Методология курсовой работы: Оценка кадрового потенциала и автоматизация HR-процессов (УЧР и Бизнес-информатика)

В условиях цифровой трансформации, кадровый потенциал рассматривается как наиболее ценный ресурс, являющийся основой для реализации стратегических установок высшего менеджмента и фундаментом цифровой трансформации любой компании.

Сегодня, когда скорость изменений в технологиях и рыночной среде многократно возросла, способность организации быстро и объективно оценивать, развивать и эффективно использовать свои человеческие ресурсы становится критическим фактором конкурентоспособности. Стандартные, рутинные и субъективные методы оценки персонала не только трудозатратны, но и часто приводят к неверным управленческим решениям, особенно в отношении критически важных цифровых компетенций. Это означает, что без внедрения точных, математически обоснованных инструментов, компания неизбежно будет отставать, теряя ключевых специалистов.

Цель данной курсовой работы — разработать интегрированную методологию, которая объединяет классические концепции оценки кадрового потенциала с инструментарием системного анализа и бизнес-информатики. Это позволит не только проанализировать существующие (AS IS) HR-процессы, но и спроектировать эффективную, математически обоснованную информационную модель (TO BE) для их автоматизации.

Структура работы:

• Теория: Определение, декомпозиция и современные подходы к оценке кадрового потенциала с фокусом на цифровых компетенциях.
• Анализ: Формализация и графическое моделирование бизнес-процессов оценки персонала «КАК ЕСТЬ» (AS IS).
• Модель: Разработка информационной модели и математической формализации оценки (на примере Метода Анализа Иерархий) для системы «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» (TO BE).
• Эффект: Расчет ожидаемого экономического и социального эффекта от внедрения предложенных решений.

Теоретико-методологическая основа оценки кадрового потенциала

Понятие и декомпозиция кадрового потенциала

В рамках системного подхода, кадровый потенциал (КП) — это совокупность качественных и количественных характеристик персонала, определяющих его способность к достижению стратегических целей организации. КП включает не только текущие знания, навыки и опыт, но и скрытые возможности, мотивацию, лояльность и потенциал к развитию, следовательно, оценка КП должна быть многомерной и учитывать все эти аспекты.

Оценка кадрового потенциала — это систематический и целенаправленный процесс количественного и качественного измерения характеристик персонала, который проводится на всех стадиях системы управления человеческими ресурсами для обеспечения эффективности организации.

Бизнес-процесс в данном контексте — это упорядоченная последовательность взаимосвязанных действий (работ), направленная на создание определенного результата, ценного для внутреннего или внешнего клиента (например, процесс формирования кадрового резерва).

При системном анализе кадровый потенциал исследуется как сложная управляемая система, подлежащая декомпозиции. Декомпозиция позволяет выделить и детально изучить факторы, влияющие на общую эффективность, а также применить количественные измерители.

Элемент декомпозиции КП	Ключевые показатели для оценки	Цель анализа
Состав и движение персонала	Образовательный уровень, стаж, квалификационная структура, коэффициент текучести кадров.	Оценка способности к воспроизводству трудовых ресурсов.
Инвестиционный потенциал	Затраты на персонал (включая инвестиции в обучение), индекс развития компетенций.	Оценка вложений в будущее и отдачи от обучения.
Мотивационный потенциал	Степень удовлетворенности оплатой труда, уровень лояльности, участие в корпоративных программах.	Оценка вовлеченности и готовности к реализации целей.
Условия труда и эффективность	Уровень автоматизации труда, доля персонала, не имеющего нарушений трудовой дисциплины.	Оценка среды, в которой реализуется потенциал.

Оценка цифровых компетенций: Международные и российские рамки

В условиях цифровой экономики происходит фундаментальный сдвиг: оценка кадрового потенциала перестает быть узкопрофессиональной и обязательно должна включать оценку цифровых компетенций. Эти компетенции динамичны, требуют постоянного совершенствования и являются основой для работы с новыми информационными системами.

Для включения оценки цифровых навыков в автоматизированную систему курсовая работа должна опираться на признанные методологические рамки:

1. Международная рамка DigComp 2.0 (Европейского Союза): Эта рамка является стандартом, охватывающим 21 компетенцию по пяти ключевым направлениям:
   • Информационная и медийная грамотность.
   • Коммуникация и сотрудничество.
   • Создание цифрового контента.
   • Безопасность (включая кибербезопасность и защиту данных).
   • Решение проблем.
2. Российская адаптация («Цифровой гражданин» / НАФИ): В Российской Федерации для оценки цифровой грамотности часто используется локализованная методология НАФИ, которая адаптирует рамку DigComp к российским реалиям, оценивая те же пять ключевых областей цифровых компетенций.
3. Национальные стандарты РФ: В рамках Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» утверждены 30 наборов цифровых компетенций, которые являются целевыми для выпускников вузов. При разработке информационной модели для крупной российской компании, именно эти наборы должны стать основой для формирования оценочных матриц.

Использование этих рамок позволяет унифицировать и формализовать требования к персоналу, делая оценку цифрового потенциала объективной и готовой к автоматизации.

Индикаторы кадровой безопасности

Оценка кадрового потенциала часто рассматривается как элемент анализа кадровой безопасности или оценка текущего уровня кадровых рисков. Это позволяет перевести качественные характеристики персонала в категорию измеримых угроз.

Риски обусловлены недостаточной квалификацией, опытом, лояльностью или невозможностью воспроизводства трудовых ресурсов. Для оценки уровня кадровой безопасности используются конкретные индикаторы риска:

Индикатор кадровой безопасности	Расчетная формула	Влияние на потенциал
Коэффициент текучести кадров (Кт)	Отношение уволенных по собственному желанию к среднесписочной численности.	Высокий Кт указывает на нестабильность и потерю инвестиций в обучение.
Степень удовлетворенности оплатой труда (Уоп)	Рассчитывается через социологические опросы или анализ отклонений от рыночных зарплат.	Низкий уровень Уоп повышает риск «утечки мозгов» и снижения мотивации.
Уровень автоматизации труда (Уавт)	Доля автоматизированных рабочих мест или операций в общем объеме.	Низкий Уавт снижает конкурентоспособность и указывает на неэффективное использование потенциала.
Доля персонала, не имеющего нарушений	Процент работников, не подвергавшихся дисциплинарным взысканиям за период.	Отражает уровень дисциплины и лояльности, влияя на общую кадровую безопасность.

Включение этих индикаторов в автоматизированную систему позволяет превентивно управлять рисками, связанными с человеческим фактором. В конечном счете, управление кадровой безопасностью — это управление устойчивостью бизнеса в целом.

Анализ бизнес-процессов оценки кадрового потенциала («КАК ЕСТЬ» / AS IS)

Выбор ключевых процессов для анализа

Для курсовой работы необходимо сосредоточиться на одном или двух ключевых HR-процессах, которые наиболее критичны для оценки кадрового потенциала и имеют высокий потенциал для автоматизации. Типичными объектами анализа являются:

1. Процесс периодической комплексной оценки персонала (например, ежегодная аттестация).
2. Процесс формирования кадрового резерва.
3. Процесс оценки кандидатов при приеме на работу (в части оценки компетенций).

Предположим, в качестве объекта выбран Процесс формирования кадрового резерва. Он требует сбора данных из множества источников (руководители, HR, тесты) и является одним из самых трудоемких и субъективных процессов в ручном режиме.

Методы и инструменты сбора данных

Для анализа текущего состояния (AS IS) необходимо понять, какие методы оценки используются и насколько они формализованы.

К наиболее распространенным методам оценки кадрового потенциала относятся:

• Метод «360 градусов»: Этот метод, который, по данным исследований российского рынка оценки 2022 года, используется в 75% компаний-респондентов, позволяет собрать всестороннюю обратную связь. В ручном режиме он требует колоссальных затрат времени на рассылку анкет, их сбор, ручную обработку и сведение результатов, что часто приводит к ошибкам и затягиванию процесса.
• Ассессмент-центр (Центр оценки персонала): Представляет собой комплекс процедур (деловые игры, презентации, интервью по компетенциям) для выявления уровня развития ключевых компетенций (hard и soft skills). Хотя этот метод высокодостоверен, его администрирование требует значительных ресурсов (помещения, тренеры, эксперты).

Внедрение автоматизированной системы должно быть нацелено на формализацию и перевод в цифровой формат именно таких ресурсоемких, но высокодостоверных методов.

Графическое моделирование процесса «AS IS»

Для наглядного представления неэффективности текущего процесса необходимо использовать стандартизованные нотации моделирования. Для курсовой работы, сочетающей управленческий и технический анализ, предпочтительны нотации BPMN 2.0 (Business Process Modeling Notation) или IDEF0 (Integration Definition for Function Modeling).

Цель AS IS-модели: наглядно продемонстрировать «узкие места» — места, где происходят задержки, повторный ввод данных, субъективные решения или рутинные операции, требующие ручного труда.

Пример «узкого места» в ручном процессе оценки (AS IS):

1. Операция: Сбор данных по методу «360 градусов» (руководитель отдела персонала рассылает анкеты по электронной почте).
2. Проблема: Отсутствие контроля сроков заполнения, ручное сведение результатов в Excel, невозможность оперативного расчета консолидированных показателей.
3. Результат: Процесс занимает до 20 рабочих дней, высокая вероятность ошибок при обработке, низкая достоверность результатов из-за субъективной интерпретации.

Графическое представление этого процесса в нотации BPMN (например, «Ручное сведение результатов анкетирования» в виде длительной задачи с последующим ручным «Принятием решения о включении в резерв») станет ключевым аргументом для последующей автоматизации. Не следует ли задуматься о том, сколько стратегически важных решений было упущено за эти 20 дней?

Разработка информационной модели и автоматизация оценки («КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» / TO BE)

Функциональные требования к АСОП

Автоматизация оценки персонала (АСОП) — это внедрение цифровых технологий для систематической, быстрой, объективной и масштабируемой оценки сотрудников по заранее определенным критериям, исключающее влияние человеческого фактора.

Типовая информационная модель АСОП должна включать следующие функциональные модули:

Модуль АСОП	Основные функции
Модуль тестирования и опросов	Создание и хранение банка оценочных материалов (тесты, кейсы, анкеты 360°), автоматический сбор и первичная обработка результатов.
Модуль анализа данных	Применение математических моделей (например, МАИ) для расчета приоритетов, сравнение фактических и требуемых компетенций (компетентностный подход).
Модуль управления эффективностью (CPM)	Непрерывное отслеживание (Continuous Performance Management), фиксация динамики развития компетенций, постановка целей (KPI).
Модуль интеграции	Обмен данными с другими HR-системами (кадровый учет, обучение). Актуальные отечественные системы с соответствующими модулями: 1С: Предприятие 8: Оценка персонала, а также комплексные HCM-решения вроде Mirapolis HCM, WebSoft HCM или Skillaz.

Математическая формализация оценки: Метод Анализа Иерархий (МАИ)

Для обеспечения высокой достоверности и технологичности автоматизированной оценки, особенно при выборе кандидатов или формировании кадрового резерва, предпочтительным является Метод Анализа Иерархий (МАИ) Т. Л. Саати.

МАИ позволяет формализовать субъективные суждения экспертов (например, руководителя, оценивающего важность критериев) и представить их в виде количественных приоритетов.

Процесс формализации по МАИ:

1. Построение иерархии: Структура оценки декомпозируется на три уровня:
   • Цель: Определение наиболее подходящего сотрудника (или кандидата) для кадрового резерва.
   • Критерии: Основные параметры оценки (например, профессиональные знания, цифровые компетенции, опыт, лидерский потенциал).
   • Альтернативы: Сами оцениваемые сотрудники.
2. Матрица парных сравнений A: Эксперт сравнивает критерии попарно, используя девятибалльную шкалу Саати (где 1 — равная важность, 9 — абсолютное превосходство).

Например, при сравнении критериев «Цифровые компетенции» (ЦК) и «Профессиональные знания» (ПЗ), если эксперт считает ЦК в три раза важнее ПЗ, то в матрицу A заносится значение 3, а в обратную ячейку — 1/3.

Алгоритм автоматизированного расчета приоритетов

Ключевой задачей АСОП является автоматический расчет относительных весов, или приоритетов (w), для каждого критерия и каждой альтернативы. Именно этот расчет обеспечивает объективность и является ядром технической части курсовой работы.

Расчет весов w основан на нахождении главного собственного вектора матрицы парных сравнений A.

Для матрицы A размером *n* x *n* расчет производится путем решения уравнения:

A × w = λmax × w

где:

• A — матрица парных сравнений;
• w — вектор приоритетов (относительных весов);
• λ_max — максимальное собственное число (используется для проверки согласованности суждений эксперта).

Алгоритм, реализуемый в АСОП:

1. Получение матрицы A от эксперта (руководителя).
2. Автоматический расчет w (нормализованного собственного вектора, соответствующего λ_max).
3. Проверка согласованности суждений (расчет Индекса Согласованности). Если согласованность низка, система требует пересмотра оценок.
4. Итоговый приоритет сотрудника (альтернативы) рассчитывается как взвешенная сумма его оценок по всем критериям с учетом весов w.

Таким образом, МАИ позволяет АСОП присваивать сотрудникам объективные, математически обоснованные ранги, что исключает «эффект ореола» и другие субъективные искажения.

Графическое моделирование процесса «TO BE»

Оптимизированная модель процесса «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» (TO BE) должна демонстрировать радикальное сокращение времени и повышение качества за счет автоматизации.

В нотации BPMN, рутинные задачи (рассылка анкет, сбор данных, ручной расчет) заменяются на Автоматизированные задачи (Service Task).

Ключевые изменения в TO BE-модели:

• Исключение ручной обработки: Вместо ручного сведения анкет 360° — автоматический запуск оценочной кампании в АСОП, автоматический сбор данных и мгновенное формирование отчета.
• Принятие решений на основе данных: Принятие решения о включении в кадровый резерв основано не на субъективном мнении, а на объективном векторе приоритетов w, рассчитанном по МАИ.
• Непрерывность: Система обеспечивает непрерывное управление эффективностью (CPM) и моментальное обновление данных о компетенциях, что невозможно в ручном процессе.

Оценка эффективности и ожидаемый эффект от внедрения

Расчет годового экономического эффекта (ROI)

Главный экономический эффект от внедрения АСОП заключается в улучшении экономических и хозяйственных показателей за счет повышения оперативности управления и, что наиболее важно, снижения трудозатрат на рутинные HR-процессы. Что из этого следует? Прямая экономия позволяет перенаправить ценные человеческие ресурсы на решение стратегических задач, а не на ввод данных.

Для расчета экономического эффекта (ROI) используется методика оценки экономии рабочего времени.

Шаг 1: Расчет экономии времени (T_э) на одной операции.

Tэ = (Тдо - Тпосле) × Nопер × Кточн

Где:

• Т_до — время, затрачиваемое на операцию до автоматизации (например, 10 часов на ручной сбор и сведение данных 360°).
• Т_после — время, затрачиваемое на ту же операцию после автоматизации (например, 0.5 часа на запуск автоматизированного отчета).
• N_опер — количество повторений операции за год (например, 4 оценочных цикла в год).
• К_точн — коэффициент повышения точности работы (может быть принят равным 1,1 или 1,2, учитывая снижение ошибок).

Пример измеримого преимущества: Сокращение времени на обработку запросов или откликов кандидатов. Благодаря автоматизации, время на обработку цикла оценки для 100 сотрудников может сократиться с десятков часов до нескольких минут.

Шаг 2: Расчет годового экономического эффекта (Э).

Годовой экономический эффект рассчитывается как произведение сэкономленного времени на среднюю стоимость часа работы специалиста (HR-менеджера или аналитика) и количество сотрудников, задействованных в процессе.

Э = Тэ × Зч × Nс

Где:

• Т_э — суммарная экономия времени по всем автоматизированным операциям за год (в часах).
• З_ч — средняя почасовая заработная плата специалиста, выполнявшего рутинную работу.
• N_с — количество сотрудников, чья работа была автоматизирована.

Этот расчет позволяет получить конкретную, измеримую цифру, подтверждающую окупаемость проекта автоматизации.

Социальный эффект и ключевые показатели (KPI)

Социальный эффект от внедрения АСОП не менее важен и проявляется в качественных изменениях в системе управления персоналом:

1. Повышение объективности и прозрачности: Использование единых стандартов (например, МАИ, DigComp 2.0) и исключение человеческого фактора (субъективных оценок) укрепляет доверие сотрудников к результатам оценки, что является мощным стимулом для их развития.
2. Фокус на развитии: Освобождение HR-специалистов от рутины позволяет им сосредоточиться на стратегических задачах — анализе результатов, разработке индивидуальных планов развития и коучинге.
3. Справедливость: Автоматизированная система обеспечивает равные условия для всех сотрудников при оценке их потенциала.

Ключевые показатели эффективности (KPI) АСОП:

Показатель (KPI)	Цель измерения
Снижение времени цикла оценки	Измеряет оперативность принятия кадровых решений.
Рост индекса развития компетенций	Отслеживает динамику развития каждого работника и команды в целом за счет сохранения истории оценок.
Снижение коэффициента текучести (Кт)	Косвенный показатель повышения удовлетворенности и точности подбора/резервирования.
Снижение затрат на обучение	Повышение точности направления сотрудников на целевое обучение, определенное по результатам автоматизированной оценки.

Заключение

Данная методология курсовой работы обеспечивает комплексный подход к проблеме оценки кадрового потенциала и его автоматизации.

В теоретической части обоснована необходимость перехода к системному анализу КП, включающему оценку критически важных цифровых компетенций по международным (DigComp) и российским стандартам (НАФИ, 30 наборов компетенций). Определены ключевые индикаторы кадровой безопасности, подлежащие контролю.

В аналитической части предложен инструментарий для формализации существующих процессов «КАК ЕСТЬ» (AS IS) с использованием графических нотаций (BPMN/IDEF0), что позволяет четко идентифицировать «узкие места», вызванные субъективностью и ручным трудом. Мы показали, почему невозможно достичь высокого уровня эффективности без цифровизации этих процессов.

В технической части разработана структура информационной модели автоматизированной системы оценки персонала (АСОП). Ключевым элементом, придающим работе высокую научную и прикладную ценность, является математическая формализация оценки на основе Метода Анализа Иерархий Т. Л. Саати, с акцентом на алгоритме расчета главного собственного вектора. Это обеспечивает объективность и технологичность системы «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» (TO BE).

Наконец, предложена измеримая методика расчета экономического эффекта (ROI) от внедрения АСОП, основанная на экономии рабочего времени, а также определены ключевые социальные эффекты и KPI, подтверждающие достижение цели курсовой работы — создание научно обоснованного проекта по совершенствованию системы управления кадровым потенциалом посредством автоматизации, что является фундаментальной задачей для любой компании, стремящейся к лидерству в условиях цифровой экономики.

Список использованной литературы

1. Большая Советская Энциклопедия.
2. Конявский В. А., Гадасин В. А. Основы понимания феномена электронного обмена информацией.
3. Экономическая информатика: Введение в экономический анализ информационных систем: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2005.
4. Шафер Д. Ф., Фартрел Т., Шафер Л. И. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат: Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2004.
5. Марка Д. А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования SADT.
6. Проектирование экономических информационных систем: учеб. / под ред. Ю. Ф. Тельнова. М., 2005.
7. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / под ред. проф. Г. А. Титоренко. – М.: Компьютер, ЮНИТИ, 2006.
8. Маклаков С. В. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion Process Modeler (BPwin 4.1). М., 2003.
9. Маклаков С. В. Создание информационных систем с AllFusion Modeling Suite. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2005.
10. Маклаков С. В. BPwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем. — М.: ДИАЛОГ–МИФИ, 2000.
11. Современные подходы к оценке кадрового потенциала предприятия: становление и развитие в условиях цифровой трансформации // kazatu.edu.kz. URL: kazatu.edu.kz (дата обращения: 23.10.2025).
12. Современные методы оценки и характеристики формирования кадрового потенциала организации // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
13. Автоматизация процесса подбора персонала: цифровая зрелость и оценка экономического эффекта // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
14. Модель и алгоритм оценки кандидатов на вакантную должность в кадровой системе МЧС России // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
15. Автоматизированные системы оценки персонала // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
16. Анализ и оценка кадрового потенциала персонала организации на современном этапе // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
17. Совершенствование кадрового потенциала в условиях цифрового развития экономики // ekam-journal.com. URL: ekam-journal.com (дата обращения: 23.10.2025).
18. Развитие кадрового потенциала как основы для формирования цифровой экономики // elpub.ru. URL: elpub.ru (дата обращения: 23.10.2025).
19. Автоматизация процесса комплексной оценки трудового потенциала сотрудников с учетом компетентностного подхода // gekoms.org. URL: gekoms.org (дата обращения: 23.10.2025).