Россия
Проанализированы варианты взаимодействий сотрудников по типам, структуре и инструментам в условиях адаптивной обратной связи. Цель исследования заключается в разработке онтологической модели адаптивных коммуникационных сценариев взаимодействия сотрудников, являющейся концептуальной основой для классификации, семантической совместимости и динамического формирования сценариев с применением инструментов искусственного интеллекта. Методологическую основу исследования составили методы онтологического моделирования и структурно-функциональный анализ коммуникационных процессов в цифровых организациях. Практическая значимость исследования состоит в возможности применения онтологической модели для организации коммуникации сотрудников для повышения эффективности корпоративных процессов с интеграцией в цифровые платформы управления взаимодействием. Перспективы дальнейших исследований связаны с разработкой интеллектуальной системы взаимодействия сотрудников, обеспечивающей оценку и анализ результатов деятельности, а также адаптацию коммуникационных сценариев в динамичных условиях цифровой трансформации.
онтологическая модель, семантический анализ, сценарии взаимодействия, коммуникация сотрудников, интеллектуальное сопровождение взаимодействия
1. Белов А.Б. Проблема обратной связи в общении: обзор психологических исследований // Теоретическая и экспериментальная психология. 2012. № 2. С. 81–90.
2. Buinevich M., Vladyko A. Forecasting issues of wireless communication networks cyber resilience for an intelligent transportation system: an overview of cyber attacks // Information (Switzerland). 2019. Vol. 10. Iss. 1. № 27.
3. Смоленцева Т.Е. Формирование методологической и технологической концепции эффективной обратной связи в цифровой образовательной среде // Экономика и качество систем связи. 2025. № 3. С.121–134.
4. Смоленцева В.В. Анализ алгоритмов поведения персонала структурных подразделений организаций в ЧС // Актуальные проблемы деятельности подразделений уголовно-исполнительной системы: сб. материалов Всерос. науч.-практ. конф. Воронеж, 2024. С. 92–96.
5. Тимофеев А.Н. Онтологический подход к разработке адаптивной модели компетенций и профессиональной подготовки в сфере информационных технологий // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2023. № S1 (35-1). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ontologicheskiy-podhod-k-razrabotke-adaptivnoy-modeli-kompetentsiy-i-professionalnoy-podgotovki-v-sfere-informatsionnyh-tehnologiy (дата обращения: 09.11.2025).
6. Шабунин А.Б., Кузнецов Н.А., Скобелев П.О. Разработка онтологии для мультиагентной системы управления ресурсами ОАО «РЖД» // Информационные технологии. 2012. № 12. C. 42–45.
7. Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний // Модели и методы: учеб. СПб.: Лань, 2022. 324 с.
8. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. М.: Наука, 1997. 112 с.
9. Константинова Н.С., Митрофанова О.А. Онтологии как системы хранения знаний. 2008. 54 с. URL: https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/8979 (дата обращения: 09.11.2025).
10. Гурлев И. В. Цифровизация экономики России и проблемы роботизации // Вестник евразийской науки. 2020. Т. 12. № 4. С. 36.
11. Елизаров А.М., Липачев Е.К. Цифровые платформы и цифровые научные библиотеки // International Journal of Open Information Technologies. 2020. Т. 8. № 11. С. 80–90.
