АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ДО ІНТЕГРАЦІЇ МЕТОДІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В УПРАВЛІННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИМ КАПІТАЛОМ

Анотація

У статті розглянуто підходи до інтеграції методів штучного інтелекту в системи управління інтелектуальним капіталом закладів вищої освіти в умовах вимушеної міграції та організаційної трансформації. Проведено порівняльний аналіз ринково-орієнтованого підходу США та людиноцентричного підходу ЄС, що дозволило виявити фундаментальні відмінності у філософських засадах впровадження штучного інтелекту в управління людськими ресурсами. У дослідженні запропоновано гібридну модель, яка поєднує технологічну гнучкість американської концепції People Analytics з європейськими етичними стандартами, адаптованими до специфічних викликів, що постали перед українськими закладами вищої освіти.

У роботі проаналізовано ключові технології штучного інтелекту: аналіз організаційних мереж для діагностики інтеграції та виявлення ізольованих груп; обробка природної мови для моніторингу психологічного стану та раннього виявлення професійного вигорання; платформи для створення персоналізованого досвіду навчання для персоналізованого професійного розвитку. Запропоновано використання моделей машинного навчання, включаючи класифікацію, кластеризацію, регресію та алгоритми оптимізації, для перерозподілу навантаження та прогнозування результативності.

Розроблений підхід інтегрує методи дослідницького аналізу даних, прогнозного моделювання та оптимізації (зокрема, методи опуклої оптимізації та генетичні алгоритми) з використанням шару нечіткої логіки, що забезпечує прозорість та інтерпретованість управлінських рішень. Запропонована модель дозволяє керівництву закладів вищої освіти проактивно прогнозувати ризики, оптимізувати розподіл ресурсів, сегментувати персонал для цільової підтримки та справедливо оцінювати результативність з урахуванням контексту вимушеного переміщення.