ОЦІНЮВАННЯ ФАКТОРІВ ВПЛИВУ НА УПРАВЛІННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИМ ПОТЕНЦІАЛОМ В ІТ-СЕКТОРІ

У статті досліджено фактори впливу на управління інтелектуальним потенціалом в ІТ-секторі в умовах цифрової трансформації та зростання глобальної конкуренції.Інтелектуальний потенціал розглянуто як систему, що поєднує розвиток людського капіталу, організацію праці та безпекові механізми захисту знань.На основі статистичних даних за 2018-2024 рр.здійснено кількісне оцінювання ключових індикаторів, проведено кореляційний і регресійний аналіз для визначення сили та структури їх впливу на результативні показники, зокрема експорт комп'ютерних послуг та інноваційну активність.Встановлено домінуючу роль інвестицій у навчання та внутрішні системи розвитку персоналу, а також підсилювальне значення цифрової інфраструктури.Отримані результати можуть бути використані для формування стратегічних рішень щодо підвищення конкурентоспроможності ІТ-компаній.The article provides a theoretical generalization and empirical assessment of the factors influencing the management of intellectual potential in the IT sector under conditions of digital transformation and growing security challenges.Intellectual potential is considered as a multidimensional system that integrates human capital, organizational mechanisms for knowledge utilization, and institutional and security conditions for its preservation and reproduction.The study substantiates the feasibility of an integrated assessment approach based on the operationalization of key factors grouped into three dimensions: human capital development, work organization, and security.Using open statistical data for the period 2018-2024, a system of indicators was formed to reflect investments in ICT training, the development of internal learning systems, the spread of remote employment, the use of cloud services, investments in cybersecurity, exports of computer services, and patent activity.Correlation, partial, and lag analysis were applied to identify the structure of relationships between factors and performance indicators.In addition, singlefactor and multifactor regression models with standardized coefficients were constructed to determine the relative contribution and hierarchy of the examined factors.