AR3HIyor/pomozhet-li-iskusstvennyij-intellekt-perezagruzke-vashego-biznesa/
44. Рейтинг корпоративных университетов. URL: https://360-media.ru/blog/online-shkoly/rejting-korporativnyh-universitetov/
45. Рекламное агентство «360 MEDIA». Официальный сайт .URL: https://360-media.ru/onlajn-shkola-pod-klyuch/
46. Рост строительства на 85% к 2025: как Россия внедряет роботов и ИИ . URL: https://cifrostroy.group/wiki/rost-stroitelstva-na-85-k-2025-kak-rossiya-vnedryaet-robotov-i-ii/
47. РискПроф. Онлайн-сервис для оценки профессиональных рисков, обучения сотрудников и управления охраной труда. URL: https://riskprof-r.creatium.site/
48. Сноровка про. Оценка рисков на промышленных предприятиях URL: https://snorovka.pro/catalog/ocenka-riskov-na-promyslennyh-predpriatiah
49. Самарский институт строительства и энергетики. URL: Официальный сайт https://samara.igosstroy.ru/
50. Стажировка как метод адаптации новичков: теория и практика. (2023). Консультант Плюс.
51. Трудные вопросы адаптации на рабочем месте: как организовать стажировку? (2023). HR-менеджер. Доступно по адресу: [URL].
52. Холдинг «Цемрос». Официальный сайт. URL: https://cemros.ru/
53. Центр дополнительного профессионального образования «Эллада» . URL: Официальный сайт. https://ellada163.ru/
54. Чихирин О. В. Исследование развития современных подходов к обучению персонала в России за период с 1989 года по 2015 год // Интернет-журнал Науковедение. – 2015. – № 4 (29). – С. 100.
55. Что такое коэффициент текучести кадров и как его рассчитать. URL: https://rb.ru/story/koefficient-tekuchesti-kadrov/
56. Что такое корпоративные университеты и зачем они нужны. URL: https://talari.ru/baza-znaniy/business-articles/razvitie/chto-takoe-korporativnye-universitety-i-zachem-oni-nuzhny/
57. LMS iSpring Learn. Простая для сотрудников, мощная для бизнеса. URL: https://www.ispring.ru/ispring-learn?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=moodle-alternative-mk&yclid=15340171424559267839
58. HR-аналитика на основе ИИ: как институт «Навигатор» прогнозирует текучесть кадров. URL: https://hr-portal.ru/blog/hr-analitika-na-osnove-ii-kak-institut-navigator-prognoziruet-tekuchest-kadrov
