The transformation of labor in the digital age: Matching skills to job requirements

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.53894/ijirss.v8i5.8769
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Digital transformation is a process of change characterized by the deep integration of new technologies such as big data, artificial intelligence, and blockchain. The extensive collection, storage, and analysis of internal and external company data provide an accurate foundation for decision-making; AI systems offer intelligent functions for analysis, forecasting, and decision-making to automate and optimize processes. The article presents the results of a study on the impact of digital transformation on professional development and working conditions. The analysis is based on survey data covering organizational, functional, market, and personal factors. The use of stepwise regression modeling made it possible to identify key predictors, such as regional differences in digital infrastructure and the interaction of skills with individual growth support. The identified negative relationship between digital skills and the level of workplace digitalization indicates potential adaptation barriers. Organizational variables mainly influence through mediating mechanisms. Interacting factors demonstrate a synergistic effect, confirming the importance of a comprehensive approach to managing digital change. Correlation-regression analysis also revealed moderate multicollinearity between variables, requiring additional attention when interpreting the models. The results have practical significance for developing digitalization strategies focused on supporting and developing personnel in various regional contexts.