Оцінювання кадрового потенціалу підприємства в умовах цифровізації: інтеграція кількісних та якісних показників - Любомудрова, Надія Петрівна; Ямщиков, Ігор Ігорович (Академічні візії, 2026)
Стаття присвячена проблематиці оцінювання кадрового потенціалу підприємства в умовах цифрової трансформації. Актуальність дослідження зумовлена тим, що традиційні підходи до оцінювання кадрового потенціалу, які базуються переважно на кількісних або якісних показниках окремо, не забезпечують формування цілісного уявлення про стан людських ресурсів організації. Метою статті є систематизація підходів до оцінювання кадрового потенціалу підприємства, аналіз можливостей сучасних цифрових інструментів та платформ HR аналітики, а також обґрунтування інтегрованої моделі оцінювання, що поєднує кількісні та якісні показники з використанням цифрових технологій. У статті проаналізовано традиційні кількісні показники оцінювання кадрового потенціалу (чисельність, структура персоналу, коефіцієнти руху кадрів, показники використання робочого часу) та якісні показники (рівень кваліфікації, компетенції, задоволеність, потенціал розвитку). Досліджено сучасні цифрові інструменти та платформи HR аналітики, що забезпечують безперервний моніторинг кадрових показників. Систематизовано методологічні підходи до вимірювання кваліфікаційного потенціалу та визначено їхні переваги й обмеження. Обґрунтовано роль цифрових метрик (eNPS, індекс залученості, показник ефективності) як інструментів, що поєднують кількісну вимірюваність з якісною глибиною аналізу. Запропоновано інтегровану модель комплексного оцінювання кадрового потенціалу, яка поєднує класичні кадрові метрики з цифровими індикаторами залученості, ефективності та лояльності персоналу. Модель базується на принципі взаємодоповнюваності показників трьох рівнів та передбачає використання єдиної цифрової платформи для збору, агрегації та аналізу даних. Визначено перспективи використання технологій штучного інтелекту та машинного навчання для прогнозування стану кадрового потенціалу на основі інтегрованих даних.