НЕЙРОСЕТИ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМ КАПИТАЛОМ: ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРЕДИКТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

В условиях цифровой трансформации человеческий капитал становится ключевым стратегическим ресурсом организаций, определяющим их конкурентоспособность и устойчивость развития. Однако традиционные подходы к управлению персоналом опираются на субъективные экспертные оценки и универсальные модели компетенций, что ограничивает точность управленческих решений и снижает эффективность инвестиций в развитие сотрудников. Цель данного исследования заключается в определении влияния профессиональных компетенций, мотивации, опыта работы и участия в обучении на результативность труда сотрудников, а также в оценке целесообразности применения нейросетевых моделей предиктивной HR-аналитики. Эмпирическая база сформирована на выборке из 312 сотрудников организаций промышленного и сервисного сектора Восточно-Казахстанского региона. Методология исследования включает множественную линейную регрессию и многослойные нейронные сети для анализа влияния факторов и прогнозирования производительности труда. Основные результаты показывают, что уровень профессиональных навыков и мотивация оказывают наиболее существенное влияние на результативность труда, тогда как стаж и объем обучения играют второстепенную роль. Нейросетевые модели демонстрируют высокую точность прогнозирования и позволяют формировать персонализированные траектории развития сотрудников. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования полученных результатов для оптимизации программ обучения, формирования систем оценки компетенций и разработки индивидуальных планов развития персонала.