Економіко-математичне обґрунтування предиктивної моделі управління трудовим потенціалом: конвергенція соціального кейс-менеджменту та інтелектуальних IT-сервісів

Анотація

Стаття присвячена розробці та теоретико-методологічному обґрунтуванню предиктивної моделі управління трудовим потенціалом на основі інтеграції інструментів сучасного соціального кейс-менеджменту та високотехнологічних ІТ-сервісів, а також впровадженню новітніх технологій, у тому числі штучного інтелекту. Теоретичну базу склали праці української наукової школи: теорія людського капіталу (О. Грішнова), концепція Праці 4.0 та прекаризації (А. Колот), а також методологія збереження якості трудового потенціалу в умовах депопуляції (Е. Лібанова). Метою статті є теоретико-методологічне обґрунтування теоретичних положень і розробка практичних рекомендацій щодо управління трудовим потенціалом на основі інтеграції інструментів сучасного соціального кейс-менеджменту, високотехнологічних IT-сервісів та механізму практичної конвергенції в єдиний цифровізований інструмент. Методи. У дослідженні використано системний підхід, методи сценарного моделювання та економіко-математичного прогнозування, а також комплекс економіко-аналітичних і порівняльних методів, зокрема системний і порівняльний аналіз. Інформаційну базу склали Стратегія демографічного розвитку України до 2040 року [13], дані Держстату [18], Міністерства цифрової трансформації [17] та Закон України «Про стимулювання розвитку цифрової економіки в Україні» від 15.07.2021 № 1667-IX [10]. Результати дослідження дозволяють реалізувати перехід від реактивної моделі підтримки безробітних до проактивної активації трудового потенціалу. Розрахований коефіцієнт окупності соціальних інвестицій (SROI) доводить, що кожна гривня, інвестована у предиктивну модель, повертає державі 9,53 грн у вигляді збережених бюджетних коштів та податків. Висновки. Авторами вперше запропоновано концепцію «Цифрового двійника професійної траєкторії», що складається зі статичного, динамічного та поведінково-соціального шарів даних. Розроблено математичний апарат предиктивного скорингу, який інтегрує коефіцієнти когнітивної ерозії, алгоритмічної прекаризації та демографічного навантаження.