Трансформация системы подготовки и адаптации кадрового потенциала нефтегазового комплекса к вызовам цифровизации и внедрению технологий искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Пшеничная Софья Станиславовна

• Пшеничная Софья Станиславовна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Пшеничная Софья Станиславовна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННЫЙ РЫНОК ТРУДА НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ

1.1 Обзор макроэкономических и демографических параметров рынка труда нефтегазовой отрасли: объём занятости, возрастная структура, региональные различия

1.2. Анализ технологических трендов (ИИ, автоматизация, робототехника) и их влияния на профессионально-квалификационную структуру отрасли34

1.3 Выявление компетентностных разрывов и зон риска вытеснения трудовых функций: результаты отраслевого анализа

ГЛАВА 2 ВЛИЯНИЕ ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА РЫНОК ТРУДА НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

2.1 Комплексный анализ сегментов нефтегазовой отрасли, наиболее подверженных цифровизации и замещению кадров

2.2 Влияние цифровой трансформации на кадровый потенциал нефтегазового сектора: карта рисков по цепочке создания стоимости (Upstream-Midstream-Dowшtream)

2.3 Обзор ключевых вызовов в сценарном развитии рынка труда нефтегазовой отрасли

ГЛАВА 3 МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ФОРМИРОВАНИЮ ПРОАКТИВНОЙ ПОДГОТОВКИ И АДАПТАЦИИ КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА В НОВЫХ УСЛОВИЯХ

3.1 Разработка системы опережающего формирования компетенций:

принципы, модели, критерии упреждающего обучения

3.2 Определение механизмов адаптации персонала в рамках системы опережающего формирования компетенций: архитектура непрерывных обучающих циклов, инструменты мониторинга и обратной связи

3.3 Прикладное обоснование результативности методических подходов для механизма, опережающего формирования компетенций

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Трансформация системы подготовки и адаптации кадрового потенциала нефтегазового комплекса к вызовам цифровизации и внедрению технологий искусственного интеллекта»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Нефтегазовый комплекс, формирующий свыше 35% федерального бюджета России и около 60% экспортной выручки, вступил в фазу глубокой цифровой трансформации. Сквозные технологии - промышленный интернет вещей, обработка больших данных, алгоритмы машинного обучения и робототехника - всё увереннее интегрируются в геологоразведку, бурение, управление месторождениями и сбыт. Комплексный мониторинг Минэнерго РФ совместно с Ассоциацией «Цифровая энергетика 2024 года» зафиксировал рост удельного веса автоматизированных и дистанционно управляемых операций в сегменте Upstream - до 29%, в сегменте Midstream - до 40%, а в сегменте Downstream -до 27%. При этом совокупный прирост операционной эффективности оценивается в 8,1%, а экономический эффект от реализованных цифровых проектов - в 412 млрд руб. Индекс цифровой зрелости нефтегазовой отрасли за последние три года увеличился с 0,41 до 0,56 (по шкале 0-1), что свидетельствует о переходе к фазе масштабируемого внедрения цифровых технологий в отрасль, особенно искусственного интеллекта. Однако столь высокие темпы технологического обновления вступают в противоречие с инерционностью кадровой системы: целевую аналитическую переподготовку в области цифровых технологий успели пройти лишь 18% персонала, что формирует критический риск недоступности трудовых ресурсов, способных удержать и развивать цифровое преимущество отрасли.

Спрос на персонал смещается с традиционных операционных профессий к гибридным ролям «инженер-аналитик», «оператор интеллектуального месторождения», «архитектор ИИ-моделей», для которых требуются компетенции «data science», кибербезопасности и системной интеграции. По результатам исследований ведущих аналитических агентств нефтегазовому бизнесу понадобится дополнительно приблизительно 45-50 тыс. специалистов с цифрово-инженерным профилем, тогда как текущие

образовательные мощности вузов и корпоративных университетов обеспечивают не более 27 тыс. выпускников соответствующего уровня. Дефицит кадров усиливается демографическими «ножницами» и высокой текучестью молодых работников: в 2023 г. она достигла 22 %, что почти вдвое превышает допандемийный показатель.

Обостряют проблему геополитические ограничения: санкционные режимы ограничили доступ к иностранным цифровым сервисам, вынуждая компании ускорять импортозамещение программного обеспечения и развёртывание собственных цифровых платформ. Данная ситуация повышает требования к уникальным, «редким» компетенциям, а также к скорости их освоения. Традиционные модели подготовки кадров - очное обучение в университетах, стандартные программы стажировки и наставничества - не обеспечивают необходимой гибкости в компетенциях персонала: цикл создания и актуализации учебных курсов в отраслевых вузах всё ещё занимает 2-3 года, тогда как жизненный цикл многих современных цифровых технологий, в первую очередь нейросетей на базе ИИ, нередко ограничивается 12-18 месяцами.

Региональная специфика формирования и использования кадрового потенциала в нефтегазовом комплексе проявляется как в пространственном неравенстве доступа к образовательным ресурсам, так и в различиях институционально-социальной среды, что обуславливает неоднородность темпов цифровой трансформации. Наиболее остро проблема кадрового разрыва выражена в арктических и восточносибирских регионах, где совокупная добыча углеводородов за последние пять лет выросла на 18,6%, тогда как численность квалифицированного инженерно-технического персонала увеличилась лишь на 6,3%. По данным мониторинга Минтруда РФ за 2024 год коэффициент вакансий высокотехнологичных специальностей («инженер-аналитик месторождения», «оператор интеллектуального бурения», «специалист по ИИ-моделям») в Ямало-Ненецком автономном округе достигает 3,4 что практически вдвое превышает среднероссийский

уровень (1,8). Без системной модернизации подготовки и адаптации кадров отрасль рискует столкнуться с «цифровым разрывом», снижающим окупаемость инвестиций в автоматизацию бизнес-процессов, труда и повышающим технологические, экологические и социальные риски. Каждая единица незакрытой вакансии высококвалифицированного персонала, по оценке Boston Consulting Group, снижает потенциальную добычу на 0,8-1%, что эквивалентно упущенной выручке до 140 млн руб. ежегодно. Следовательно, формирование терминально новой, адаптивной и подкреплённой цифровыми технологиями системы развития человеческого капитала становится одним из критических условий устойчивости нефтегазового комплекса.

Наличие федеральных инициатив, таких как «Цифровая экономика РФ», «Приоритет-2030», а также и корпоративных проектов: «Корпоративный университет Газпром нефти», Digital Academy «ЛУКОЙЛа» свидетельствует о признании проблемы, но одновременно показывает дисперсность и фрагментарность решений. Отсутствует целостная научно-методическая модель, объединяющая региональные особенности, отраслевую специфику и потенциал ИИ-технологий для адресной подготовки и быстрой адаптации персонала. Выявленный разрыв между технологическим развитием и кадровым обеспечением, подтверждённый статистически и эмпирически, определяет высокую научную и практическую значимость заявленного исследования.

В данных условиях разработка научно обоснованной, интегральной модели подготовки и адаптации кадров, опирающейся на цифровые технологии и учитывающей региональную специфику отрасли, становится не просто актуальной, а критически необходимой для обеспечения успешной цифровой трансформации страны.

Степень научной разработанности. Вопрос о том, как формировать и мобилизовать человеческий капитал для цифровой трансформации нефтегазового комплекса в фазе перехода к шестому технологическому

укладу, находится на стыке по-разному развитых научных направлений: теории длинных волн и смены укладов (Н.Д. Кондратьев, Й. Шумпетер, К. Фримен, С.Ю. Глазьев, Д.С. Львов), прикладной экономики «цифрового месторождения» (Д.В. Волков, McKinsey, E&Y), а также исследований рынка труда и компетенций в ТЭК. Каждое из этих направлений накопило значительный массив знаний, однако их синтез, позволяющий объяснить и оценить специфику кадрового обеспечения нефтегазового комплекса, пока отсутствует. Именно данная «стыковая» зона, где макротеория смены укладов должна встретиться с микроэкономикой подготовки специалистов для современных условий добычи, и задаёт проблемное поле настоящего исследования.

Вопросы формирования кадровых ресурсов нефтегазовой отрасли освещены в работах И.Ю. Ереминой, Е.А. Телегиной, О.В., Г.Б. Полаевой, О.В. Будзинской, А.В. Пестовой, Т.А. Ковригиной, В.Г. Мартынова,

A.А. Зубаревой, К.Н. Колмагорова, Т.Ю. Сорокиной, В.В. Морозова.

В области управления человеческими ресурсами и адаптации персонала значимыми являются труды Ю.В. Алексеевичевой, Н.В.Погребняк, Ф.А. Джиоевой, Н.Б. Ефимочкиной, А.А. Колтуновой, Ю.И. Колтуновой, Д.Ю Михайлова, П.Н. Шаронина, Т.Б. Саматовой, В.В. Авдеева, И.А. Корягиной, А.В. Ворониной, А.В. Охотниковой, А.Г. Сорокиной, Е.Е. Оксенюк, А.Г. Забелина, А.П. Исаенко, Е.П. Задворнева, В.В. Реймер,

B.А. Спивака, Л.М. Семёновой, В.М. Масловой, Н.В. Солововой, В.Р. Веснина, Ю.Г. Одегова, М.В. Полевой, А.А. Борисовой, Т.Г. Озерниковой, В.А. Винченко, О.М. Исаевой, Е.А. Припоровой, В.В. Лукашевича, Г.А. Хмелева.

Проблематика ИИ в системах обучения прорабатывается в трудах Р.А. Амирова, П.И. Ананчиковой, В.А. Бамбурова, Л.Н. Духаниной, А.А. Максименко. Однако интегральные исследования, одновременно учитывающие специфику нефтегазовой отрасли, региональные диспропорции, влияние искусственного интеллекта и вопросы адаптации

молодых специалистов, встречаются эпизодически. Отсутствует комплексная модель, соединяющая цифровые инструменты обучения, региональную политику занятости и корпоративные стратегии. Тем самым выявляется исследовательский пробел, который может быть заполнен материалами настоящей диссертационной работы.

Указанный лакунарный характер научного поля подтверждает необходимость заявленного исследования, призванного разработать интегральную, регионально-адаптированную систему подготовки и сопровождения цифровых кадров для нефтегазовых компаний, основанную на возможностях искусственного интеллекта и отвечающую вызовам шестого и седьмого технологических укладов.

Цель диссертационной работы заключается в разработке научно-практических рекомендаций по трансформации системы подготовки и адаптации кадрового потенциала нефтегазового комплекса в условиях цифровизации и внедрения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы нефтегазовых компаний.

Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи:

1. Провести детальное исследование методологических подходов к раскрытию содержания определений «цифровая трансформация системы подготовки и адаптации персонала» и «искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами», а также определить их роль в формировании кадрового потенциала нефтегазового комплекса.

2. Выполнить комплексный сравнительный анализ фактического состояния цифровизации процессов подготовки и адаптации кадров в ведущих отечественных и национальных нефтегазовых компаниях, оценив применяемые технологические решения, образовательные платформы и ИИ-инструменты с точки зрения способности поддерживать конкурентоспособность нефтегазового бизнеса.

3. Определить приоритетные траектории развития профессионально-цифровых компетенций и образовательных технологий, способные обеспечить кадровую базу для шестого и формирующегося седьмого технологических укладов в нефтегазовой и мировой энергетической отраслях.

4. Изучить долгосрочные корпоративные и национальные программы цифровой трансформации энергетики, чтобы определить ключевые ориентиры в управлении персоналом и направления внедрения искусственного интеллекта в образовательные и адаптационные контуры.

5. Разработать методический инструментарий оценки готовности корпоративных систем подготовки и адаптации кадров к внедрению цифровых и ИИ-технологий, учитывающий риски и вызовы шестого и седьмого технологических укладов, а также сформировать практические рекомендации по их интеграции в кадровые стратегии ключевых игроков нефтегазового рынка РФ.

Объектом настоящей исследовательской работы является рынок труда нефтегазовых компаний в условиях цифровизации.

Предметом настоящего диссертационного исследования является комплекс социально-трудовых взаимодействий, возникающих и эволюционирующих в нефтегазовой отрасли в процессе модернизации систем обучения и адаптации кадров.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности.

Диссертация выполнена в соответствии с Паспортом научной специальности 5.2.3. - «Региональная и отраслевая экономика», раздел 8. Экономика народонаселения и экономика труда: пункт 8.11. «Экономические и социально-демографические факторы и концепции развития человеческих ресурсов», пункт 8.13. «Количественные и качественные характеристики трудовых ресурсов. Человеческий капитал и его характеристики», пункт 8.15. «Производительность и эффективность труда: сущность, динамика, методы измерения, факторы и резервы повышения», пункт 8.16. «Проблемы формирования профессиональных компетенций, подготовки, переподготовки

и повышения квалификации кадров. Формирование конкурентоспособности работников».

Теоретическую и методологическую базу исследования составил широкий круг отечественных и зарубежных публикаций, отражающих современное состояние и эволюцию представлений о человеческом капитале, цифровой трансформации производственных систем и стратегическом бизнес-администрировании. Учтены фундаментальные и прикладные исследования в области экономики народонаселения и экономики труда, инновационного развития, организационной теории, а также материалы отраслевых аналитических центров и профессиональных ассоциаций.

Методологический каркас исследования сформирован на принципах системного, процессного и ресурсного подходов. Для решения поставленных задач применён комплекс взаимодополняющих методов статистического наблюдения, сводки и группировки, методы индексного, факторного и структурного анализа, приёмы синтеза, сравнения и обобщения для интерпретации полученных данных, графические способы визуализации результатов, экспертные оценки, элементы прогнозного моделирования и сценарного анализа для оценки перспектив развития исследуемых процессов.

Комплексное использование указанных теоретических положений и методических инструментов позволило провести всесторонний анализ, получить достоверные результаты и обосновать практические рекомендации.

Информационной базой исследования послужили официальные статистики и программные документы государственных органов, международные базы данных и обзоры межправительственных организаций (IEA, ОПЕК, OECD, ILO и др.), годовые и нефинансовые отчеты ведущих российских и зарубежных нефтегазовых компаний, а также сведения профессиональных ассоциаций и отраслевых коммерческих баз, консалтинговые и исследовательские отчёты (McKinsey, E&Y, PwC, Deloitte, Accenture, Росстат, ИНЭИ РАН и пр.), статьи рецензируемых журналов,

материалы профильных конференций, публикации СМИ и отраслевых информагентств.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в теоретическом обосновании и разработке методических подходов к формированию проактивной методики подготовки и адаптации кадрового потенциала нефтегазовых компаний в условиях цифровой трансформации и массового внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ).

Основные положения и результаты исследования, выносимые на защиту и имеющие элементы научной новизны:

1. Выполнена всесторонняя оценка воздействия цифровой трансформации и технологий искусственного интеллекта на профессионально-квалификационную структуру занятости в российском нефтегазовом комплексе, обеспечивающий возможность прогнозирования компетентностных разрывов и разработку программ переподготовки кадров. (п. 8.2, 8.13 Паспорта специальностей ВАК РФ).

2. Проведена комплексная аналитическая оценка современного состояния кадрового потенциала и избыточной численности сотрудников ведущих нефтегазовых компаний под воздействием внедрения технологий ИИ, позволяющая выявить критические зоны профессионально-квалификационного дефицита, а также сформировать целевые ориентиры по оптимизации штата без ущерба для технологической устойчивости. (п. 8.11, 8.13 Паспорта специальностей ВАК РФ).

3. Сформулирована сценарная траектория развития трудовых ресурсов в условиях цифровизации нефтегазовой отрасли, демонстрирующая необходимость внедрения проактивной системы подготовки и адаптации кадров, которая заблаговременно формирует цифровые компетенции в опережающем режиме. (п. 8.2, 8.13 Паспорта специальностей ВАК РФ).

4. Разработана система опережающего формирования компетенций в рамках методических подходов к проактивной методике подготовки и адаптации кадров нефтегазового комплекса к внедрению технологий ИИ,

обеспечивающая персонализированное развитие работников и сокращение времени достижения требуемого уровня цифровой зрелости персонала. (п. 8.11, 8.13 Паспорта специальностей ВАК РФ).

5. Обоснован системный механизм адаптации сотрудников нефтегазовой отрасли к проактивному обучению, объединяющий непрерывную цифровую обратную связь и автоматизированную верификацию освоенных навыков в производственной среде, что ускоряет переход персонала к новым цифровым ролям и повышает устойчивость технологических процессов. (п. 8.2, 8.11, 8.13 Паспорта специальностей ВАК РФ).

Теоретическая значимость исследования состоит в создании интегрированного методического аппарата, направленного на опережающую подготовку и адаптацию кадров нефтегазового комплекса к вызовам цифровой трансформации и внедрению искусственного интеллекта. Разработанные концептуальные положения, модели и рекомендательные схемы могут служить базой для дальнейшего совершенствования теории управления человеческими ресурсами высокотехнологичных отраслей, обеспечивая целенаправленное развитие компетенций и устойчивое формирование ориентированных на цифровизацию социально-трудовых потоков, что в долгосрочной перспективе повышает производительность труда и общую экономическую эффективность.

Практическая значимость исследования заключается в широком спектре возможностей внедрения её результатов на уровне отрасли, компаний и образовательных учреждений. Разработанные модели измерения компетентностных разрывов, алгоритмы подбора индивидуальных учебных траекторий и метрики оценки «цифровой готовности» персонала могут лечь в основу отраслевых и корпоративных программ, направленных на повышение производительности труда и ускоренную интеграцию ИИ-решений в производственные процессы. Используя данный инструментарий, нефтегазовые компании способны точечно инвестировать в развитие тех

цифровых навыков, которые обладают наибольшим мультипликативным эффектом для операционной эффективности и безопасности. Кроме того, выводы исследования применимы при проектировании и регулярном обновлении образовательных программ среднего и высшего профессионального образования: они позволяют формировать учебные планы, ориентированные на актуальные запросы рынка энергии, и выстраивать модульные курсы, объединяющие инженерную и цифровую составляющие. Корпоративные университеты и центры повышения квалификации могут использовать представленные рекомендации для разработки практико-ориентированных симуляторов и внедрения гибридных форматов обучения, что обеспечивает непрерывное и адаптивное развитие специалистов в условиях стремительной цифровой эволюции отрасли.

Апробация работы. Основные теоретические положения и практические рекомендации диссертационного исследования были представлены автором на научных конференциях:

- XVII Всероссийская научно-техническая конференция актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России. 25 апреля 2024 года. -Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина. - VIII Региональная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию профессора Ю.П. Желтова. 07-11 октября 2024 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 2024.

Публикации результатов исследования. Основные научные положения работы изложены в 6 публикациях (2,1 п.л., из них авторских -1,7 п.л.). К ним относятся 4 статьи, опубликованные в журналах, включенных в перечень ведущих рецензируемых научных журналов ВАК Министерства образования и науки РФ (1,54 п.л., из них авторских - 1,14 п.л.).

Объем и структура работы. Диссертация включает в себя введение, 3 главы базового содержания, рекомендации и итоги, перечень сокращений,

перечень литературных источников из 154 источников. Работа включает 186 страницы, 33 рисунка, 6 формул и 20 таблиц.

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННЫЙ РЫНОК ТРУДА НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ

1.1 Обзор макроэкономических и демографических параметров рынка труда нефтегазовой отрасли: объём занятости, возрастная структура,

региональные различия

Переход нефтегазового комплекса к цифровой парадигме и активное внедрение технологий искусственного интеллекта заставляют пересмотреть традиционные подходы к управлению человеческим капиталом, поскольку устойчивость добычных и перерабатывающих цепочек всё в большей степени определяется скоростью адаптации персонала к новым технологическим вызовам. Для выработки методологической основы исследования необходима теоретическая база научного знания, главные аспекты которого сосредоточены на изучении вопросов теории длинных волн, экономики «цифрового месторождения», исследований рынка труда и корпоративного управления компетенциями. В первую очередь, необходимо провести литературный обзор, систематизирующий труды, в которых раскрываются макроэкономические закономерности смены технологических укладов, отраслевые особенности цифровизации, а также механизмы формирования кадрового потенциала и возможности искусственного интеллекта в обучении.

Проблема формирования и мобилизации человеческого капитала для цифровой трансформации нефтегазового комплекса актуализируется на фоне перехода к шестому технологическому укладу, темпы которого, по наблюдениям Н.Д. Кондратьева, Й. Шумпетера и К. Фримена, задаются волновой динамикой научно-технологических прорывов и последующей институциональной перестройкой. В отечественной экономической мысли

данную логику развивают С.Ю. Глазьев и Д.С. Львов, подчёркивая, что каждая длинная волна сопровождается радикальным сдвигом в трудовой структуре и перераспределением кадровых ресурсов между отраслями. Однако, как показывает контент-анализ фундаментальных публикаций названных авторов, их теоретические конструкции преимущественно оперируют макроэкономическими категориями и не раскрывают механизмов трансляции технологического импульса на уровень конкретных предприятий ТЭК.

Микроэкономическая перспектива начинает формироваться в работах по «цифровому месторождению», среди которых ключевое место занимает исследование Д.В. Волкова. Он демонстрирует, что внедрение сквозных цифровых технологий позволяет на порядки увеличить скорость обработки геолого-технической информации и тем самым трансформирует сами трудовые функции. Однако, несмотря на глубину технологического описания, вопрос о том, как перестраивать компетентностный профиль персонала, раскрыт фрагментарно. Отсутствует увязка технических требований с долгосрочными траекториями развития человеческого капитала, что затрудняет практическое применение полученных результатов в области HR-политики.

Исследования кадрового обеспечения нефтегазовой отрасли носят более прикладной характер и концентрируются на региональных и корпоративных аспектах. И.Ю. Еремина и Е.А. Телегина анализируют дисбалансы на рынке труда, выявляя избыточную концентрацию работников старших возрастных когорт в базовых добывающих регионах. О.В. Полаева и О.В. Будзинская вносят значимый вклад в понимание миграционных эффектов, обосновывая, что приток квалифицированных инженерных кадров ограничивается инфраструктурными барьерами. Т.А. Ковригина, В.Г. Мартынов и А.А. Зубарева исследуют механизмы внутрикорпоративной мобильности, указывая на необходимость гибких траекторий карьерного роста в условиях цифровизации. К.Н. Колмагоров и Т.Ю. Сорокина выделяют факторы вовлечённости молодёжи в отрасль, подчёркивая роль формирования

привлекательного бренда компании как места работы, а также проектного обучения. Тем не менее совокупный массив работ фиксирует состояние кадровой системы, не предлагая инструментов проактивного управления компетенциями в динамике технологических изменений.

На стыке экономики труда и управленческих технологий развиваются исследования в области HR-менеджмента. Ю.В. Алексеевчева и Н.В. Погребняк раскрывают принципы стратегического кадрового планирования в нефтесервисе, подчёркивая важность интеграции HR-аналитики с производственными KPI. Ф.А. Джиоева, Н.Б. Ефимочкина и Ю.И. Колотунова фокусируются на оценке компетенций, предлагая матричные модели сопоставления профиля работника с целями подразделения. Д.Ю. Михайлов и П.Н. Шаронин изучают влияние корпоративной культуры на скорость адаптации к цифровым практикам. В работах Т.Б. Саматовой, В.В. Авдеева и И.А. Корягиной подчёркивается значимость непрерывного обучения как фактора удержания персонала, однако алгоритмы опережающего формирования компетенций остаются вне поля анализа. К числу авторов, освещающих тематический спектр HR-цифровизации, также относятся А.В. Воронина, А.В. Охотникова, А.Г. Сорокина, Е.Е. Оксенюк, А.Г. Забелин, чьи работы подтверждают растущую потребность в соединении функциональной и цифровой экспертизы, но при этом редко связывают кадровые стратегии с макроэкономическими циклами.

Отдельное направление формируется исследованиями искусственного интеллекта в системах обучения. Р.А. Амиров и П.И. Ананчикова демонстрируют потенциал AI-алгоритмов в персонализации образовательных траекторий; В.А. Бамбуров описывает применение машинного обучения для оценки эффективности курсов; Л.Н. Духанина и А.А. Максименко анализируют этические вопросы использования ИИ-агентов в тестировании знаний. Данными разработками задаётся методологическая база для перехода от массовых образовательных программ к гибким LXP-платформам. Однако большинство работ строится на универсальных кейсах EdTech и недостаточно

учитывает отраслевую специфику, связанную с высокой капиталоёмкостью и технологической критичностью нефтегазовых операций.

Сопоставительный анализ указанных групп исследований позволяет выявить три значимых лакуны. Во-первых, отсутствует совмещённая модель, интегрирующая макроэкономические закономерности смены технологических укладов с требованиями конкретных цифровых решений уровня «цифрового месторождения». Во-вторых, наблюдается методический разрыв между описанием текущих кадровых дисбалансов и разработкой инструментов их опережающей коррекции; существующие работы фиксируют статическое состояние, но не предлагают динамических сценариев. В-третьих, исследования по ИИ-поддержке обучения преимущественно опираются на общие педагогические методики и не учитывают рисков, обусловленных производственной безопасностью и региональными ограничениями отрасли.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Пшеничная Софья Станиславовна, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абдурахманова, Э.Ю. Человеческий капитал как основной фактор развития инновационный экономики / Э. Ю. Абдурахманова, О. В. Будзинская // Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России : Тезисы докладов VII Региональной научно-технической конференции, посвященной 100-летию В.Л. Березина, Москва, 19-20 октября 2023 года. -Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 2023. -С. 48.

2. Авдеев, В.В. Управление персоналом: технология формирования команды : учебное пособие / В. В. Авдеев. — Москва : Финансы и статистика, 2014. — 544 с.

3. Акулинин, Ф.В. Управление персоналом компании в условиях цифровизации / Ф.В. Акулинин, Д.А. Рябчина // Инновационное развитие экономики. - 2020. - №6. - С.108-112.

4. Алетдинова, А.А. Интеллектуальный анализ критических компетенций на российском рынке труда : монография / А. А. Алетдинова, М. Ш. Муртазина. - Москва : Изд-во РГУ нефти и газа, 2024. - 132 с.

5. Алетдинова, А.А. Технологии искусственного интеллекта для управления трудовыми ресурсами / А. А. Алетдинова, О. Л. Сапун. // Научные исследования: образовательно-педагогические, философские, юридические и экономические технологии (опыт, информация, анализ, прогноз) : монография. - Воронеж; Москва : Изд-во ВГПУ : Наука: информ, 2024. - Гл. 3. - C. 36-47.

6. Амиров, Р.А. Искусственный интеллект в образовательном процессе вуза / Р. А. Амиров, А. Л. Абаев // Механизм реализации стратегии социально-экономического развития государства : Сборник материалов XVI Международной научно-практической конференции, Махачкала, 25-26 сентября 2024 года. - Махачкала, 2024. - С. 13-15

7. Ананченкова, П.И. Необходимость мотивации и готовность работников к освоению цифровых навыков и компетенций / П. И. Ананченкова, С. А. Шапиро // Труд и социальные отношения. - 2021. - Т. 32, № 2. - С. 31-41.

8. Ананченкова, П.И. Цифровая трансформация корпоративного обучения: теоретический аспект / П. И. Ананченкова, С. А. Шапиро // Труд и социальные отношения. - 2022. - Т. 33, № 3. - С. 11-21.

9. Андрющенко, Г.И.; Орехов, В.Д.; Блинникова, А.В. Генезис ключевых требований к развитию человеческого капитала в условиях технологических революций // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2024. Т. 14. № 2.

10. Андрющенко, Г.И.; Савина, М.В.; Хоминич, И.П. Анализ факторов, определяющих качество человеческого капитала в условиях цифровизации экономики // Креативная экономика. 2023. Т. 17. № 3. С. 955970.

11. Бамбуров В.А. Применение технологий искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Государственная служба. 2018. Т. 20. № 3. С. 23-28.

12. Белинская, М.Н., Пшеничная, Е.А., Соловова Н.В. Применение подхода МУР (минимальный рабочий продукт) для обоснования эффективности внедрения НК-аналитики // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2023. Т. 14, № 2. С. 164-170.

13. Бреусов, А.В., Реймер, В.В., Чирков, В.А. Инновационные технологии управления персоналом высокотехнологичной организации // Социум и власть. 2012. №4 (36).

14. Будзинская, О.В. Компетенции персонала как основа интеллектуального капитала нефтегазовых компаний / О. В. Будзинская, А. И. Куфтина // Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России : Тезисы докладов VII Региональной научно-технической конференции, посвященной 100-летию В.Л. Березина, Москва, 19-20 октября 2023 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа

(национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 2023. -С. 128-129.

15. Будзинская, О.В. Развитие системного подхода к проектированию кадрового обеспечения ТЭК в парадигме непрерывного образования / О. В. Будзинская, В. Г. Мартынов, В. С. Шейнбаум // Труд и социальные отношения.

- 2023. - Т. 34, № 6. - С. 5-23. - 001 10.20410/2073-7815-2023-34-6-5-23.

16. Веснин, В.Р. Управление персоналом в схемах: учебное пособие.

- М. : Проспект, 2024. - 95 с

17. Влияние цифровой трансформации на подготовку кадров, развитие экономики и бизнеса : Под редакцией М.Х. Рабаданова, Р.А. Амирова, Г.У. Магомедбекова, М. Х. Рабаданов, Г. У. Магомедбеков, Р. А. Амиров [и др.]. - Махачкала : Дагестанский государственный университет, 2022. - 219 с.

18. Воронина, А.В. Модели организационного поведения персонала организации / А. В. Воронина, М. С. Сидоров // Наука и общество - 2020 : материалы международной научной конференции, Ростов-на-Дону, 18 сентября 2020 года. - Москва: Московский университет им. С.Ю. Витте, 2020.

- С. 50-56.

19. Грузинская, Е. И., Князева, Г. Л., Кодола, Н. В., Козилова, Л. В., Купалов, Г. С., Сорокин, А. А., Уколова, Л. И., Хмелева, Г. А., Хорват, Д. А., Чудинский, Р. М. РАЗВИТИЕ КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ СРЕДНЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ С УЧЕТОМ ТРЕБОВАНИЙ РЫНКА ТРУДА, ЭКОНОМИКИ, МИРОВЫХ СТАНДАРТОВ, ОБНОВЛЕНИЯ ОТРАСЛЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ВНЕДРЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ // Управление образованием: теория и практика. 2021. №1 (41).

20. Гуськова, И.В., Варшаломидзе, Е.В. ЧЕЛОВЕК ТРУД ЭКОНОМИКА. М.: Человек. Труд. Экономика : коллективная монография /

под общ. ред. Е. В. Вашаломидзе. — Москва : Директ-Медиа, 2024. — 296 с.; ил. 39. 2024.

21. Духанина Любовь Николаевна, Максименко Александр Александрович ПРОБЛЕМЫ ИМПЛЕМЕНТАЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ // ПНиО. 2020. №4 (46).

22. Егоршин, А. П.; Гуськова, И. В. Управление социальным развитием персонала: учебник. М.: ИНФРА-М, 2024. 336 с.

23. Егоршин, А. П. Основы управления персоналом : учебное пособие / А. П. Егоршин. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : ИНФРА-М, 2024. — 352 с. — (Высшее образование). — DOI 10.12737/1685.

24. Еремина, И. Ю. Особенности зарубежных и отечественных моделей кадрового аудита / И. Ю. Еремина, Ф. А. Джиоева, Н. В. Погребняк // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. - 2014. - № 12. - С. 36-41.

25. Еремина, И. Ю. Прогнозирование трудовых ресурсов нефтегазовой отрасли как привлеченной составляющей человеческих ресурсов / И. Ю. Еремина, Т. Ю. Сорокина // Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России : Тезисы докладов VIII Региональной научно-технической конференции, посвященной 100-летию профессора Ю.П. Желтова, Москва, 07-11 октября 2024 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 2024. - С. 489-490..

26. Ерёмина Ирина Юрьевна, Чупрова Алёна Вячеславовна, Эйрих Георгий Олегович МОБИЛЬНОСТЬ И РАЗВИТИЕ ПЕРСОНАЛА В УСЛОВИЯХ ФОРМИРОВАНИЯ ИНТЕРНЕТ-ЗАНЯТОСТИ // Социально-трудовые исследования. 2021. №2 (43).

27. Ефимочкина, Н.Б. Проблемы повышения эффективности правового регулирования управления персоналом. Вестник университета. 2019;(8): 179-183.

28. Измайлова Марина Алексеевна Партнерство ключевых стейкхолдеров в области использования генеративного искусственного интеллекта // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2024. №4.

29. Исаева Оксана Михайловна, Мкртычян Герасим Амирович Роль эмоционального интеллекта в деятельности менеджера по управлению персоналом // Организационная психология. 2019. №2.

30. Исаева, О.М. Управление персоналом / О.М. Исаева, Е. А. Припорова. - М.: Юрайт, 2020. - 101 с.

31. Исаенко, А. П. Управление человеческим капиталом в условиях развития инновационной деятельности / А. П. Исаенко, Н. А. Гусейнзаде // WORLD SCIENCE: PROBLEMS AND INNOVATIONS : сборник статей LXXIII Международной научно-практической конференции, Пенза, 30 июня 2023 года. - Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г.Ю.), 2023. - С. 73-76.

32. Кибанов, А. Я. Управление персоналом организации: учебник. М.: ИНФРА-М, 1997. 512 с.

33. Ковригина, Т. А. КАДРОВОЕ ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЕ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2017. №4

34. Колмагоров, К. Н. Формирование системы независимой оценки квалификаций персонала компаний нефтегазовой отрасли / К. Н. Колмагоров // Энергоэкономика: тренды и эффекты в цифровой среде и социальной трансформации : Ежегодная научная конференция факультета Международного энергетического бизнеса: материалы конференции, Москва, 16-17 апреля 2024 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 2024. - С. 184-198.

35. Колтунова, А. А. Современные проблемы управления человеческими ресурсами / А. А. Колтунова, Ю. И. Колтунова, Д. Ю. Михайлов // Математические методы и модели в управлении, экономике и

социологии : сборник научных трудов. Том Выпуск 10. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2017. - С. 193-197.

36. Колтунова, А. А. Управление персоналом организации: проблемы и решения / А. А. Колтунова, С. М. Маликова // Математические методы и модели в управлении, экономике и социологии : Сборник научных трудов. Том Выпуск 9. - Тюмень : Тюменский государственный нефтегазовый университет, 2015. - С. 175-176.

37. Колтунова, Ю. И. Оценка конкурентоспособности предприятия / Ю. И. Колтунова // Вузовская наука: теоретико-методологические проблемы подготовки специалистов в области экономики, менеджмента и права : Материалы Международного научного семинара, Тюмень, 17 декабря 2012 года / Министерство образования и науки РФ, ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный нефтегазовый университет». Том Выпуск 11. - Тюмень: Тюменский государственный нефтегазовый университет, 2013. - С. 140-143.

38. Компетентностный подход в квалификационной диагностике персонала компаний ТЭК в контексте национальной и цифровой экономики / И. Ю. Еремина, В. В. Морозов, К. Н. Колмагоров, И. Ю. Чупрова. - Москва : Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 2024. - 116 с.

39. Кондратьев, Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды / Сборник научных трудов. — М: Экономика, 2002. — 768 с.

40. Корягина, И.А. Антинаучные методы в управлении персоналом // сб. трудов конф. «Наука, образование, общество». 2022. С. 112-118.

41. Кузьминов, А. Н. Ценологическая концепция стимулирования инвестирования в человеческий капитал / А. Н. Кузьминов, Е. Е. Оксенюк // Труды Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2015. - № 3. - С. 80-83.

42. Летавина Елена Юрьевна, Санкова Лариса Викторовна Барьеры на рынке труда в условиях трансформации социально-экономической системы России // Вестник СГТУ. 2008. №1.

43. Локтюхина, Н. В.; Шапиро, С. А. Новая экономика труда: теоретические и прикладные аспекты // Уровень жизни населения регионов России. 2024. Т. 20. № 4. С. 667-670.

44. Лукашевич, В. В. Основы управления персоналом / В. В. Лукашевич. - Москва : КНОРУС, 2012. - 272 с.

45. Львов, Д.С., Глазьев С.Ю. Теоретические и прикладные аспекты управления НТП // Экономика и математические методы. — 1986. — № 5. — С. 793-804.

46. Магомаев, М-э Т-а, Сидоров, И. С., Немчинова, А. Л. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА РЫНОК ТРУДА: КАК ИИ МЕНЯЕТ ПРОФЕССИИ И КАКИЕ НАВЫКИ БУДУТ ВОСТРЕБОВАНЫ В БУДУЩЕМ // Вестник науки. 2024. №12 (81).

47. Маракова, Н. И. Будущее ТЭК в контексте цифровой трансформации: прогнозы и сценарии развития отрасли с учетом активного внедрения новых технологий / Н. И. Маракова, Г. Б. Полаева // Инновации и инвестиции. - 2024. - № 7. - С. 253-257.

48. Мартынов, В.Г. Самый ценный ресурс нефтегазовой отрасли - это человек // Ведомости. 24.04.2024.

49. Мартынов, В. Г. Форсайт инноваций. Изменения технологий и инструментов управления инновациями в нефтегазовом комплексе / В. Г. Мартынов, Н. Н. Голунов, Е. Д. Макарова // Деловой журнал Neftegaz.RU. -2020. - № 6(102). - С. 16-26.

50. Мартынов, В. Г. Ценностные ориентиры образования периода цифровой трансформации / В. Г. Мартынов // Известия Российской академии образования. - 2024. - № 3(67). - С. 22-33

51. Маслова, В. М. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ - НОВЫЕ ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ // Экономические системы. 2019. №1-2.

52. Одегов, Ю. Г.; Руденко, Г. Г. Управление персоналом: учебник и практикум. 2-е изд. М.: Юрайт, 2023. 445 с.

53. Озерникова Татьяна Георгиевна, Борисова Алёна Александровна, Нагапетян Кристина Вячеславовна НЕКОТОРЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ТРАНСФОРМАЦИИ HR-ПРОЦЕССОВ В УСЛОВИЯХ УДАЛЕННОЙ РАБОТЫ // Социально-трудовые исследования. 2023. №1 (50).

54. Пестова, А. В., Юшевич, М. И. ФОРМИРОВАНИЕ ПЕРСПЕКТИВНОГО КАДРОВОГО РЕЗЕРВА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ // Вестник науки. 2021. №1 (34).

55. Поволоцкий, И. Н. Стратегическое управление персоналом предприятия / И. Н. Поволоцкий, Е. П. Задворнева // Экономика: вчера, сегодня, завтра : Сборник статей по материалам III Всероссийской (с международным участием) конференции преподавателей и студентов, Москва, 18 ноября 2021 года. - Москва: Московский финансово-юридический университет МФЮА, 2022. - С. 34-39.

56. Погребняк, Н. В. Повышение эффективности использования и развития персонала на основе кадрового аудита / Н. В. Погребняк // Управление инновационным развитием современного общества: тенденции, приоритеты: экономические, социальные, философские, политические, правовые, общенаучные закономерности : Материалы международной научно-практической конференции, Новосибирск, Саратов, 10 октября 2014 года / ООО "Академия управления" ФГБОУ ВПО "Новосибирский государственный технический университет", кафедра "Производственный менеджмент и экономика энергетики"; ответственный редактор С.С. Чернов. Том Часть 3. - Новосибирск, Саратов: Общество с ограниченной ответственностью "Академия управления", 2014. - С. 16-18.

57. Полаева, Г. Б. Выбор способов применения машинного обучения для прогнозирования развития инновационно активных предприятий / Г. Б. Полаева, Н. Б. Яковлев, Н. В. Глазнев // Бухгалтерский учет и налогообложение в бюджетных организациях. - 2021. - № 9. - С. 40-45.

58. Проваленова, Н. В. Понятие человеческого капитала и особенности его формирования в условиях цифровой трансформации аграрной сферы / Н. В. Проваленова, Н. Б. Угольникова // Экономика, предпринимательство и право. - 2025. - Т. 15, № 6.

59. Пурыскина, В. А. Совершенствование социальной инфраструктуры организации как фактор конкурентоспособности кадровой политики // Менеджмент в России и за рубежом. 2023. № 4.

60. Пурыскина, В. А. Особенности подготовки кадров в условиях цифровизации экономики / В. А. Пурыскина // Первый экономический журнал.

- 2023. - № 5(335). - С. 94-99.

61. Пурыскина, В. А. Результативность труда работника и унификация системы оплаты труда в условиях цифровой экономики / В. А. Пурыскина // Первый экономический журнал. - 2024. - № 5(347). - С. 63-69.

62. Пшеничная, С. С. Влияние искусственного интеллекта на оптимизацию бизнес-процессов нефтегазовых компаний / С. С. Пшеничная // Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России : Тезисы докладов VIII Региональной научно-технической конференции, посвященной 100-летию профессора Ю.П. Желтова, Москва, 07-11 октября 2024 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 2024. - С. 507-508.

63. Пшеничная, С. С. Роль искусственного интеллекта в оптимизации процессов обучения и развития сотрудников / С. С. Пшеничная // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. - 2025. - № 2.

- С. 144-150.

64. Пшеничная, С. С. Трансформация рынка труда под влиянием технологий искусственного интеллекта / С. С. Пшеничная // Актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России : Сборник трудов XVII Всероссийской научно-технической конференции, Москва, 25 апреля 2024 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 2024. - С. 487-495.

65. Пшеничная, С. С. Формирование новых компетенций работников нефтегазовой отрасли в эпоху развития технологий искусственного интеллекта / С. С. Пшеничная // Финансовые рынки и банки. - 2024. - № 12. -С. 119-125.

66. Пшеничный, В. М. Ключевые тренды применения технологий искусственного интеллекта в энергетике: международный опыт / В. М. Пшеничный, С. С. Пшеничная // Инновации и инвестиции. - 2024. - № 7. - С. 41-44.

67. Пшеничный, В. М. Цифровизация мировой экономики как фактор перехода к новому технологическому укладу: вызовы и возможности для российских энергетических компаний на глобальном рынке : специальность 08.00.14 "Мировая экономика" : диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Пшеничный Виталий Михайлович, 2022. -196 с.

68. Радько, С. Г. К развитию теории трудового потенциала в границах рационального познания // Human Progress. 2023. Т. 9. № 6. С. 6-20.

69. Радько, С. Г.; Пришляк Е. А.; Дембицкий С. Г. Организационно-экономический механизм функционирования отрасли и приоритеты промышленного развития // Технология текстильной промышленности. 2024. № 5(413).

70. Радько, С. Г.; Пришляк Е. А.; Пурыскина В. А. Развитие трудового потенциала как основа принятия кадровых решений на предприятиях

текстильной промышленности // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 2022. № 1(397). С. 51-58.

71. Ресурсообеспечивающая экономика в сфере энергетики : тренды и эффекты в цифровизации бизнеса и социальной информатизации / Е. А. Телегина, И. Ю. Еремина, С. Г. Радько [и др.]. - Москва : Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 2024. - 267 с.

72. Русев, В. Н. Надёжность технических и программных систем / В. Н. Русев, Д. А. Волков. - Москва : Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 2023.

73. Саматова, Т. Б. Профессиональные стандарты как основа управления кадровым составом организации / Т. Б. Саматова // Управление устойчивым развитием топливно-энергетического комплекса : материалы I Всероссийской научно-практической конференции, Ухта, 26 ноября 2020 года. - Ухта: Ухтинский государственный технический университет, 2021. -С. 149-155..

74. Семенова Лидия Михайловн ДИНАМИКА ЦИФРОВОЙ ДИДАКТИКИ В УСЛОВИЯХ ТРАНСФОРМАЦИИ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ. ЧАСТЬ I // Мир науки. Педагогика и психология. 2020. №3.

75. Симарова, И. С. Цифровые компетенции: понятие, виды, оценка и развитие / И. С. Симарова, Ю. В. Алексеевичева, Д. В. Жигин // Вопросы инновационной экономики. - 2022. - Т. 12, № 2. - С. 935-948.

76. Симонова, И. Ф. Возможности и риски построения системы резерва кадров / И. Ф. Симонова, А. А. Зубарева // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. - 2013. - № 9. - С. 33-36

77. Сорокина, А. Г. Проблема демотивации персонала / А. Г. Сорокина, В. О. Осипова // Современная наука: вызовы, проблемы, решения -взгляды молодёжи : Сборник материалов Международной научно-практической конференци, Биробиджан, 17-18 октября 2023 года. -

Биробиджан: Приамурский государственный университет им. Шолом-Алейхема, 2023. - С. 206-208.

78. Сорокина, А. Г. Роль цифровых технологий в нефтегазовой отрасли России / А. Г. Сорокина // Вестник Белого генерала. - 2020. - № 3. -С. 47-55.

79. Спивак, В. А. Управление персоналом для менеджеров: учебное пособие. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2023. - 384 с.

80. Телегина, Е. А. Управление человеческим капиталом в новых условиях мировых вызовов и тенденций / Е. А. Телегина, И. Ю. Еремина, Л. И. Бабаева // Энергоэкономика: тренды и эффекты в цифровой среде и социальной трансформации : Ежегодная научная конференция факультета Международного энергетического бизнеса: материалы конференции, Москва, 16-17 апреля 2024 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 2024. - С. 4-19.

81. Технологии обучения и развития персонала в организации / М. В. Полевая, И. Н. Белогруд, И. А. Иванова [и др.]. - 2-е издание. - Москва : Издательский Дом "Инфра-М", 2022. - 273 с. - (Высшее образование: Бакалавриат).

82. Управление персоналом в малых и средних нефтегазовых компаниях России в современных условиях / С. В. Кибовская, В. Г. Мартынов, И. Ю. Еремина, Ф. А. Джиоева // Нефть, газ и бизнес. - 2015. - № 10. - С. 3842.

83. Управление талантами в сфере экономики знаний / И. Ю. Еремина, Н. Б. Ефимочкина, Г. Б. Полаева, П. А. Колпаков. - Москва : Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 2020. - 158 с.

84. Управление человеческими ресурсами : Учебное пособие / А. Г. Забелин, А. П. Исаенко, Е. П. Задворнева, В. В. Реймер. - Москва : Московский финансово-юридический университет МФЮА, 2025. - 144 с.

85. Филимянова, М. Г. Этапы адаптации персонала на предприятии // Научные исследования и разработки молодых ученых. 2016. №9-2. URL:

86. Цифровая экономика и новый энергетический ландшафт / Е. А. Телегина, Л. А. Студеникина, А. И. Громов [и др.]. - Москва : Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 2020. - 297 с.

87. Чуланова, О. Л., Охотникова, В. А. Smart Talent Search как инструмент подбора персонала в социальных сетях в условиях вызовов BANI-мира // Вестник Сургутского гос. университета. - 2021. - Вып. 4(34). - С. 5970.

88. Шапиро, С. А. Методы научного исследования в сфере экономики труда и управления человеческими ресурсами : учебно-методическое пособие для студентов магистратуры и аспирантов экономических специальностей / С. А. Шапиро, О. В. Никонова, О. В. Карденас Афанадор. - Москва : ООО «Директ-Медиа», 2024. - 200 с.

89. Шапиро, С. А. Проблемы трудовой мотивации работников организаций в современных социально-экономических условиях / С. А. Шапиро, А. Б. Вешкурова // Труд и вызовы современности : от уроков прошлого к перспективам будущего. - Москва-Берлин : ООО «Директ-Медиа», 2022. - С. 237-241.

90. Шаронин, П. Н. Кадровое планирование : Учебник / П. Н. Шаронин. - Москва : Индивидуальный предприниматель Шаронин Павел Николаевич, 2021. - 235 с.

91. Шумпетер Й. Теория экономического развития. / Пер. В.С. Автономова и тд. — М.: «Диретмедиа Паблишинг», 2008. — 401 с

92. Юрченко, В. ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА РЫНКИ ТРУДА: ПОДГОТОВКА К БУДУЩЕМУ // Вестник науки. 2024. №11 (80).

93. ГОСТ Р 50.1.004-2020. Управление проектным персоналом. Общие положения. — Введ. 2021-03-01. — М. : Стандартинформ, 2020. — 32 с.

94. ГОСТ Р 57700.3-2017. Менеджмент знаний. Основные положения.

— Введ. 2018-06-01. — М. : Стандартинформ, 2017. — 18 с.

95. Becker G. S. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education. 3rd ed. Chicago: Univ. of Chicago Press, 1993. 412 p.

96. C. Freeman. The «National System of Innovation» in historical perspective//Cambridge Journal of Economics, 1995, № 19 (1). P. 5-24.

97. Denison E. F. Accounting for Slower Economic Growth: The United States in the 1970s. Washington: Brookings Institution, 1979 (2024 print-on-demand).

98. Schultz T. W. Investing in People: The Economics of Population Quality. Berkeley: Univ. of California Press, 2023 (reprint). 228 p.

99. Schultz T. W. Investment in Human Capital // American Economic Review. 1961. Vol. 51. No. 1. P. 1-17.

100. ISO 30401:2018 Knowledge management systems — Requirements.

— Geneva : International Organization for Standardization, 2018. — 20 p.

101. ISO 45001:2018 Occupational health and safety management systems

— Requirements with guidance for use. — Geneva : International Organization for Standardization, 2018. — 64 p.

102. ISO 56000:2020 Innovation management — Fundamentals and vocabulary. — Geneva : International Organization for Standardization, 2020. — 34 p.

103. Будзинская Ольга КАДРОВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ В НОВЫХ УСЛОВИЯХ [Электронный ресурс] // ЭП. 2021. №10 (164). Режим доступа - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kadrovoe-obespechenie-neftegazovoy-otrasli-v-novyh-usloviyah (дата обращения: 13.04.2025).

104. Звягинцева Ольга Сергеевна ТЕХНОЛОГИЯ ПОДБОРА И АДАПТАЦИИ ДИСТАНЦИОННОГО ПЕРСОНАЛА [Электронный ресурс] // International journal of professional science. 2019. №11. Режим доступа - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologiya-podbora-i-adaptatsii-distantsionnogo-personala (дата обращения: 21.12.2024).

105. People-management в условиях цифровой трансформации экономики: У67 сборник статей VIII Всероссийской научно-практической конференции (г. Уфа, 21 мая 2024 г.) / отв. ред. Е.И. Янгирова. [Электронный ресурс] /Уфимск. ун-т науки и технологий. - Уфа: РИЦ УУНиТ, 2024. - 186 с. Режим доступа - URL: https://uust.ru/digital-publications/2024/114.pdf - Загл. с титула экрана. (дата обращения: 21.12.2024).

106. Атлас 100 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://atlas100.ru/upload/pdffiles/atlas30.pdf. (дата обращения: 06.05.2025).

107. Газпром нефть внедряет искусственный интеллект для бурения скважин [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://sofsgazpromneftrupresscenternewsmessoyakhaneftegazvnedryaetiskusstven nyyintellektvburenieskvazhin. — (дата обращения: 23.04.2025).

108. Годовой отчет ПАО Татнефть за 2023 год [Электронный ресурс] / ПАО Татнефть. — Режим доступа: https://www.tatne^.ru/aktsionerami/investoramraskritieinformatsiigodovieotcheti. (дата обращения: 20.12.2024).

109. Годовой отчет ПАО Транснефть за 2024 год [Электронный ресурс] / ПАО Транснефть. — Режим доступа: https://www.transneft.m/investors/for_investor_ir/releases_opublikovangodovoyot chetza2023godysclidm164h8wrg9992271815. — (дата обращения: 02.05.2025.)

110. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта [Электронный ресурс] / AI Gov. — Режим доступа -https://aigov.ru/knowledgebase/infrastrukturaii2024indeksgotovnostiprioritetnyhot

rasleyekonomikirossiyskoyfederaciikvnedreniyuiskusstvennogointellektancriipripr avitelystverfutmsourcechatgptcom. — (дата обращения: 02.01.2025).

111. Мониторинг рынка труда в нефтегазовом комплексе : аналит. докл. / Совет по профессиональным квалификациям в нефтегазовом комплексе. — Электрон. дан. — Москва : СПК НГК, 2024. — 30 с. Режим доступа - URL: https://orngp.ru/wp-content/uploads/2024/12/Мониторинг-2024.pdf (дата обращения: 10.04.2025).

112. Отчет о социальной деятельности Группы Газпром за 2023 год [Электронный ресурс] / ПАО Газпром. — Режим доступа: https://www.gazprom.ru/investors/disclosure/reports/2023. (дата обращения: 20.12.2024).

113. Отчет об устойчивом развитии Группы ЛУКОЙЛ за 2023 год [Электронный ресурс] / ПАО ЛУКОЙЛ. — Режим доступа: https://lukoil.ru/Sustainability/SustainabilityReportysclidm190jjv2lj560722934. (дата обращения: 20.12.2024).

114. Отчет об устойчивом развитии ПАО НК Роснефть за 2023 год [Электронный ресурс] / ПАО НК Роснефть. — Режим доступа: https://www.rosneft.ru/Developmentreportsysclidm164430xte25383051. (дата обращения: 17.12.2024).

115. Отчет об устойчивом развитии ПАО НОВАТЭК за 2023 год [Электронный ресурс] / ПАО НОВАТЭК. — Режим доступа: https://www.novatek.ru/ru/esgysclidm163vn79u5623197996. (дата обращения: 11.12.2024).

116. ПАО «Газпром». Цифровая трансформация : раздел «Отчёт о социальной деятельности Группы Газпром 2023» [Электронный ресурс]. Режим доступа - URL: https://sustainability.gazpromreport.ru/2023/about-gazprom/digital-transformation/ (дата обращения: 11.12.2024).

117. Поддержка образовательных программ Газпромнефть [Электронный ресурс]. — Режим доступа:

https://www.spbstu.ru/media/news/education/gazpromneft-support-universities-partners-educational-online-program. (дата обращения: 11.01.2025).

118. ПранАсистема [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://pranasystemcom. (дата обращения: 17.04.2025).

119. Решения Газпром Нефтехим [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.cdurutekrussiaissue2024101311utmsourcechatgptcom. (дата обращения: 17.04.2025).

120. Сайт HeadHunter [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://hh.ru. (дата обращения: 16.12.2024).

121. Самые высокооплачиваемые профессии в нефтегазовой отрасли России в 2024 году [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://finexpertiza.ru/press-

service/researches/2024/samvysokooplachprofutmsourcechatgptcom. (дата

обращения: 17.05.2025).

122. Среднесписочная численность работников без внешних совместителей в организациях, не относящихся к субъектам малого предпринимательства [Электронный ресурс] / ЕМИСС, Гос статистика. — Режим доступа: https://www.fedstat.ru/indicator/57857?id=57857. (дата обращения: 17.04.2025).

123. Технологии Газпрома [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://ntcgazpromneftrutechnology. (дата обращения: 17.05.2025)

124. Труд и занятость в России : статистический сборник. 2023 [Электронный ресурс]. — М. : Росстат, 2023. — 180 с. Режим доступа - URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Trud_2023.pdf (дата обращения: 18.12.2024).

125. Устойчивое развитие Газпром Группы за 2023 год [Электронный ресурс] / ПАО Газпром. — Режим доступа: https://sustainability.gazprom.ru/reportru2023gazpromgroupspeopleemployeedevel opment. (дата обращения: 11.12.2024).

126. Число вакансий в нефтегазовой отрасли России в 2024 году [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://npromonlinenews/chislovakansijvneftegazovojotrasliv2024goduvyroslona1 1utmsourcechatgptcom. — (дата обращения: 12.02.2025).

127. Accenture. Future Workforce Index 2024 [Электронный ресурс]. -2024. Режим доступа - URL: https://www.accenture.com/us-en/insights/future-workforce-index (дата обращения: 12.05.2025).

128. Accenture. Work, Workforce, Workers: Reinvented in the Age of Generative AI [Электронный ресурс]. - 2024. Режим доступа - URL: https://newsroom.accenture.com/news/2024/accenture-report-finds-perception-gap-between-workers-and-c-suite-around-work-and-generative-ai (дата обращения: 19.03.2025).

129. Bain & Company. Creating the Workforce for an Oil and Gas Industry in Transition [Электронный ресурс]. - 2023. - URL: https://www.bain.com/insights/creating-the-workforce-for-an-oil-and-gas-industry-in-transition/ (дата обращения: 17.12.2024).

130. BP extends use of AI in five-year deal with spy tech firm Palantir [Электронный ресурс] // The Guardian. — 09 сент. 2024. Режим доступа - URL: https://www.theguardian.com/business/article/2024/sep/09/bp-ai-deal-palantir-oil-gas-artificial-intelligence (дата обращения: 11.12.2024).

131. Capgemini Research Institute. Generative AI in Organizations 2024 [Электронный ресурс]. - 2024. Режим доступа - URL: https://www.capgemini.com/insights/research-library/generative-ai-in-organizations-2024/ (дата обращения: 14.04.2025).

132. Cognizant. Everest Group Digital Workplace Services PEAK Matrix Assessment 2024 - North America [Электронный ресурс]. - 2024. Режим доступа - URL: https://www. cognizant. com/en_us/services/documents/everest-group-digital-workplace-services-PEAK-matrix-assessment-2024.pdf (дата обращения: 14.05.2025).

133. Deloitte. 2025 Oil & Gas Industry Outlook [Электронный ресурс]. -2024. Режим доступа - URL: https: //www2. deloitte. com/us/en/insights/industry/oil-and-gas/oil-and-gas-industry-outlook.html (дата обращения: 01.05.2025).

134. Deloitte. US Energy & Chemicals Workforce: Transforming for a Resilient Future [Электронный ресурс]. - 2025. Режим доступа - URL: https://www2. deloitte.com/content/dam/insights/articles/us 187986_e-i_workforce-transformation-in-oil-gas-and-chemicals/DI_US-energy-and-chemicals-workforce.pdf (дата обращения: 12.03.2025).

135. Ernst & Young. Future of Energy Survey 2025: Technology Adoption and Workforce Readiness in Power & Utilities [Электронный ресурс]. - 2025. Режим доступа - URL: https://www.ey.com/content/dam/ey-unified-site/ey-com/en-us/campaigns/energy-resources/documents/ey-pu-future-of-energy-external-report.pdf (дата обращения: 12.03.2025).

136. Future of Jobs Report 2025 : отчёт / World Economic Forum. — Электрон. дан. — Женева : World Economic Forum, 2025. — 290 с. Режим доступа -https://reports.weforum. org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025. pdf (дата обращения: 13.05.2025).

137. Hansmann, T., Tan, K. T., Zhou, Y., Wan Loh, Y. Harnessing Volatility: Technology Transformation in Oil & Gas [Электронный ресурс] / McKinsey & Company. - 2022. Режим доступа - URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/operations/o ur%20insights/harnessing%20volatility%20technology%20transformation%20in% 20oil%20and%20gas/harnessing-volatility-technology-transformation-in-oil-and-gas.pdf (дата обращения: 17.12.2024).

138. International Energy Agency. Digitalisation and Energy : Technology report [Электронный ресурс]. — Paris : IEA, 2017. Режим доступа - URL: https://www.iea.org/reports/digitalisation-and-energy (дата обращения: 11.12.2024).

139. KPMG. How Artificial Intelligence and Automation Can Help Transform Power & Utilities // KPMG Global Tech Report 2023 [Электронный ресурс]. - 2023. Режим доступа - URL: https://kpmg.com/us/en/articles/2024/how-artificial-intelligence-and-automation-can-help-transform-power-and-utilities.html (дата обращения: 11.12.2024).

140. McKinsey & Company. Talent Squeeze: Planning for the Energy Sector's Talent Transition // In: The State of Energy Organizations 2024 [Электронный ресурс]. - 2024. Режим доступа - URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/oil%20and%20gas/our% 20insights/the%20state%20of%20energy-organizations-2024.pdf (дата обращения: 02.05.2025).

141. McKinsey & Company. The Productivity Prize in Oil & Gas: Lessons from Top Performers [Электронный ресурс]. - 2024. Режим доступа - URL: https://www.mckinsey.com/industries/oil-and-gas/our-insights/the-productivity-prize-in-oil-and-gas-lessons-from-top-performers (дата обращения: 01.05.2025).

142. McKinsey & Company. The State of Energy Organizations 2024 [Электронный ресурс]. - 2024. Режим доступа - URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/oil%20and%20gas/our% 20insights/the%20state%20of%20energy%20organizations%202024/the-state-of-energy-organizations-2024.pdf (дата обращения: 01.05.2025).

143. PwC. The Fearless Future: 2025 Global AI Jobs Barometer [Электронный ресурс]. - 2025. Режим доступа - URL: https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/job-barometer/2025/report.pdf (дата обращения: 09.04.2025).

144. Shell chooses AI platform as energy major sees slow but necessary shift [Электронный ресурс]. — 10 сент. 2019. Режим доступа - URL: https://www.reuters.com/article/us-shell-ai-platform-idUSKCN1VV0K0 (дата обращения: 11. 12.2024).

145. What are digital twins and how are they used in industrial manufacturing? [Электронный ресурс] // Motion Control Tips. — 02.03.2022.

Режим доступа - https://www.motioncontroltips.com/what-are-digital-twins-how-are-they-used-in-industrial-manufacturing/ (дата обращения: 13.05.2025).

146. Widespread Industry 4.0 Successes at Russian Plants: Five SIBUR Use Cases [Электронный ресурс] // Big Data School. — 21.07.2020. Режим доступа

- https://bigdataschool.ru/blog/sibur-digital-transformation-use-cases/ (дата обращения: 12.05.2025).

147. Work Reports of the Russian Energy Week Sections, 2021-2024 [Электронный. ресурс] / Russian Energy Week Organizing Committee. —Moscow : REW, 2024. Режим доступа - https://rusenergyweek.com/ (дата обращения: 10.05.2025)

148. Workera. Siemens Energy Improves Workforce Learning with Personalized Paths Using Workera's AI Platform [Электронный ресурс] // Workera Customer Stories. — 2025. Режим доступа

- https://workera.ai/customers/siemens-energy (дата обращения: 15.05.2025).

149. Workforce Analytics: SLB People Analytics — Optimizing the End-to-End Talent Lifecycle With Dataiku [Электронный ресурс] // Dataiku Customer Stories. — 2024. Режим доступа - https://www.dataiku.com/stories/detail/slb-people-analytics/ (дата обращения: 10.05.2025).

150. Workforce development: Equipping the workforce for the future [Электронный ресурс] / Deloitte Development LLC. — New York : Deloitte, 2020.

- 14 p. Режим доступа

- https: //www2 .deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/human-capital/us-workforce-development.pdf (дата обращения: 15.05.2025).

151. Workforce Safety and People Development : Sustainability Report 2023 section [Электронный ресурс] / Saudi Arabian Oil Company (Aramco). — Dhahran : Aramco, 2024. — 7 p. Режим доступа - https://www.aramco.com/-/media/publications/corporate-reports/sustainability-reports/report-2023/english/2023-safe-operations-and-people-development-en.pdf (дата обращения: 12.05.2025).

152. Workforce Skills Framework: IBM Talent Framework Service Definition Document [Электронный ресурс] / IBM Corporation. — London : IBM Consulting, 2023. — 9 p. Режим доступа -https://assets.applytosupply.digitalmarketplace.service.gov.uk/g-cloud-14/documents/92284/470577834697262-service-definition-document-2024-05-03-1212.pdf (дата обращения: 15.05.2025).

153. World Equinor CIO: We Need a New 'Future of Work' Agenda [Электронный ресурс] // Tech Monitor. 2020. Режим доступа -https://techmonitor.ai/tech-leaders/equinor-cio-ashild-hanne-larsen (дата обращения: 10.05.2025).

154. World Wavestone. Global Insurance Market Pulse: Orchestrating the Future of Insurance - Scaling AI through Human-Centered Transformation [Электронный ресурс]. — Paris : Wavestone, 2024. — 18 с. Режим доступа -https://www.wavestone.com/wp-content/uploads/2025/06/global-insurance-market-pulse-scaling-ai.pdf (дата обращения: 15.05.2025).