218 СТРУКТУРНІ ОСОБЛИВОСТІ КОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ В УМОВАХ ЛЮДИНО-АЛГОРИТМІЧНОЇ ВЗАЄМОДІЇ

СТРУКТУРНІ ОСОБЛИВОСТІ КОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ В УМОВАХ ЛЮДИНО-АЛГОРИТМІЧНОЇ ВЗАЄМОДІЇ

Шаломова А.О.

Національний університет «Києво-Могилянська академія»
https://orcid.org/0009-0009-0277-7845

DOI: https://doi.org/10.30838/EP.218.369-378

ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ

АНОТАЦІЯ

У статті досліджено структуру комунікаційних мереж трьох продуктових ІТ-організацій та місце людино-алгоритмічної взаємодії в наявній системі організаційних комунікацій. Метою дослідження є визначення структурних відмінностей між внутрішньогруповою, міжгруповою та людино-алгоритмічною взаємодією, а також особливостей їх поєднання в межах однієї організаційної мережі. Методологічною основою дослідження є аналіз соціальних мереж (SNA). Емпіричні дані зібрано за допомогою онлайн-опитування, під час якого працівники визначали, до кого вони звертаються за професійною підтримкою, включаючи колег і штучний інтелект. На основі отриманих відповідей для кожної організації сформовано направлені комунікаційні мережі. Штучний інтелект представлено як окремий цифровий вузол, що дало змогу аналізувати взаємодію працівників із ШІ в межах загальної структури мережі. Щільність мережі розраховано для трьох рівнів: усередині функціональних груп, між функціональними групами та між окремими групами і ШІ.
Результати засвідчили, що в усіх трьох організаціях середня внутрішньогрупова щільність перевищує середню міжгрупову, хоча інтенсивність внутрішніх комунікацій помітно відрізняється між функціональними групами. Міжгрупові зв’язки є менш щільними та мають вибірковий характер: сильніші комунікації зосереджені між окремими групами, а не рівномірно розподілені в організації. Інший характер має взаємодія зі штучним інтелектом. У всіх досліджуваних організаціях середня щільність взаємодії функціональних груп із ШІ суттєво перевищує середню щільність міжгрупових зв’язків.
Отримані результати показують, що інтенсивна взаємодія зі ШІ може поєднуватися з обмеженою міжфункціональною комунікацією. Використання ШІ в різних функціональних сферах саме по собі не означає посилення структурних зв’язків між ними. Для управління це підкреслює необхідність розглядати інтеграцію ШІ разом із наявною структурою внутрішньогрупових і міжфункціональних комунікацій. Такий підхід дає змогу розглядати людино-алгоритмічну взаємодію не ізольовано, а як складову організаційної комунікаційної мережі та точніше оцінювати її місце у взаємодії функціональних груп.

КЛЮЧОВІ СЛОВА

бізнес-адміністрування, менеджмент, цифрова трансформація, штучний інтелект, людино-алгоритмічна взаємодія, соціальні мережі, комунікація, управління персоналом

ПОСИЛАННЯ

1. Afriliana N., Ramadhan A. The trends and roles of robotic process automation technology in digital transformation: A literature review. Journal of System and Management Sciences. 2022. Vol. 12, No. 3. Pp. 51–73.

DOI: https://doi.org/10.33168/JSMS.2022.0303

2. Borgatti S. P., Everett M. G., Freeman L. C. UCINET for Windows: Software for social network analysis. Analytic Technologies, 2002.

Link: https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home

3. Burt R. S. Structural holes and good ideas. American Journal of Sociology. 2004. Vol. 110, No. 2. Pp. 349–399.

DOI: https://doi.org/10.1086/421787

4. Deep G. Digital transformation's impact on organizational culture. International Journal of Science and Research Archive. 2023. Vol. 10, No. 2. Pp. 396–401.

DOI: https://doi.org/10.30574/ijsra.2023.10.2.0977

5. Dell’Acqua F., McFowland E. III, Mollick E., Lifshitz H., Kellogg K. C., Rajendran S., Krayer L., Candelon F., Lakhani K. R. Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of artificial intelligence on knowledge worker productivity and quality. Organization Science. 2026. Vol. 37, No. 2. Pp. 403–423.

DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838

6. Faraj S., Pachidi S., Sayegh K. Working and organizing in the age of the learning algorithm. Information and Organization. 2018. Vol. 28, No. 1. Pp. 62–70.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2018.02.005

7. Granovetter M. S. The strength of weak ties. American Journal of Sociology. 1973. Vol. 78, No. 6. Pp. 1360–1380.

DOI: https://doi.org/10.1086/225469

8. Hanneman R. A., Riddle M. Introduction to social network methods. Riverside : University of California, Riverside, 2005.

Link: https://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/Introduction_to_Social_Network_Methods.pdf

9. Lindeman M. J. Data-driven transformation: How AI-powered tools are reshaping business decisions. Quadratic. 2025. January 24.

Link: https://www.quadratichq.com/blog/data-driven-transformation-how-ai-powered-tools-are-reshaping-business-decisions

10. Meng Q., Wu T.-J., Duan W., Li S. Effects of employee–artificial intelligence (AI) collaboration on counterproductive work behaviors (CWBs): Leader emotional support as a moderator. Behavioral Sciences. 2025. Vol. 15, No. 5. Art. 696.

DOI: https://doi.org/10.3390/bs15050696

11. Orlikowski W. J., Scott S. V. Sociomateriality: Challenging the separation of technology, work and organization. Academy of Management Annals. 2008. Vol. 2, No. 1. Pp. 433–474.

DOI: https://doi.org/10.5465/19416520802211644

12. Rawlings C. M., Smith J. A., Moody J., McFarland D. A. Network analysis: Integrating social network theory, method, and application with R. Cambridge : Cambridge University Press, 2023.

DOI: https://doi.org/10.1017/9781139794985

13. Robinson J. How do digital transformation initiatives impact traditional organizational structures? Flevy Management Insights.

Link: https://flevy.com/topic/organizational-structure/question/effects-digital-transformation-traditional-organizational-structures-explained

14. Sacavém A., de Bem Machado A., Rodrigues dos Santos J., Palma-Moreira A., Belchior-Rocha H., Au-Yong-Oliveira M. Leading in the digital age: The role of leadership in organizational digital transformation. Administrative Sciences. 2025. Vol. 15, No. 2. Art. 43.

DOI: https://doi.org/10.3390/admsci15020043

15. Sheremeta A. Impact of digital transformation: Data, automation & connectivity. DATAFOREST. 2024. December 27.

Link: https://www.dataforest.ai/blog/impact-of-digital-transformation-data-automation-connectivity

16. Wasserman S., Faust K. Social network analysis: Methods and applications. Cambridge : Cambridge University Press, 1994.

Link: https://www.asecib.ase.ro/mps/Social Network Analysis [1994].pdf

17. Yang X. The role of data-driven decision-making in corporate digital transformation. Studies in Social Science & Humanities. 2025. Vol. 4, No. 3. Pp. 18–25.

DOI: https://doi.org/10.63593/SSSH.2709-7862.2025.05.004