МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ IT-ПРОЕКТОВ
Таблица 1 - Предпосылки автоматизации подбора проектных команд в IT-секторе
Показатель / индикатор | Значение и динамика | Комментарии |
Динамика рынка услуг по предоставлению персонала (аутстаффинга) | Рост стоимостного объема рынка с 224 млрд руб. (2023 г.) до 265 млрд руб. в 2024 г., что соответствует приросту на 18,3%. | Экстенсивный рост спроса на внешние трудовые ресурсы делает методы ручного отбора неэффективными вследствие необходимости обработки значительных массивов данных в сжатые сроки. |
Соотношение общего и активного предложения на рынке труда | Общая численность специалистов: 1–1,3 млн чел. Фактически задействовано в проектах аутстаффинга: ~50 тыс. чел. (около 5%). | Низкий коэффициент использования кадрового потенциала (5%) свидетельствует о несовершенстве существующих механизмов поиска и распределения исполнителей по проектам. |
Эффективность внедрения интеллектуальных систем отбора | Сокращение операционных затрат на 93% и повышение скорости найма на 87% при использовании алгоритмических решений. | Подтверждается экономическая целесообразность замещения традиционных кадровых методик автоматизированными системами, включая эволюционные алгоритмы |
оставлено автором на основе [9], [19]
