Методика управления производительностью подразделений и сотрудников коммерческой организации

Целью исследования явилось создание метода управления производительностью сотрудников коммерческой организации и оценка его эффективности путем теоретического моделирования результата. Принцип заключается в итеративном перераспределении работников по структурным подразделениям компании с учетом текущего и потенциального изменения производительности их труда. Моделирование было произведено с использованием ретроспективных данных организации — рассматриваемый период равнялся 39 месяцам. В рамках расчета проводилась оценка зависимости изменений от двух показателей, заметно влияющих на результаты: количества городов присутствия компании и имеющихся в ней должностей; также был определен вероятный эффект прироста производительности труда сотрудников при использовании метода. Проведенное моделирование позволяет сделать вывод о потенциальной эффективности подобного подхода, особенно для организаций, находящихся в одной локации и/ или насчитывающих большое число работников, выполняющих схожие функции, поскольку для его реализации не требуется заметных финансовых затрат. Результаты работы, изложенные в статье, будут интересны как практикам, так и представителям научной сферы.

1. Joseph J., Gaba V. Organizational structure, information processing, and decision-making: A retrospective and road map for research. Academy of Management Annals. 2020;14(1):267–302. DOI: 10.5465/annals.2017.0103

2. Rajala T., Kokko P. Biased by design — the case of horizontal accountability in a hybrid organization. Accounting, Auditing & Accountability Journal. 2022;35(3):830–862. DOI: 10.1108/AAAJ-11–2019–4272

3. Hanelt A., Bohnsack R., Marz D., Antunes Marante C. A systematic review of the literature on digital transformation: Insights and implications for strategy and organizational change. Journal of Management Studies. 2021;58(5):1159–1197. DOI: 10.1111/joms.12639

4. Mustafa G., Solli-Sæther H., Bodolica V., et al. Digitalization trends and organizational structure: Bureaucracy, ambidexterity or post-bureaucracy? Eurasian Business Review. 2022;12(4):671–694. DOI: 10.1007/s40821–021–00196–8

5. Foss N. J. The impact of the COVID-19 pandemic on firms’ organizational designs. Journal of Management Studies. 2021;58(1):270–274. DOI: 10.1111/joms.12643

6. Salcinovic B., Drew M., Dijkstra P., et al. Factors influencing team performance: What can support teams in high-performance sport learn from other industries? A systematic scoping review. Sports Medicine-Open. 2022;8(1):25. DOI: 10.1186/s40798–021–00406–7

7. Adula M., Kant S., Birbirsa Z. A. Systematic literature review on human resource management effect on organization performance. Annals of Human Resource Management Research. 2022;2(2):131–146. DOI: 10.35912/ahrmr.v2i2.1418

8. Roczniewska M., Smoktunowicz E., Calcagni C. C., et al. Beyond the individual: A systematic review of the effects of unit-level demands and resources on employee productivity, health, and well-being. Journal of Occupational Health Psychology. 2022;27(2):240–257. DOI: 10.1037/ocp0000311

9. Glikson E., Woolley A. W. Human trust in artificial intelligence: Review of empirical research. Academy of Management Annals. 2020;14(2):627–660. DOI: 10.5465/annals.2018.0057

10. Larson L., DeChurch L. A. Leading teams in the digital age: Four perspectives on technology and what they mean for leading teams. The Leadership Quarterly. 2020;31(1):101377. DOI: 10.1016/j.leaqua.2019.101377

11. McNeese M.D., McNeese N. J. Humans interacting with intelligent machines: At the crossroads of symbiotic teamwork. In: Pak R., de Visser E. J., Rovira E., eds. Living with robots: Emerging issues on the psychological and social implications of robotics. London: Academic Press; 2020:165–197. DOI: 10.1016/B 978–0–12–815367–3.00009–8

12. O’Neill T., McNeese N., Barron A., Schelble B. Human-autonomy teaming: A review and analysis of the empirical literature. Human Factors. 2022;64(5):904–938. DOI: 10.1177/0018720820960865

13. Myers C., Ball J. Cooke N., et al. Autonomous intelligent agents for team training. IEEE Intelligent Systems. 2018;34(2):3–14. DOI: 10.1109/MIS.2018.2886670

14. Sleiman A. A., Sigurjonsdottir S., Elnes A., et al. A quantitative review of performance feedback in organizational settings (1998–2018). Journal of Organizational Behavior Management. 2020;40(3–4):303–332. DOI: 10.1080/01608061.2020.1823300

15. Ridwan M., Mulyani S. R., Ali H. Improving employee performance through perceived organizational support, organizational commitment and organizational citizenship behavior. Systematic Reviews in Pharmacy. 2020;11(12):839–849. DOI: 10.31838/SRP.2020.12.123

16. Arimie J. C., Oronsaye A. O. Assessing employee relations and organizational performance: A literature review. International Journal of Applied Research in Business and Management. 2020;1(1):1–17. DOI: 10.51137/ijarbm.2020.1.1.1

17. Саматоев А. Т., Лапидус Л. В., Полякова Ю. М. Анализ детерминант выполнения ключевых показателей эффективности сотрудников в современных условиях. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2024;(3):76–97. DOI: 10.17308/econ.2024.3/12284 Samatoev A. T., Lapidus L.V., Polyakova Yu. M. Analysis of the determinants of the employees key performance indicators implementation in modern conditions. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie = Proceedings of Voronezh State University. Series: Economy and Management. 2024;(3):76–97. (In Russ.). DOI: 10.17308/econ.2024.3/12284