Телекоммуникационная отрасль является одной из наиболее технологически сложных сфер экономики, где производительность труда напрямую зависит от эффективности обработки данных и скорости принятия решений. Для таких организаций, как ПАО «Ростелеком» и инфраструктурные подразделения ОАО «РЖД», ключевым фактором роста производительности становится внедрение интеллектуальных систем анализа данных. Эти системы используют методы машинного обучения и предиктивной аналитики для оптимизации распределения задач, выявления скрытых потерь рабочего времени и повышения эффективности персонала [1].

Современные телекоммуникационные предприятия генерируют огромные объёмы данных о сетевых событиях, трудовых операциях, технических инцидентах и взаимодействии сотрудников. Ранее эти данные использовались лишь для технического мониторинга, но с развитием технологий искусственного интеллекта появилась возможность их комплексного анализа для оценки производительности труда. HR-аналитика, основанная на математических моделях корреляции между трудозатратами, квалификацией и результатами деятельности, позволяет определить конкретные зоны снижения эффективности — например, участки, где фиксируется высокий уровень повторных вызовов или несоблюдение временных нормативов [1].

Применение интеллектуальных систем анализа данных обеспечивает переход от реактивного к предиктивному управлению трудом. На основе исторических данных алгоритмы машинного обучения прогнозируют трудовую нагрузку на смены, выявляют риски перегрузки персонала и автоматически корректируют планы работ. В результате повышается точность планирования, сокращаются непроизводительные затраты времени, и уменьшается вероятность простоев оборудования и сотрудников. Для телекоммуникационных сетей, работающих непрерывно, такая точность критически важна: каждая ошибка планирования приводит к задержке обслуживания клиентов и прямым финансовым потерям [3].

Интеллектуальные системы также выполняют задачу объективного анализа трудовой эффективности. В отличие от традиционных форм отчетности, где руководитель оценивает подчинённого субъективно, системы искусственного интеллекта используют метрики из операционных систем: количество заявок, среднее время решения, уровень ошибок, долю повторных обращений. На основании анализа этих данных формируются индивидуальные профили производительности. Это позволяет применять персонализированные меры стимулирования — например, премирование сотрудников, у которых фиксируется стабильное превышение нормативов, или обучение тех, чья эффективность падает [4].

Важным направлением развития является использование интеллектуальных систем для анализа коммуникаций в трудовых коллективах. С помощью алгоритмов обработки естественного языка (NLP) и анализа корпоративных чатов телекоммуникационные компании оценивают вовлеченность сотрудников, уровень конфликтности и скорость решения межфункциональных задач. Такие методы позволяют выявлять организационные дисфункции, влияющие на производительность: задержки при передаче информации, избыточные согласования или нарушения субординации. В отличие от традиционных HR-инструментов, интеллектуальные системы обеспечивают постоянный анализ, а не выборочные опросы, что делает управление более оперативным и точным [2].

Облачные вычисления играют системообразующую роль в развитии интеллектуальной аналитики труда. Их использование обеспечивает масштабируемость вычислительных мощностей и интеграцию данных из множества корпоративных систем — ERP, CRM, EAM и HRM. Это создаёт единую цифровую платформу, где объединяются технические и трудовые показатели, что позволяет строить комплексные модели производительности. Например, при падении эффективности бригады система способна сопоставить этот факт с параметрами сети, погодными условиями и нагрузкой оборудования, определяя реальную причину снижения. Такой уровень аналитической точности ранее был невозможен без облачных платформ [3].

Экономический эффект от внедрения интеллектуальных систем подтверждается практическими расчётами. По данным Моторыгина и Лытнева, внедрение аналитических модулей на базе искусственного интеллекта и облачных вычислений повышает производительность труда на предприятиях телекоммуникационного профиля на 15–25 %, снижая непроизводительные издержки и время согласования задач [3]. Кроме того, за счёт автоматического планирования и алгоритмов распределения нагрузок сокращаются избыточные трудозатраты управленческого персонала, ранее занимавшегося ручным анализом данных. Таким образом, интеллектуальные системы повышают эффективность не только рабочих, но и управленцев.

Использование систем искусственного интеллекта в управлении трудовыми процессами требует высокой достоверности исходных данных. Неверные или неполные сведения приводят к искажению аналитических моделей и ошибочным управленческим решениям. Поэтому важной задачей является стандартизация корпоративных данных и внедрение процедур их верификации. В современных компаниях создаются специальные подразделения data governance, отвечающие за корректность информационных потоков. Без этого невозможно достичь объективной оценки производительности и достоверных прогнозов [4].

Одновременно с ростом эффективности возникает ряд организационных и этических рисков. Сбор и обработка персональных данных сотрудников создают угрозу нарушения конфиденциальности. Алгоритмические решения могут быть предвзятыми при отсутствии корректной настройки моделей. Исследования показывают, что использование ИИ в HR-практиках без прозрачных правил оценки приводит к снижению доверия работников к системе управления [5]. Поэтому внедрение интеллектуальных аналитических систем должно сопровождаться разработкой внутренних регламентов, включающих нормы защиты данных и критерии интерпретации результатов анализа.

Таким образом, интеллектуальные системы анализа данных становятся ядром новой модели организации труда в телекоммуникационных компаниях. Они переводят управление из административного в аналитическое русло, где каждое решение основано на объективных данных. Для максимальной эффективности требуется сочетание трёх компонентов: развитой инфраструктуры данных, подготовленных кадров с компетенциями в области аналитики и нормативного регулирования использования искусственного интеллекта. В совокупности это создаёт предпосылки для устойчивого роста производительности труда и перехода к управлению в реальном времени, что определяет конкурентное преимущество телекоммуникационной отрасли в цифровой экономике [4].

Литература:

1. Федорова А. Э., Хороших А. А. Оценка возможностей и ограничений внедрения HR-аналитики в практику управления персоналом телекоммуникационной компании: кейс-стади // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». — 2023. — Т. 21, № 3. — С. 69–77.
2. Шляпов И. В., Титовнина Е. И., Гурушкин П. Ю. Технологии искусственного интеллекта в цифровых HR-коммуникациях: перспективы и риски // Litera. — 2025. — № 2. — С. 72–84.
3. Моторыгин П. Ю., Лытнев Н. Н. Влияние облачных вычислений и искусственного интеллекта на производительность труда и экономический рост // Информатика. Экономика. Управление. — 2024. — Т. 3, № 4. — С. 250–256.
4. Митяков Е. С., Козлов Я. В. Системы искусственного интеллекта в управлении производственными системами // Региональная и отраслевая экономика. — 2024. — № 1. — С. 88–95.
5. Волошина И. А., Перова И. Т., Тхоржевская А. Р. Применение технологий искусственного интеллекта в деятельности организаций: масштабы, влияние на профессии, риски // Креативная экономика. — 2024. — Т. 18, № 12. — С. 3285–3310.