Направления применения современных цифровых технологий и искусственного интеллекта в обеспечении повышения эффективности сотрудников ИТ-компаний

Журнал «KANT» №3(60) 2026 [стр. 175-181]

DOI: 10.24923/2222-243X.2026-60.25

Авторы: Гаркуша Сергей Витальевич, аспирант, Московский финансово- промышленный университет «Синергия», Москва (Россия)

Ключевые слова: цифровые технологии; искусственный интеллект; ИТ-компании; эффективность сотрудников; производительность труда; HR-аналитика; цифровая трансформация; разработка программного обеспечения; управление знаниями; управление персоналом.

Цитировать: Гаркуша С.В. Направления применения современных цифровых технологий и искусственного интеллекта в обеспечении повышения эффективности сотрудников ИТ-компаний // KANT. — 2026. — №3(60). — С. 175–181. EDN: INJQCS. DOI: https://doi.org/10.24923/2222-243X.2026-60.25

Цель исследования — систематизировать направления применения современных цифровых технологий и искусственного интеллекта, повышающие эффективность сотрудников ИТ-компаний, и определить условия, при которых этот прирост достигается. Методология опирается на сравнительный и контент-анализ русскоязычных и зарубежных работ 2023–2026 гг., а также на вторичную обработку эмпирических данных НИУ ВШЭ, РУССОФТ, Selectel, Stack Overflow, McKinsey, Stanford HAI, Microsoft Research, GitHub и DORA. В основу положена авторская трактовка эффективности труда в ИТ как многокомпонентной категории. Установлено, что наибольший управленческий эффект дает не точечное внедрение отдельных инструментов, а их сборка в четыре взаимосвязанных контура — производственно-инженерный, координационно-знаниевый, кадрово-аналитический и развивающе-культурный. Показано, что цифровые технологии и ИИ повышают результативность за счет сокращения времени типовых операций, снижения коммуникационных потерь, ускорения доступа к корпоративным знаниям, роста качества управленческих решений, расширения возможностей найма и удержания, персонализации обучения. Одновременно зафиксировано, что без перестройки управленческого контура локальный выигрыш в скорости сопровождается рисками: падением стабильности поставки, снижением доверия к выводу моделей, замедленным накоплением компетенций у младших специалистов. Научная новизна состоит в авторской интегральной модели управленческого применения цифровых технологий и ИИ для ИТ-компаний, переносящей акцент с локальной автоматизации на проектирование цифровой среды труда. Практическая значимость определяется применимостью результатов при выстраивании систем управления эффективностью, обучения, рекрутинга и цифрового взаимодействия команд.

скачать

Литература:
1. Абилова Е.В., Колесник Е.А. Внедрение технологий искусственного интеллекта в HR-процессы // Управление человеческими ресурсами. — 2025. — Т. 10, №3. — С. 31-36.  DOI: 10.47475/2618-9852-2025-10-3-31-36 EDN: MKESKO
2.    Абрамов В.И., Мухиткызы А. Цифровизация HR-аналитики в компании: характеристики, преимущества, практики // Лидерство и менеджмент. — 2024. — Т. 11, №3. — С. 887-908.  DOI: 10.18334/lim.11.3.121557 EDN: VPGFWW
3.    Авдеенков В.А., Андреев А.В., Бунькин В.И., Мастяев Ф.А. Цифровизация HR-процессов в российских организациях: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. — 2025. — Т. 15, № 1. — С. 271-282.  DOI: 10.18334/vinec.15.1.122505 EDN: AWPBMB
4.    Иванова И.Г., Искандарян Г.О. Цифровые технологии в HR: современные тренды управления персоналом в России // Московский экономический журнал. — 2024. — №10. — С. 144-158.  DOI: 10.55186/2413046X_2024_9_10_404 EDN: AZOGYQ
5.    Ишанхонов А.Ю., Пшиченко Д.В., Можаровский Е.А., Алуев А.С. Роль больших языковых моделей в интегрированных средах разработки нового поколения // Программные системы и вычислительные методы. — 2024. — №4. — С. 140-150.  DOI: 10.7256/2454-0714.2024.4.72022 EDN: KMTOBG
6.    Мещеряков В. Анализ влияния генеративного искусственного интеллекта на продуктивность и качество кода в контексте трансформации процессов веб-разработки // Современные инновации, системы и технологии. — 2026. — Т. 6, №1. — С. 3001-3010.  DOI: 10.47813/2782-2818-2026-6-1-3001-3010 EDN: WSVNGG
7.    Окладникова С.В., Панкрашов А.С. Применение технологий искусственного интеллекта в HR-менеджменте // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. — 2023. — №50(2). — С. 117-125.  DOI: 10.21822/2073-6185-2023-50-2-117-125 EDN: IIYDNS
8.    Пащенко Д.С. Внедрение инструментов искусственного интеллекта в IT-компаниях по результатам европейских исследований 2023-2025 годов // Мир новой экономики. — 2025. — Т. 19, №4. — С. 114-122.  DOI: 10.26794/2220-6469-2025-19-4-114-122 EDN: PVXYDH
9.    Руденко Л.Г. Тренды применения искусственного интеллекта в HR-менеджменте // Государственная служба. — 2024. — №6(152). — С. 96-105.  DOI: 10.22394/2070-8378-2024-26-6-96-105 EDN: KUUDCK
10.    Сурков В.В. Методы использования технологий искусственного интеллекта в системе управления человеческими ресурсами организации // Journal of Monetary Economics and Management. — 2025. — №1. — С. 175-182.  DOI: 10.26118/2782-4586.2025.61.63.027 EDN: FVPOGR
11.    Тургаев С.К. Анализ современного положения IT-организаций в условиях развития искусственного интеллекта // Вестник Евразийской науки. — 2024. — Т. 16, № s6. EDN: PCLNVX
12.    Юркова И.Г., Каткова Ю.Э., Кузина У.А. Цифровая трансформация рекрутинга: анализ технологий подбора персонала в IT-компании // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 9, № 10. — С. 197-202.  DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.10.09.023 EDN: VWGFBI
13.    Cui K.Z., Demirer M., Jaffe S., Musolff L., Peng S., Salz T. The effects of generative AI on high-skilled work: evidence from three field experiments with software developers // Management Science. — 2026. —  DOI: 10.1287/mnsc.2025.00535 EDN: YEGFXJ

Application areas of modern digital technologies and artificial intelligence for improving the efficiency of employees in IT companies

Authors: Garkusha Sergey Vitalievich, Postgraduate student, Moscow Financial and Industrial University "Synergy", Moscow (Russia)

Keywords: digital technologies; artificial intelligence; IT companies; employee efficiency; labor productivity; HR analytics; digital transformation; software development; knowledge management; human resource management.

The purpose of the study to systematize the areas of applying modern digital technologies and artificial intelligence that actually improve employee efficiency in IT companies, and to identify the conditions under which this gain is achieved. The methodology relies on comparative and content analysis of Russian and international studies published in 2023–2026, as well as on secondary analysis of empirical data from HSE University, RUSSOFT, Selectel, Stack Overflow, McKinsey, Stanford HAI, Microsoft Research, GitHub and DORA. It is based on the author's interpretation of IT labor efficiency as a multi-component category. The findings show that the greatest managerial effect comes not from the isolated adoption of individual tools, but from their assembly into four interconnected contours — production-engineering, coordination-knowledge, HR-analytical and developmental-cultural. Digital technologies and AI raise performance by reducing the time of routine operations, cutting coordination losses, accelerating access to corporate knowledge, improving the quality of managerial decisions, expanding hiring and retention options, and personalizing learning. At the same time, without redesigning the managerial contour, a local gain in speed is accompanied by risks: a decline in delivery stability, reduced trust in model output, and slower skill accumulation among junior employees. The novelty lies in the author's integrated managerial model of digital technology and AI application for IT companies, shifting the focus from local automation to the design of the digital work environment. The practical significance is determined by the applicability of the results in building systems of performance management, training, recruitment and digital team collaboration.