2024 рік

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/46346

Browse

Browsing 2024 рік by Subject "artificial intelligence"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Аналіз впливу штучного інтелекту на ринок праці
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-06-12) Сіманішина, Марина Юріївна; Simanishyna, Maryna; Мамонова, Ганна Валеріївна
    Дана робота присвячена всебічному аналізу розвитку штучного інтелекту (ШІ) та його впливу на ринок праці. У першому розділі представлено ретроспективний аналіз розвитку ШІ з акцентом на хронологію та візуалізацію ключових подій. Другий розділ досліджує зміни на ринку праці, зумовлені впровадженням ШІ. Розглядаються якості, що сприяють цим змінам, а також професії, які можуть бути витіснені, доповнені або створені завдяки ШІ. Також проводиться моделювання ієрархії трансформацій робочих місць. У третьому розділі представлена програмна реалізація розрахунків впливу ШІ на ефективність роботи працівників, включаючи теоретичні основи та практичні приклади. Висновки підсумовують отримані результати. This work is dedicated to a comprehensive analysis of the development of artificial intelligence (AI) and its impact on the labor market. The first section presents a retrospective analysis of AI development with a focus on the chronology and visualization of key events. The second section explores changes in the labor market caused by the introduction of AI. It examines the qualities that contribute to these changes, as well as the professions that may be displaced, augmented, or created by AI. It also includes modeling of the hierarchy of job transformations. The third section provides a software implementation of the calculations of AI's impact on employee efficiency, including theoretical foundations and practical examples. The conclusions summarize the results obtained.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розробка алгоритмів для оцінювання навичок кандидатів на посади IT-фахівців з використанням SMART-аналізу
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-06-12) Жук, Дмитро Валентинович; Zhuk, Dmytro; Джалладова, Ірада Агаєвна
    На сьогоднішній день підприємництво виявляє все більший інтерес до використання новітніх технологій та аналітичних інструментів для ефективного управління людськими ресурсами. Життєво необхідно мати об’єктивні, точні та ефективні методи оцінювання навичок кандидатів, щоб забезпечити високу якість кадрового забезпечення та конкурентоспроможність. Використання сучасного підходу SMART-аналізу може значно поліпшити процес підбору кандидатів та управління людськими ресурсами, забезпечуючи відповідність їхніх навичок потребам IT-індустрії та сприяючи подальшому розвитку цього сектору в цілому. Отримані результати дослідження в цілому свідчать про значне покращення процесу оцінювання навичок кандидатів, оскільки значення зваженого коефіцієнта кореляції Кендала Тау досягає близько 0,857. Також рекомендується активне залучення гібридного підходу «Human-in-the-loop» для забезпечення оптимального поєднання інтелектуальних технологій та експертної думки, що забезпечує об’єктивність і нейтральність у процесі оцінювання навичок кандидатів. Today, entrepreneurship emphasizes the use of the latest technologies and analytical tools for effective human resource management. It is vital to employ objective, accurate, and efficient methods to assess candidate skills, ensuring high-quality staffing and competitiveness. Implementing a modern approach of SMART analysis can significantly enhance the candidate selection process and human resource management. This ensure that candidates’ skills align with the needs of the IT industry, contributing to the further sector’s development overall. The results obtained show a significant improvement in assesing candidates’ skills, achieving a Weighted Tau coefficient of up to 0.857. It is also recommended to include the active involvement of a hybrid “Human-in-the-loop” approach to ensure the optimal combination of intelligent technologies and peer review, thereby ensuring objectivity and neutrality in the process of assessing candidate skills.