АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА РАСЧЁТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СОТРУДНИКОВ ОРГАНИЗАЦИИ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17836966Ключевые слова:
эффективность персонала; автоматизированная система; KPI; цифровизация HR-процессов; управленческая аналитика; расчёт показателейАннотация
В условиях стремительной цифровизации бизнес-среды растёт значимость точного, своевременного
и прозрачного мониторинга эффективности персонала. В статье представлена концептуальная модель
автоматизированной системы расчёта показателей эффективности сотрудников (АСРПЭС). Раскрыты
теоретические основы оценки результативности персонала, описаны современные цифровые инструменты,
приведена архитектура программного решения, обоснованы методы расчёта показателей и алгоритмы
агрегирования индикаторов. Рассматриваются преимущества и ограничения автоматизации, а также
рекомендации по внедрению. Практическое значение: система может быть масштабирована под разные типы
организаций и интегрирована с информационными системами управления персоналом
Библиографические ссылки
Shuhratov, Maʼmurjon Shuhrat o‘g‘li, and Jasurbek Olyorbek o‘g‘li Baxodirov. “An AIDriven Approach to Employee
Task and Training Recommendations Using Matrix Factorization.” Digital Transformation and Artificial Intelligence:
Problems, Innovations and Trends (DTAI-2024): 1st International Scientific-Practical Conference, Tashkent State
University of Economics, 11 Sept. 2024, pp. 380–384.
Shukhratov, Ma’mur, and Jasur Baxodirov. “Modern Technologies and Methods for Employee Evaluation: Practical
Opportunities and Contemporary Challenges.” Research Focus International Scientific Journal, vol. 4, no. 5, 2025, pp.
–15. Research Focus, Uzbekistan. https://doi.org/10.5281/zenodo.15629871
Ma’mur Shukhratov, and Jasur Baxodirov,Omonkhonov, Saidkarim, “Системы оценки эффективности работы
сотрудников в управлении персоналом на основе искусственного интеллекта.” Advances in Science and
Humanities, vol. 1, no. 3, 2025, pp. 21–24. https://doi.org:10.70728/human.v01.i03.007
Gupta, R. K., & Tembhurnekar, C. M. (2024). AI-Driven Performance Appraisal Systems: A Critical Literature Review of
Emerging Issues and Challenges. ShodhKosh: Journal of Visual and Performing Arts, 5(7), 492-496.
Sharma, S., Prakash, S., & Devchand. (2024). The Role of Technology in Enhancing the Effectiveness of Integrated
Performance Appraisal Frameworks. Journal of Informatics Education and Research, 4(3).
Mohana, P., & Vasumathi, A. (2024). Technology impact: A study on the performance appraisal process in the IT
industry. Multidisciplinary Review, (Online May 9).
Mantong, J. (2024). AI-Powered Performance Appraisal: Balancing Automation with Human Appraisal in Performance
Management Systems. Proceedings of the International Conference on Multidisciplinary Science, 1(2), 649-657.
Asabere, N. Y., & Gyamfi, N. K. (2013). AIDSS-HR: An Automated Intelligent Decision Support System for Enhancing
the Performance of Employees. arXiv
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.