Сургут, Россия
Россия
В статье раскрывается возможность и риски применения нейросетей при формировании проектных команд. В качестве сфер применения нейросетей при реализации проектов авторы предлагают следующие: классификация, отбор проектов; анализ контрагентов (подрядчиков); оценка производительности проекта; предсказание производительности проекта; оценка производительности труда; прогнозирование времени, необходимого для выполнения интеллектуальной работы; предсказание вероятности эскалации проекта (т.е. ситуации, при которой проект будет разрастаться, требовать все больших ресурсов и не сможет быть завершенным в принципе); прогнозирование продолжительности проекта; прогнозирование стоимости проекта; управление расписанием проекта; прогнозирование стоимости рисков; оценка вероятности удачного завершения проекта. Но в качестве нового направления предлагается рассмотреть использование нейросетей при формировании проектных команд. Формирование проектных команд рассматривается авторами статьи как сложный процесс, который включает в себя определение целей и задач проекта, анализ требований к навыкам и опыту участников команды, подбор кандидатов и распределение ролей. В качестве инновационного инструмента авторы предлагают использовать нейросети.
команда проекта, искусственный интеллект, нейросети, возможности нейросетей при формировании проектных команд, риски нейросетей при формировании проектных команд
1. Чуланова, О. Л. Концепция интеграции технологий искусственного интеллекта в работу с персоналом в цифровой парадигме / О. Л. Чуланова // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. - 2020. - Т. 9, № 2. - С. 5-9. - DOIhttps://doi.org/10.12737/2305-7807-2020-5-9. - EDN NTQLLO.
2. Чуланова, О. Л. Управление интеграцией технологий искусственного интеллекта как технологического тренда в условиях цифровой трансформации в работу с персоналом / О. Л. Чуланова, К. Н. Хайбуллова // Вестник Сургутского государственного университета. - 2020. - № 1(27). - С. 112-121. - DOIhttps://doi.org/10.34822/2312-3419-2020-1-112-121. - EDN JRVAHQ.
3. Чуланова, О. Л. Искусственный интеллект как основной тренд развития информационного общества / О. Л. Чуланова, Е. В. Фомина // Журнал социологических исследований. - 2019. - Т. 4, № 2. - С. 6-10. - EDN BRTMEJ.
4. Чуланова, О. Л. Цифровые инструменты оптимизации деятельности проектных команд / О. Л. Чуланова, Д. В. Чуланов, Ю. А. Хохрякова // Актуальные проблемы социальных и трудовых отношений : Материалы X Международной научно-практической конференции, посвященной 300-летию образования Российской академии наук, Махачкала, 16 декабря 2022 года. - Махачкала: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт социально-экономических исследований Дагестанского научного центра Российской академии наук, 2023. - С. 50-54. - DOIhttps://doi.org/10.26159/APSTO.2022.10.10.010. - EDN LTWTIB.
5. Жаворонкова, О. Р. Влияние цифровой экономики на трансформацию командообразования / О. Р. Жаворонкова, П. И. Редькина // Социально-экономические предпосылки и результаты развития новых технологий в современной экономике : Материалы III Международной научной конференции, Нижний Новгород, 17 февраля 2021 года. - Нижний Новгород: Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2021. - С. 80-85. - EDN OEFUKI.
6. РИА Новости: информ. агенство России : сайт. Москва. Обновляется в течение суток. [Электронный ресурс] URL: https://ria.ru/20230322/neyroset-1859660468.html (дата обращения 02.04.2023).
7. РБК Тренды: информ.агенство России: сайт. Москва. Обновляется в течение суток. [Электронный ресурс] URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/641157be9a7947d3401fa3e8 (дата обращения 02.04.2023)
8. Скворцов С. Что такое нейронные сети и как они работают // sky.pro: web-сайт. - 2022. - 7 октября. URL: [https://sky.pro/media/neyronnye-seti/] (дата обращения 15.05.2023)
9. Проблемы современного машинного обучения // Хабр: web-сайт. - 2022. - 14 февраля. - URL: [https://habr.com/ru/companies/ods/articles/651103/] / (Дата обращения 15.05.2023)
10. Переулков Л. “Я профессионально генерирую изображения в нейросети и считаю, что это тоже искусство”, Тинькофф журнал [Электронный ресурс] URL: [https://journal.tinkoff.ru/ai-artist/] (дата обращения 19.04.2023
11. Иванченко, М. А. Человек играющий, машина играющая: путь к идеальной нейросети и предпосылки возникновения постгуманизма / М. А. Иванченко, П. Е. Архипов // Идеи и идеалы. - 2021. - Т. 13, № 1-1. - С. 151-165. - DOIhttps://doi.org/10.17212/2075-0862-2021-13.1.1-151-165. - EDN OWZFYJ.
12. Clare Duffy and Ramishah Maruf, CNN “Elon Musk warns AI could cause ‘civilization destruction’ even as he invests in it” URL: [https://edition.cnn.com/2023/04/17/tech/elon-musk-ai-warning-tucker-carlson/index.html] (дата обращения 19.04.2023)
13. Азарнова, Т. В. Применение методов интеллектуального анализа данных в оценке функциональной эффективности команд менеджеров / Т. В. Азарнова, И. М. Терлюга, В. В. Ухлова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. - 2020. - № 4. - С. 50-63. - DOIhttps://doi.org/10.17308/sait.2020.4/3204. - EDN TDTEFQ.
14. Маслова В.М. Цифровая трансформация - новые процессы управления персоналом // Экономические системы. 2019. Том 12. № 1-2 (44-45). С. 50-55. DOIhttps://doi.org/10.29030/2309-2076-2019-12-1-2-50-55.
15. Владимир Ли, “Можно ли доверить подбор сотрудников искусственному интеллекту? Опыт российских компаний”, RB.RU [Электронный ресурс] URL: [https://rb.ru/opinion/podbor-ii/] (дата обращения 20.03.2023)
