Варианты патологических изменений стоп у детей с синдромом Клиппеля–Треноне различной степени тяжести

Authors: Александр Григорьевич Веселов, Виктор Владиславович Набоков, Ольга Николаевна Васильева et al.

Publication: Pediatrician (St Petersburg)

Published: Feb 17, 2026

Source: Crossref

Back to Search View Original Cite This Article

Abstract

<jats:p>Актуальность.&nbsp;Выраженность деформаций стоп при дисплазии магистральных вен нижних конечностей эмбрионального типа (синдром Клиппеля–Треноне) варьирует в зависимости от степени тяжести поражения сосудов. Гипертрофия конечностей или отдельных сегментов колеблется от незначительной до чрезвычайно выраженной. Синдром Клиппеля–Треноне нередко сочетается с ортопедической патологией: макро- и микродактилией, синдактилией, плоскостопием и различными контрактурами. Цель&nbsp;—&nbsp;проанализировать варианты патологических изменений стоп у детей с синдромом Клиппеля–Треноне различной степени тяжести. Материалы и методы.&nbsp;В работе использованы результаты обследования 73 пациентов с эмбриональным типом дисплазии магистральных вен (ДМВЭТ) в возрасте от 0 до 18 лет, находившихся на лечении в хирургической клинике СПбГПМУ с 2014 по 2024 год. Выделены четыре группы пациентов по степени тяжести — легкая, средняя, тяжелая и крайне тяжелая степень ДМВЭТ (синдром Клиппеля–Треноне включает только среднюю, тяжелую и крайне тяжелую степени ДМВЭТ). Данные обрабатывали с помощью компьютерных программ&nbsp;STATISTICA&nbsp;6.0 и&nbsp;Excel&nbsp;2007. Результаты.&nbsp;Определены закономерности увеличения длины и окружности стоп у пациентов с синдромом Клиппеля–Треноне. Статистический анализ средней разницы длин стоп и коэффициента асимметрии проводился в группах пациентов, составленных в соответствии со степенью тяжести синдрома. Выявлено увеличение выраженности асимметрии длин стоп при нарастании степени тяжести синдрома Клиппеля–Треноне. В результате обследования 73 детей эквинусная контрактура стоп пораженной конечности отмечалась у 5 (6,84%) пациентов, из них при тяжелой степени — у 2 (2,7%), и при крайне тяжелой степени у 3 (4,1%) детей. Расщепленная стопа выявлена у одного пациента (1,4%) с тяжелой степенью. «Шарообразная» форма стопы — у 3 (4,1%) детей с крайне тяжелой степенью синдрома. Выводы.&nbsp;Отмечается прямая зависимость изменения длины и окружности стопы пораженной нижней конечности у пациентов с синдромом Клиппеля–Треноне от степени тяжести синдрома. Определены корреляции увеличения размера конечностей со степенями тяжести синдрома. Выделены варианты изменений стоп по степени выраженности косметических изменений и изменений, нарушающих их функцию.</jats:p> <jats:p>Background.&nbsp;The severity of foot deformities in embryonic type dysplasia of the great veins of the lower extremities (Klippel–Trenaunay syndrome) varies depending on the severity of vascular damage. Hypertrophy of the limbs or individual segments can range from insignificant to extremely pronounced. Klippel–Trenaunay syndrome is often combined with orthopedic pathologies such as macro- and microdactyly, syndactyly, flat feet, and contractures. Aim&nbsp;— to analyze the variants of pathological changes in the feet in children with Klippel–Trenaunay syndrome of varying severity. Materials and methods.&nbsp;The work is based on the results of examining 73 patients with embryonic type dysplasia of the great veins (ETMGV) aged from 0 to 18 years, who were treated from 2014 to 2024.&nbsp;According to the severity of the pathology, four groups of patients were identified — with mild, moderate, severe and extremely severe degrees of ETMGV (Klippel–Trenaunay syndrome includes only moderate, severe and extremely severe degrees of ETMGV). Data processing was performed using the STATISTICA 6.0 and Excel2007 computer programs. Results.&nbsp;Patterns of increase in the length and circumference of the feet in patients with Klippel–Trenaunay syndrome were determined. Statistical analysis of the average difference in foot lengths and the asymmetry coefficient was performed in groups of patients compiled in accordance with the severity of the syndrome. An increase in the severity of foot length asymmetry was found with an increase in the severity of Klippel–Trenaunay syndrome. As a result of examination of 73 children, equinus contracture of the feet of the affected limb was detected by us in 5 patients (6.84%), of which 2 (2.7%) had a severe degree, and 3 (4.1%) had an extremely severe degree. Split foot was detected in one patient (1.4%) with a severe degree. “Spherical” foot shape was detected in 3 children (4.1%) with an extremely severe degree of the syndrome. Conclusions.&nbsp;Changes in the length and circumference of the foot of the affected lower limb in patients with Klippel–Trenaunay syndrome are directly dependent on the severity of the syndrome. Correlations were determined between the severity of the syndrome and an increase in the size of the limbs (calf circumference, thigh length and overall limb length, foot length and circumference, calf length and thigh circumference). Variants of changes in the feet were identified according to the degree of expression of cosmetic changes and changes that impair their function.</jats:p>

Keywords

syndrome степени severity severe стоп

Введение Технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно трансформируют индустрию гостеприимства, изменяя организацию труда, систему обслуживания гостей и управленческие процессы. Их применение обеспечивает автоматизацию рутинных операций, оптимизацию внутренних функций и повышение качества сервиса [1]. Одновременно цифровизация повышает требования к цифровой грамотности и изменяет профессиональные роли работников, создавая как новые возможности, так и риски [2]. В гостиничном секторе влияние ИИ особенно значимо, поскольку качество обслуживания зависит от человеческого участия и способности персонала поддерживать эмоциональное взаимодействие с гостями [3]. Актуальность темы подтверждается устойчивым ростом интереса исследовательского сообщества. Как показано на рис. 1, количество научных публикаций, посвященных влиянию ИИ на трудовые процессы в индустрии гостеприимства, за последние пять лет увеличилось в несколько раз, что свидетельствует о формировании нового исследовательского поля. Рис. 1. Динамика количества публикаций, посвященных влиянию ИИ на трудовые процессы в индустрии гостеприимства Источник: составлено авторами на основе данных eLibrary.ru Fig. 1. Dynamics of the number of publications on the impact of AI on labor processes in the hospitality industry Source: compiled by the authors based on eLibrary.ru При высокой текучести кадров и стрессовой специфике труда актуальным становится поиск путей повышения эффективности, основанных на сочетании технологических решений и развития человеческого капитала [4]. Целью исследования является выявление влияния технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора и определение условий, при которых внедрение ИИ способствует повышению производительности персонала и качеству сервисного обслуживания. Обзор литературы Теоретическую основу исследования составляют концепции человеческого капитала, разработанные в трудах Г. Беккера, Т. Шульца и Дж. Минсера, которые подчеркивают роль образования и профессиональных компетенций в формировании производительности труда. В современных условиях именно способность работников осваивать и использовать цифровые технологии становится ключевым фактором эффективности [6]. Современные исследования влияния ИИ на индустрию гостеприимства можно разделить на несколько направлений. Первое направление изучает автоматизацию и рост производительности. Работы P. Limna [1], Н.П. Зацепилиной с соавторами [9], K.C. Chung и P.J.B. Tan [13] показывают, что внедрение интеллектуальных систем позволяет сократить время выполнения стандартных операций и повысить точность управленческих решений. Второе направление исследований посвящено изучению рисков, возникающих в результате цифровизации. Так, K. Pericleous с соавторами [2] и M.N. Sharif с соавторами [23] исследуют феномен техностресса и страх потери работы среди сотрудников отелей. E. Astuti с соавторами [10] подтверждают, что восприятие ИИ как угрозы занятости также может снижать вовлеченность персонала в процессы цифровизации. Третье направление работ связано с трансформацией компетенций и обучением. Научные труды А.Э. Бердина и М.Ю. Бердиной [7], а также M. Bower [17] раскрывают роль технологий в формировании цифровых навыков и адаптации работников к изменениям. Четвертое направление исследует специфику управления персоналом в гостиницах. C. Giousmpasoglou и E. Marinakou [3], а также A.Y. Abdellah с соавторами [21] анализируют проблемы высокой текучести кадров и эмоциональной нагрузки. Особое место занимают исследования, посвященные клиентскому опыту и восприятию ИИ гостями. Например, R. Law с соавторами [14] и F.E. Saputra с соавторами [5] показывают, что большинство публикаций изучают именно клиентский опыт, оставляя без внимания организационно-кадровые последствия внедрения технологий. Таким образом, анализ литературы выявляет научный пробел, связанный с отсутствием системного исследования того, как ИИ отражается на производительности, мотивации и распределении обязанностей персонала гостиничных организаций. Задачей настоящей статьи выступает восполнение выявленного научного пробела путем предложения целостной модели, связывающей технологические инновации с управлением человеческим капиталом. Материалы и методы Методологическую основу исследования составляют открытые данные международных организаций (Всемирный банк, ЮНВТО), отчеты консалтинговых компаний (HES-SO Valais-Wallis за 2025 г. [34]), результаты отраслевых опросов (Т-Банк за 2025 г. [35]), а также научные публикации в рецензируемых журналах, индексируемых в Scopus и Web of Science за период 2023-2025 гг. В статье авторами применен комплекс аналитических методов: контент-анализ научной литературы для систематизации факторов влияния ИИ; сравнительный анализ (cross-case analysis) для сопоставления практик внедрения ИИ в европейских и российских отелях; метод графической визуализации для представления концептуальной модели и статистических данных; метод классификации для группировки эффектов влияния ИИ. Результаты и обсуждение Гостиничный сектор отличается высокой зависимостью качества сервиса от персонала, что делает человеческий капитал ключевым ресурсом предприятия [24]. Специфика организации труда в отелях формирует дополнительные требования к работникам и влияет на их способность эффективно взаимодействовать с технологиями искусственного интеллекта. Одной из характерных особенностей является посменный режим работы, связанный с круглосуточным обслуживанием гостей. Работа в ночные часы, высокая эмоциональная нагрузка и необходимость постоянного контакта с клиентами требуют стрессоустойчивости и развитых коммуникативных навыков [25]. Эти факторы могут усиливать усталость и снижать готовность сотрудников к освоению цифровых инноваций. Высокая текучесть кадров остается существенной проблемой отрасли. Низкая заработная плата и ограниченные карьерные перспективы приводят к потере квалифицированного персонала и увеличению затрат на обучение новых работников [29]. В таких условиях внедрение ИИ должно поддерживаться механизмами удержания персонала, чтобы достигнутые технологические преимущества не компенсировались кадровыми потерями. Кроме того, для гостиниц характерен дисбаланс между численностью персонала и результативностью труда: увеличение числа работников не всегда приводит к росту эффективности, если процессы остаются слабо организованными [21]. ИИ может оптимизировать распределение задач и ресурсов, однако его внедрение требует подготовки сотрудников и совершенствования HR-практик. Специфика жизненного цикла гостя предполагает, что цифровые системы должны усиливать сервис, а не заменять человеческое взаимодействие. На этапах pre-arrival и check-in автоматизация (киоски самообслуживания, чат-боты) действительно снижает нагрузку на персонал, тогда как во время проживания и решения нестандартных ситуаций необходима эмпатия и гибкость работников [19]. Таким образом, эффективность трудовых процессов в гостиницах определяется сочетанием технологических возможностей и качественного участия персонала в сервисе. Важно внедрять ИИ и формировать условия труда, которые усиливают вовлеченность и чувство профессиональной значимости работников. Именно этот баланс гарантирует, что цифровые инновации станут источником устойчивого роста эффективности, а не фактором социальной напряженности и снижения качества обслуживания. В гостиничном секторе технологии ИИ внедряются во всех ключевых направлениях управления и операционной деятельности. Систематизация практик использования ИИ представлена в трех функциональных блоках: фронт-офис, управление доходами и маркетинг, а также операционная деятельность [11]. Во фронт-офисе цифровые ассистенты обеспечивают круглосуточную поддержку гостей, автоматизируют бронирование и регистрацию, сокращая нагрузку на персонал ресепшн [11]. В управлении выручкой алгоритмы прогнозирования повышают точность решений, формируя потребность в развитии навыков работы с данными [20]. В операционной сфере ИИ оптимизирует управление ресурсами и уменьшает число ошибок, изменяя содержание труда персонала клининга и технического обслуживания [21; 22]. Механизмы влияния ИИ на эффективность труда Влияние технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора можно показать через ряд взаимосвязанных механизмов, отражающих изменения в организации процессов, компетенциях и взаимодействии между персоналом и цифровыми системами. 1. Оптимизация распределения труда и автоматизация рутинных операций. Цифровые системы снижают физическую и информационную нагрузку, сокращают время выполнения стандартных задач и повышают точность операций [11]. Автоматизация регистрации, обработки запросов и управления бронированиями уменьшает вероятность ошибок и освобождает ресурсы сотрудников для предоставления персонализированного обслуживания [13]. 2. Улучшение управленческих решений и повышение качества координации. Аналитические инструменты на основе ИИ поддерживают на высоком уровне процессы планирования, контроля и прогнозирования спроса, обеспечивая рациональное распределение задач и эффективное использование человеческого капитала [20]. 3. Трансформация компетенций и профессионального развития. ИИ формирует объективную потребность в цифровых навыках, аналитических компетенциях и способности работать с интеллектуальными системами [7]. Обучение персонала с использованием ИИ значительно ускоряет приобретение необходимых навыков и повышает способность сотрудников адаптироваться к организационным изменениям. 4. Влияние на мотивацию и вовлеченность работников: Технологическая поддержка способствует укреплению уверенности работников в собственных силах и формированию ощущения контроля над процессами при условии, что внедрение сопровождается развитием навыков и поддержкой со стороны руководства [27]. Однако восприятие ИИ как угрозы занятости может приводить к снижению мотивации и профессиональной активности [10]. 5. Снижение человеческого фактора ошибок. Предиктивные системы и алгоритмическое управление помогают минимизировать человеческие ошибки и стандартизировать качество обслуживания, что положительно отражается на результативности труда и удовлетворенности гостей [22]. В совокупности данные механизмы показывают, что внедрение ИИ приводит к пересмотру содержания труда, изменению профессиональных компетенций и перераспределению функций между человеком и цифровыми системами. Формируются новые модели взаимодействия персонала с технологической инфраструктурой и меняются подходы к контролю, координации и мотивации. Одновременно сохраняются риски, связанные с технострессом, снижением автономии работников и необходимостью постоянного обновления компетенций. Для комплексного представления этих аспектов в таблице 1 обобщены основные направления использования ИИ в гостиничном секторе, их влияние на эффективность труда и возможные ограничения. Таблица 1 Основные направления и эффекты влияния технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора Table 1 Main directions and effects of the influence of artificial intelligence technologies on the labor efficiency of hotel sector employees Направление применения ИИ Изменения в содержании труда Влияние на эффективность труда Потенциальные риски и ограничения Фронт-офис (чек-ин, бронирование, коммуникация) Автоматизация рутинных операций, переход к контролю качества сервиса Снижение нагрузки, ускорение обслуживания, повышение удовлетворенности гостей Техностресс, снижение межличностного взаимодействия Управление доходами и ценообразование Использование алгоритмов прогнозирования и анализа данных Повышение точности управленческих решений, рациональное распределение задач Зависимость от качества данных, снижение автономии работников Операционная деятельность (клининг, техобслуживание) Оптимизация распределения заданий и ресурсов Сокращение ошибок, рост производительности и надежности процессов Недостаточная подготовка персонала к цифровым инструментам HR и обучение персонала Использование ИИ в обучении и оценке компетенций Ускорение профессионального развития, повышение самоэффективности работников Перегрузка обучающими программами, риск снижения мотивации Алгоритмическое управление Повышение прозрачности и стандартизация решений Улучшение контроля и координации процессов Ощущение усиления контроля, снижение доверия к системе Источник: составлено авторами по данным [7; 10; 11; 13] Source: compiled by the authors based on [7; 10; 11; 13] Анализ представленных в таблице 1 данных позволяет сделать вывод о том, что технологии искусственного интеллекта оказывают многоуровневое воздействие на эффективность труда работников гостиничного сектора. На операционном уровне они обеспечивают оптимизацию распределения задач, автоматизацию повторяющихся процессов и повышение точности выполнения операций. На управленческом уровне ИИ способствует улучшению планирования, координации и принятию решений, что усиливает рациональность использования трудовых ресурсов. В сфере развития человеческого капитала применение интеллектуальных систем стимулирует формирование новых цифровых и аналитических компетенций, расширяя профессиональные возможности сотрудников. В то же время влияние ИИ не является однозначным: его положительные эффекты могут сопровождаться ростом техностресса, снижением автономии работников и необходимостью постоянного адаптационного обучения. Таким образом, повышение эффективности труда под воздействием ИИ определяется техническими возможностями и качеством организационной среды, системой управления изменениями и готовностью персонала к взаимодействию с интеллектуальными технологиями. Для целостного понимания этих взаимосвязей разработана концептуальная модель влияния технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора (рис. 2). Представленная на рисунке 2 концептуальная модель отражает системную логику влияния технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора. Модель описывает поэтапный характер трансформаций, охватывающих технологический, организационно-кадровый и поведенческо-психологический уровни функционирования организаций. На первом этапе влияние через внедрение технологий ИИ, охватывающих фронт-офисные процессы, управление доходами и системы обучения персонала. Эти инструменты обеспечивают автоматизацию рутинных операций и способствуют повышению точности управленческих решений [1; 9]. Далее формируется этап трансформации труда, выражающийся в перераспределении функций между человеком и цифровыми системами, росте требований к цифровым компетенциям и изменении содержания профессиональной деятельности [1]. В результате традиционные трудовые операции заменяются задачами, требующими аналитических и коммуникативных навыков, что повышает значение человеческого капитала. ТРАНСФОРМАЦИЯ ТРУДА (автоматизация рутинных операций; перераспределение функций; рост требований к цифровым навыкам) ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ И ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ЭФФЕКТЫ (техностресс, тревожность; самоэффективность и вовлечённость; восприятие ИИ как поддержки или угрозы) ТЕХНОЛОГИИ ИИ В ГОСТИНИЧНОМ СЕКТОРЕ (фронт-офис, revenue management, HR) ОРГАНИЗАЦИОННО-КАДРОВЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ (алгоритмическое управление; изменение структуры мотивации; новые формы обучения) Рис. 2. Концептуальная модель влияния технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора Источник: составлено авторами Fig. 2. A conceptual model of the influence of artificial intelligence technologies on the labor efficiency of hotel sector employees Source: compiled by the authors Следующий уровень отражает организационно-кадровые изменения, включающие развитие алгоритмического управления, внедрение новых форм оценки и мотивации работников, а также распространение технологий обучения, основанных на ИИ [7; 17]. Эти изменения повышают прозрачность процессов и рационализируют распределение задач, однако одновременно усиливают восприятие контроля и риск снижения автономии сотрудников [12]. Четвёртый компонент модели связан с поведенческими и психологическими эффектами, возникающими у работников в процессе цифровой адаптации. В одних случаях наблюдается техностресс, тревожность и профессиональная неуверенность [23]; в других рост самоэффективности, вовлечённости и готовности к инновациям [27]. Таким образом, поведенческий уровень выступает медиатором, определяющим, приведут ли организационные изменения к росту или снижению эффективности труда. Итоговый результат модели выражается в повышении производительности, качества обслуживания и устойчивости персонала [13; 16]. Позитивный эффект возможен только при условии сочетания технологических инноваций с развитием цифровых компетенций и поддерживающей организационной культуры, ориентированной на человека. Предложенная модель позволяет рассматривать технологии искусственного интеллекта как инструмент автоматизации и как фактор глубокой трансформации трудовых отношений. Она демонстрирует, что ключевым условием повышения эффективности труда является стратегическое сочетание цифровых решений с управлением человеческим капиталом и созданием среды, обеспечивающей доверие, обучение и психологическую устойчивость работников. Таким образом, психологические, организационные и поведенческие факторы определяют, станет ли ИИ драйвером повышения эффективности труда или источником социальной напряженности в гостиничных коллективах. Эффективное управление этими аспектами позволяет усилить вклад ИИ в операционную устойчивость и качество сервиса. Внедрение технологий искусственного интеллекта в гостиничном секторе: европейский и российский контекст В европейском гостиничном бизнесе технологии искусственного интеллекта (ИИ) становятся ключевым направлением цифровой трансформации. Согласно международному исследованию 2025 года, охватившему 1500 отелей Австрии, Франции, Германии, Греции, Италии и Швейцарии, 29% гостиниц внедрили решения на основе ИИ за последние два года, что указывает на раннюю, стадию цифровизации отрасли. Наибольшая активность наблюдается в использовании инструментов генерации контента, анализа онлайн-отзывов и систем динамического ценообразования, позволяющих повышать операционную эффективность при минимальных издержках. Менее распространены чат-боты, робототехника и системы распознавания лиц, требующие значительных инвестиций и технических ресурсов [34]. Основными барьерами цифровизации остаются недостаток знаний о возможностях ИИ, высокая стоимость внедрения и дефицит квалифицированных кадров, особенно в малых и средних гостиницах. Вместе с тем большинство европейских отелей отмечают положительный эффект от использования технологий сокращение временных затрат, улучшение коммуникации и рост эффективности труда. Искусственный интеллект воспринимается как инструмент усиления человеческого труда, а не его замещения. Текущие тенденции свидетельствуют о переходе европейских гостиниц от этапа экспериментирования к интеграции ИИ в ключевые бизнес-процессы, что способствует более точному управлению спросом, компенсации нехватки персонала и повышению качества клиентского сервиса [34]. Похожие процессы формируются и в России, где цифровизация становится важной частью стратегии развития гостиничного сектора. Согласно исследованию [35], 73% российских отелей уже применяют цифровые технологии, при этом значительная часть делает это системно. Около 92% руководителей гостиниц считают цифровую трансформацию ключевым фактором конкурентоспособности. Технологии ИИ рассматриваются как средство оптимизации внутренних процессов и повышения эффективности труда персонала, особенно в условиях выраженного кадрового дефицита, который 93% владельцев отелей назвали главной проблемой отрасли. Кроме того, 69% руководителей отметили недостаток квалификации работников, что подчёркивает необходимость программ обучения и развития цифровых компетенций. Несмотря на эти вызовы, 62% опрошенных владельцев гостиниц считают индустрию гостеприимства привлекательной для работы и профессионального роста. Расширение применения ИИ и роботизации, снижающих долю рутинных операций, способствует повышению престижа профессий и улучшению условий труда в отрасли. Для более наглядного сравнения тенденций внедрения технологий искусственного интеллекта в гостиничном секторе целесообразно рассмотреть сопоставимые показатели, отражающие уровень цифровой зрелости, распространённость ИИ решений, характер барьеров и ожидаемые результаты их применения. Сводные данные, представленные в таблице 2, позволяют выявить ключевые различия и общие направления развития европейского и российского рынков гостиничных услуг в контексте цифровой трансформации. Таблица 2 Сравнительный анализ внедрения технологий искусственного интеллекта в гостиничном секторе Европы и России Table 2 Comparative analysis of the implementation of artificial intelligence technologies in the hotel sector of Europe and Russia Показатель Европа Россия Комментарий Уровень внедрения ИИ 41% отелей используют ИИ, 16% планируют внедрение 73% отелей применяют цифровые технологии, из них значительная часть использует элементы ИИ Европа демонстрирует раннюю, но устойчивую фазу интеграции; Россия находится в стадии активной цифровизации, но глубина внедрения ИИ остаётся ограниченной Наиболее распростра-нённые технологии Генерация контента (74%), анализ отзывов (44%), динамическое ценообразование (42%) Виртуальные ассистенты, роботизация, онлайн-чекин, системы самообслуживания, «умные номера» В Европе доминируют аналитические и клиентские решения; в России автоматизация и сервисные инновации Основные барьеры внедрения Недостаток знаний (39%), высокая стоимость (35%), техническая сложность (34%), дефицит компетенций (32%) Нехватка кадров (93%), низкая квалификация (69%), сопротивление изменениям В Европе барьеры технологические; в России кадрово-организационные Основные выгоды Сокращение временных затрат (76%), улучшение коммуникации (54%), рост эффективности (51%) Оптимизация внутренних процессов, снижение рутинных задач, развитие обучения персонала В обеих зонах ИИ воспринимается как средство повышения эффективности, а не как угроза занятости Стадия цифровой трансформации Переход от экспериментирования к интеграции ИИ в бизнес-процессы Этап активной цифровой адаптации и внедрения прикладных решений Оба региона движутся к системной цифровизации, но с разной скоростью и глубиной Роль ИИ в управлении персоналом Поддержка принятия решений, прогнозирование спроса, повышение качества сервиса Снижение кадрового дефицита, автоматизация функций, обучение сотрудников Российский акцент смещён на использование ИИ как инструмента компенсации нехватки персонала Общее восприятие отраслью 6,6 из 10 средняя оценка пользы ИИ среди пользователей 62% считают отрасль привлекательной для карьеры при условии дальнейшей цифровизации В обоих случаях ИИ ассоциируется с ростом возможностей и улучшением условий труда Источник: составлено авторами по данным [34; 35] Source: compiled by the authors based on [34; 35] Сравнительный анализ представленных данных показывает, что европейский и российский гостиничные рынки движутся в одном направлении к системной интеграции технологий искусственного интеллекта, однако различаются по степени зрелости и приоритетам внедрения. В Европе ИИ уже становится частью управленческих и клиентских процессов, обеспечивая повышение точности прогнозирования, качества обслуживания и эффективности операционной деятельности. В России цифровизация носит более прикладной характер и сосредоточена на решении кадровых и организационных задач, связанных с автоматизацией и оптимизацией труда персонала. При этом российские отельеры проявляют высокий интерес к обучению и развитию цифровых компетенций, что создаёт предпосылки для ускоренного перехода к более продвинутым формам использования ИИ. В целом, тенденции обеих региональных моделей подтверждают, что технологии искусственного интеллекта становятся инструментом повышения эффективности и фактором стратегического обновления гостиничного бизнеса, направленного на устойчивое развитие и рост конкурентоспособности. Проведённый анализ литературных источников и эмпирических данных подтвердил, что влияние технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора распространяется на технологические, организационные и социально-психологические аспекты функционирования организаций. Внедрение интеллектуальных систем способствует оптимизации трудовых процессов, обеспечивая снижение доли рутинных операций и повышение точности принятия управленческих решений. Алгоритмы прогнозирования спроса, автоматизированные системы бронирования и цифровые ассистенты значительно сокращают нагрузку на сотрудников фронт-офиса, позволяя им уделять больше внимания индивидуальному взаимодействию с гостями и нестандартным ситуациям. В результате вышеописанных изменений структура труда приобретает иной характер: роль стандартных операций сокращается, а значение коммуникативных, аналитических и эмоциональных навыков возрастает. Эмпирические наблюдения за деятельностью гостиничных предприятий России и Европы показывают, что в результате автоматизации операционных задач, средняя трудовая нагрузка на работников снижается примерно на треть, а показатели удовлетворённости клиентов и качество обслуживания показывают устойчивый рост. Повышение эффективности труда обеспечивается технологическими возможностями и изменением характера участия человека в сервисных процессах. Одновременно с организационными изменениями происходят глубокие сдвиги в поведенческой и мотивационной сферах. Для части работников ИИ становится инструментом профессионального роста, повышающим уверенность в собственных силах и повышающим контроль над результатами труда. Другие же работники воспринимают цифровизацию негативно, особенно если внедрение технологий сопровождается недостатком управленческой поддержки или непониманием целей изменений. В гостиницах, где процесс цифровой трансформации сопровождается системным обучением и открытым общением между руководством и персоналом, уровень вовлечённости сотрудников заметно выше, а текучесть кадров снижается. Таким образом, именно организационный климат и доверие внутри коллектива определяют, станет ли ИИ фактором усиления человеческого потенциала или источником внутреннего напряжения. Особую роль в формировании положительного эффекта играет развитие цифровых компетенций. Освоение технологий ИИ требует технических знаний и способности критически работать с информацией, анализировать данные и адаптироваться к новым форматам взаимодействия. Применение обучающих платформ на основе ИИ ускоряет процесс профессионального развития и формирует у сотрудников чувство самоэффективности и уверенности в работе с цифровыми системами. В гостиницах, где обучение проводится регулярно и интегрировано в кадровую политику, наблюдается рост продуктивности и повышение устойчивости трудовых процессов. Таким образом, образование и развитие компетенций являются главным каналом, через который инновации трансформируются в реальные результаты труда. Алгоритмическое управление способствует большей прозрачности и объективности оценки персонала, снижая зависимость решений от субъективного мнения руководителей. Вместе с тем чрезмерное использование цифрового контроля может восприниматься работниками как ограничение автономии, вызывая скрытое сопротивление и снижение мотивации. В организациях с открытой культурой взаимодействия, где технологии рассматриваются как помощник, а не как инструмент надзора, сотрудники показывают более высокий уровень удовлетворённости и проявляют готовность участвовать в инновационных процессах. Анализ данных, полученных в европейских и российских гостиницах, показывает, что в обеих системах ИИ используется для повышения эффективности труда. В Европе технологии ИИ чаще всего интегрируются в управление доходами и анализ клиентского опыта. В российских гостиничных предприятиях технологии, основанные на ИИ, используются преимущественно для автоматизации внутренних процессов и решения кадровых задач. Несмотря на различие подходов, и в Европе, и в России, результатом внедрения искусственного интеллекта является устойчивый рост производительности и повышение качества обслуживания. Отсюда вытекает следующая закономерность: искусственный интеллект рассматривается не как замена человеческого труда, а как инструмент его усиления. Влияние ИИ на эффективность труда работников гостиничного сектора возможно через взаимодействие технологических инноваций, организационных условий и человеческого фактора. Положительные результаты достигаются тогда, когда цифровизация сочетается с развитием человеческого капитала, поддержкой со стороны руководства и формированием доверительной профессиональной среды. В таких условиях технологии не вытесняют человека из производственного процесса, а создают для него возможности профессионального развития и устойчивого повышения результативности труда. Заключение Проведённое исследование показало, что влияние технологий искусственного интеллекта на эффективность труда работников гостиничного сектора определяется не масштабом автоматизации, а качеством организационной и кадровой адаптации к цифровым изменениям. Полученные результаты подтвердили первую гипотезу о том, что положительный эффект ИИ лишь при условии развития цифровых компетенций и системной поддержки со стороны организации. Искусственный интеллект становится фактором роста производительности только в том случае, когда технологические решения интегрируются в систему управления трудом и сопровождаются развитием человеческого капитала. Выявлено, что применение ИИ оптимизирует распределение задач, сокращает объём рутинных операций и повышает точность управленческих решений. При этом труд работников приобретает аналитический и коммуникативный характер, а эффективность всё больше зависит от уровня цифровых компетенций и способности взаимодействовать с интеллектуальными системами. Технологическая трансформация сопровождается изменениями в поведении и мотивации персонала. Там, где внедрение ИИ проходит при поддержке руководства и наличии программ обучения, растёт вовлечённость сотрудников и снижается текучесть кадров. Напротив, отсутствие таких условий усиливает техностресс и снижает устойчивость трудовых процессов. Подтверждена и вторая гипотеза, согласно которой результативность применения ИИ определяется балансом между технологическими решениями и развитием человеческого капитала. Алгоритмическое управление повышает прозрачность и объективность оценки труда, но требует баланса между контролем и автономией работников. Эффективность достигается тогда, когда цифровые инструменты используются в качестве средства поддержки, а не как механизм давления. Результаты исследования позволяют сформулировать практические рекомендации, направленные на повышение эффективности труда персонала при внедрении технологий искусственного интеллекта в гостиничном секторе. Для достижения устойчивого положительного эффекта целесообразно: – интегрировать ИИ в операционные процессы поэтапно, предварительно оценивая уровень готовности персонала и возможные риски; – развивать систему обучения цифровым навыкам и внедрять программы адаптации сотрудников к взаимодействию с интеллектуальными системами; – применять алгоритмическое управление как инструмент поддержки управленческих решений, обеспечивая баланс между технологическим контролем и автономией работников. Поэтапное внедрение искусственного интеллекта в операционной процессы, развитие навыков персонала, а также применение алгоритмического управления позволяют повысить продуктивность, снизить техностресс и обеспечить высокий уровень доверия между руководством и персоналом. В целом, можно заключить, что устойчивое повышение эффективности труда в гостиничном секторе возможно при сочетании трёх факторов: рациональной интеграции ИИ в операционные процессы, развитии цифровых компетенций персонала и формировании организационной культуры доверия и обучения. Вышеперечисленные условия обеспечивают достижение баланса между технологиями и человеческим потенциалом, в результате искусственный интеллект может трансформироваться из инструмента автоматизации в источник развития труда как фактора производства и конкурентного преимущества гостиничных предприятий.

Н.А.А.К. Альгади, И.В. Краковецкая et al. - Feb 2026

Варианты патологических изменений стоп у детей с синдромом Клиппеля–Треноне различной степени тяжести

Abstract

Keywords

Related Articles

ПРЕДРАСПОЛОЖЕННОСТЬ К ВОЗНИКНОВЕНИЯМ ПАТОЛОГИЧЕСКИХ СТРЕСС-РЕАКЦИЙ И ЧАСТОТА ЗАНЯТИЙ МЕДИТАЦИЕЙ

Меняющаяся политическая поляризация в США: причины изменений и способствующие факторы, Changing Political Polarization in the USA: Reasons for Change and Contributing Factors

Acute kidney injury in diabetic patients: clinical course and prognosis

Analysis of Structural Changes in the Behavior of Russian Stock Market Investors Using Search Query Data