, Россия
УДК 658.5 Организация производства (производственного процесса). Производственное планирование. Конструирование. Контроль на производстве
Настоящее исследование посвящено оценке влияния инноваций и применения информационных и коммуникационных технологий на производительность ИТ-компаний с использованием методов искусственного интеллекта. Данная работа носит прикладной характер. Использовались методы нейронной классификации и кластеризации для изучения возможности классификации компаний на основе их уровня эффективности. Статистическую совокупность составили компании Тегерана (Иран) в сфере информационных технологий и разработки программного обеспечения (всего 767 компаний). Используя метод простой случайной выборки и формулу Кронбаха, было отобрано 263 директора или заместителя этих компаний и проведено их анкетирование. Результаты этого исследования показали: при интеллектуальном анализе данных с помощью метода нейронной классификации точность классификации компаний составила 91,4%; при интеллектуальном анализе данных с помощью метода нейронной кластеризации соответствие модели составляло 62,6%. В итоге был сделан вывод о том, что применение инноваций и информационных и коммуникационных технологий существенно влияет на производительность компаний в сфере информационных технологий.
научно-техническая политика, применение инноваций, информационные и коммуникационные технологии, искусственный интеллект
1. Al-Zu'bi H.A. A study of relationship between organizational justice and job satisfaction // International Journal of Business and Management. – 2010. – V. 5. – No 12. – p. 102.
2. EmenikeKalu O., Obasi R. Long-run relationship between marketing of bank services & the performance of deposit money banks in Nigeria // International Journal of Economics, Business & Management Studies. – 2016. – V. 3. – No 1. – pp. 12-20.
3. Widjaja B., Sumintapura I., Yani A. Exploring the triangular relationship among information and communication technology, business innovation and organizational performance // Management Science Letters. – 2020. – V. 10. – No 1. – pp. 163-174.
4. Fengyang W.U. An analysis of Chinas poverty research based on CiteSpace // Journal of Social Economics Research. – 2018. – V. 5. – No 2. – pp. 75-84.
5. Bernard A.B., Moxnes A., Saito Y.U. Production networks, geography, and firm performance // Journal of Political Economy. – 2019. – V. 127. – No 2. – pp. 639-688.
