УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПУТЕМ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПУТЕМ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Авторы публикации

Рубрика

Экономика и управление

Просмотры

45

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 8 (158), Март ‘24

Дата публикации 28.02.2024

Поделиться

В данной работе рассматривалась проблема оценки результативности в системе СЭД на предприятия РФ. В связи с этим была предложена теоретическая модель взаимодействия ИИ и системы СЭД, позволяющая руководителям подразделений оценивать своих сотрудников и повышать уровень управления предприятиям. Благодаря такой модели руководители могут кратно улучшить показатели своих подразделений, правильно учитывая предоставляемые данные искусственным интеллектом.

Введение: В данной статье рассматривается модели искусственного интеллекта (далее по тексту - ИИ) благодаря которой возможно усовершенствовать систему управления решениями, что позволит руководителям предприятия принимать более взвешенные и анализированные решением путем оценки результативности припомощи ИИ в системе электронного документооборота (далее по тексту – СЭД). Внедрения такой системы на предприятиях, используемые в качестве оценки результативности сотрудников СЭД, позволит руководителям предприятий оценивать результативность сотрудников его подразделения на более высоком уровне.

Анализ внедрения ИИ в СЭД для оценки результативности сотрудников.

Искусственный интеллект имеет множество преимуществ, включая повышение эффективности, улучшение качества обслуживания, увеличение скорости обработки данных, работы с большим массивом данных и другие преимущества. Некоторые из основных преимуществ ИИ включают:

- повышение эффективности: ИИ может помочь компаниям оптимизировать процессы, сократить затраты и увеличить производительность. Например, ИИ может использоваться для автоматизации рутинных задач, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах;

- улучшение качества обслуживания: ИИ также может улучшить качество обслуживания клиентов, предоставляя более точные и персонализированные рекомендации. Например, алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа поведения пользователей и предложения им товаров или услуг, которые могут их заинтересовать;

- увеличение скорости обработки данных: ИИ способен обрабатывать большие объемы данных быстрее и эффективнее, чем люди. Это позволяет компаниям принимать более обоснованные решения на основе анализа данных;

- самообучение: одно из главных преимуществ ИИ – его способность к самообучению. Это означает, что система может автоматически улучшать свои навыки и знания на основе новых данных, что позволяет ей оставаться актуальной и эффективной в долгосрочной перспективе.

Рассматривая ИИ как инструмент для развития предприятия и внедрения его в СЭД с целью оценки результативности сотрудников структурного подразделения.

ИИ начиная свое зарождение предназначался для оптимизации процессов и первые его шаги были в создании документов. ИИ подключали к БД и задавали ему параметры в документах для их сортировки.

На Рисунке 1 мы видим насколько лучше ИИ сортирует документ, чем обычный сотрудник, вначале мы видим, сортировка идет на уровне, но ИИ в процессе обучения становится все лучше и лучше сотрудника. В этом и есть неоспоримый плюс ИИ, его обучение превосходит мозг человека за счет того, что он не переходит на разные задачи, в большой организации могут быть несколько ИИ и они настроены под разные задачи.

 

Рисунок 1 – Сортировка документа ИИ и сотрудником.

Многие компании уже начинают внедрять ИИ в свою работу, так как потраченное время на обучение ИИ в дальнейшем кратно отбивается, и не приходится содержать сотрудников, которые выполняют одни монотонные действия. В этом случае ИИ уже превзошло нас, и оно обучается дальше.

В соответствии с изложенной информацией мы понимаем, что внедрения ИИ позволит нам улучшить работу предприятий, используя систему СЭД, а благодаря анализу данных у руководителей появится инновационная система оценки результативности сотрудников.

СЭД позволяет нам при помощи разработанных надстроек улучшить анализ сотрудников. Этим самым мы создадим систему оценки результативности сотрудников предприятия.

Руководитель стремится к улучшению труда своих подразделений, чем выше класс у сотрудников, тем в подразделении улучшается работоспособность. При увеличении работоспособности в подразделении увеличивается поток задач для исполнения, в связи с более быстрой обработкой новых задач. В результате у руководителя появится больше данных для анализа результативности сотрудников. Для улучшения показателей в подразделении руководитель, настроенный на улучшения деятельности своего подразделения будет мотивировать своих подчинённых (в этом разделе мотивация рассчитывается из двух факторов показателя эффективности сотрудника и премия расписанная руководителем подразделения).

 

Рисунок 2 - Оценка деятельности сотрудника.

 

На рисунке 2 изображено как руководитель подает запрос на создание карточки сотрудника через ИИ. Рассмотрим взаимодействие руководителя с ИИ и системой СЭД. ИИ запрашивает у надстройки показатели оценки результативности определенного сотрудника или всего структурного подразделения. Надстройка собирает данные о сотруднике или подразделении, (задачи, выполнение работы, посещаемость, время обработки задач, не выполненные задачи в срок) формируя карточку сотрудника или подразделения и передаёт ИИ, в свою очередь ИИ обращается к БД и запрашивает все данные, которые есть у базы по данной задачи. После чего ИИ формирует и обрабатывает данные для получения сводки по определенному сотруднику или подразделению. ИИ присваивает уникальный индикационный номер данной карточки и накладывает защитный номер, это создано для того, чтобы данные о работнике или отделе не перешли к нежелательному лицу, которое может воспользоваться этими данными, так как данные должны быть защищены от потустороннего вмешательства.

Благодаря ИИ оценка результативности сотрудников может обеспечить более выгодное распределение премированной части сотрудников нацеленная на улучшение результатов работы отдельных подразделений. В совокупности это начнет приносить пользу после 3 месяца внедрения этой системы. Системе нужен определенный переду для наиболее верного сбора данных и статистики в исправлении недочетов. Это позволит руководителям улучшить показатели всего предприятия.

В соответствии с изложенным, мы можем сделать вывод, что данная надстройка принесет предприятию, использующему систему СЭД возможность совершать более точечные управленческие решения, что поможет нарастить темпы развития предприятия.

Список литературы

  1. Петер Флах. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. Учебник., 2015
  2. Этем Алпайдин. Машинное обучение. Новый искусственный интеллект. – М.: Альпина Паблишер, Издательская группа "Точка", 2017
  3. Линев А.А. Современная СЭД: от работы с документами к управлению эффективностью // Делопроизводство. 2014
  4. Банных М. В. Опыт внедрения системы KPI на предприятии / М. В. Банных, В. Ж. Дубровский // Форум молодых ученых. – 2019
Справка о публикации и препринт статьи
предоставляется сразу после оплаты
Прием материалов
c по
Осталось 5 дней до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary
Публикация за 24 часа
Узнать подробнее
Акция
Cкидка 20% на размещение статьи, начиная со второй
Бонусная программа
Узнать подробнее