ПРАКТИЧНИЙ АСПЕКТ МЕТОДИЧНОГО ПІДХІДУ ОЦІНЮВАННЯ ОРГАНІЗАЦІЇ РОБОТИ ФАХІВЦІВ СТАРТАПУ
Анотація
У статті здійснено апробацію розробленого методичного підходу до оцінювання організації роботи фахівців ІТ-стартапу на основі інтегрального показника. Метою є перевірка практичної придатності запропонованого методичного підходу на реальних квартальних даних діяльності стартапу, експертних оцінках та аналіз динаміки отриманих результатів. Для розрахунку інтегральних індексів використано метод адитивної згортки з попереднім нормуванням часткових показників. Отримані інтегральні показники інтерпретовано за шкалою Харрінгтона, що дозволило оцінити якісний рівень організації роботи за кожним напрямом та в цілому за стартапом. Практична значущість підходу полягає у його застосуванні керівниками стартапів для швидкого виявлення прогалин і викликів в організації роботи команди фахівців та прийняття обґрунтованих рішень з підвищення продуктивності та інноваційності праці фахівців.
Посилання
Гулякін Є. І., Витриховський Є. А. Організація роботи фахівців стартапу в сучасному бізнес-середовищі / Є. І. Гулякін, Є. А. Витриховський // Бізнес Інформ. – 2024. – №11. – С. 339–348. – Режим доступу: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-11-339-348.
Doroshkevych D., Lytvynenko I. Investigation of the Level of Workplace Digitalization in the Terms of Remote Economic Growth / D. Doroshkevych, I. Lytvynenko // Економіка та суспільство. – 2023. – Вип. 47. – Режим доступу: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-24.
Хаустов М. М. Стартапи: створення та масштабування: монографія / М. М. Хаустов. – Харків: ФОП Лібуркіна Л. М., 2023. – 224 с. – Режим доступу: https://ndc-ipr.org/media/publications/files/Mono_Startups.pdf.
Cunha B.Q., Donadelli F., et al. A Systematic Literature Review of Digital Startup Business Dynamics and Policy Interventions / B.Q. Cunha, F. Donadelli // Cogent Business & Management. – 2024. – Vol. 12, No. 1. – Режим доступу: https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2440636.
Хаустов М. М. Розвиток наукових досліджень у сфері стартапів: бібліометричний і контент-аналіз / М. М. Хаустов // Проблеми економіки. – 2023. – №3. – С. 42–51. – Режим доступу: https://doi.org/10.32983/2222-0712-2023-3-42-51.
Mancebo V.O.C., Mucci D.M., dos Santos V. et al. Performance Management Systems in Startups: An Analysis of Stages of Development and Catalyst Factors / V.O.C. Mancebo, D.M. Mucci, V. dos Santos // International Journal of Productivity and Performance Management. – 2024. – Vol. 74, No. 1. – С. 358–386. – DOI: 10.1108/IJPPM-10-2023-0573.
Li Y., Zadehnoori I., Jowhar A. et al. Learning from Yesterday: Predicting Early-Stage Startup Success for Accelerators / Y. Li, I. Zadehnoori, A. Jowhar // Journal of Business Venturing Insights. – 2024. – Vol. 22. – e00490. – DOI: 10.1016/j.jbvi.2024.e00490.
Гришко Н. Є., та ін. Соціально-економічний вплив стартапів: міжнародний аспект / Н. Є. Гришко та ін. – 2021. – Режим доступу: https://repository.kpi.kharkov.ua/impact_startups.pdf.
Aulia M.F., Alamanda D.T., Zuhdi U. et al. Enhancing Startup Business Performance Through Iterative Strategies and Lean Programs / M.F. Aulia, D.T. Alamanda, U. Zuhdi // Australasian Accounting, Business and Finance Journal. – 2024. – Vol. 18, No. 4. – С. 165–183. – DOI: 10.14453/aabfj.v18i4.13.
Mohammadi Lanbaran N., Naujokaitis D., Kairaitis G. et al. Overview of Startups Developing Artificial Intelligence for the Energy Sector / N. Mohammadi Lanbaran, D. Naujokaitis, G. Kairaitis // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14, No. 18. – С. 8294. – DOI: 10.3390/app14188294.
Maarouf A., Feuerriegel S., Pröllochs N. A Fused Large Language Model for Predicting Startup Success / A. Maarouf, S. Feuerriegel, N. Pröllochs // arXiv preprint. – 2024. – arXiv:2409.03668. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2409.03668.
Argaw Y.M., Liu Y. The Pathway to Startup Success: A Comprehensive Systematic Review of Critical Factors / Y.M. Argaw, Y. Liu // Systems. – 2024. – Vol. 12, No. 12. – С. 541. – DOI: 10.3390/systems12120541.
Kumar P., Dwivedi G. High-Tech Start-Ups’ Performance and Competitiveness: A Hybrid Systematic Literature Review and Future Agenda / P. Kumar, G. Dwivedi // International Journal of Global Business and Competitiveness. – 2025. – Vol. 12, No. 1. – С. 100–119. – DOI: 10.1007/s42943-025-00111-2.
Csaszar F.A., Ketkar H., Kim H. Artificial Intelligence and Strategic Decision-Making: Evidence from Entrepreneurs and Investors / F.A. Csaszar, H. Ketkar, H. Kim // Strategic Management Journal. – 2024. – Vol. 45, No. 9. – С. 1633–1669. – DOI: 10.1002/smj.3596.
Wang X., Ihlamur Y. An Automated Startup Evaluation Pipeline: Startup Success Forecasting Framework (SSFF) / X. Wang, Y. Ihlamur // arXiv preprint. – 2024. – arXiv:2405.19456. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2405.19456.
Guliakin I. I., Vytrykhovskyi Ye. A. (2024). Orhanizatsiia roboty fakhivtsiv startapu v suchasnomu biznes-seredovyshchi [Organization of the work of startup specialists in the modern business environment]. Biznes Inform. No 11. P. 339–348. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-11-339-348
Doroshkevych D., Lytvynenko I. (2023). Investigation of the Level of Workplace Digitalization in the Terms of Remote Economic Growth. Economy and Society. No 47. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-24
Khaustov M. M. (2023). Startapy: stvorennia ta masshtabuvannia: monohrafiia [Startups: creation and scaling: monograph]. Kharkiv : FOP Liburkina L. M., 224 p. Available at: https://ndc-ipr.org/media/publications/files/Mono_Startups.pdf
Cunha B. Q., Donadelli F., et al. (2024). A Systematic Literature Review of Digital Startup Business Dynamics and Policy Interventions. Cogent Business & Management. Vol. 12, No. 1. DOI: https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2440636
Khaustov M. M. (2023). Rozvytok naukovykh doslidzhen u sferi startapiv: bibliometrychnyi i kontent-analiz [Development of scientific research in the sphere of startups: the bibliometric and content analyses]. The Problems of Economy. No 3. P. 42–51. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-0712-2023-3-42-51
Mancebo V.O.C., Mucci D.M., dos Santos V. et al. (2024). Performance Management Systems in Startups: An Analysis of Stages of Development and Catalyst Factors. International Journal of Productivity and Performance Management. Vol. 74, No. 1. P. 358–386. DOI: https://doi.org/10.1108/IJPPM-10-2023-0573
Li Y., Zadehnoori I., Jowhar A. et al. (2024). Learning from Yesterday: Predicting Early-Stage Startup Success for Accelerators. Journal of Business Venturing Insights. Vol. 22. e00490. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbvi.2024.e00490
Hryshko N. Ye. ta in. Sotsialno-ekonomichnyi vplyv startapiv: mizhnarodnyi aspekt [Socio-economic impact of startups: international aspect]. Available at: https://repository.kpi.kharkov.ua/impact_startups.pdf
Aulia M. F., Alamanda D. T., Zuhdi U. et al. (2024). Enhancing Startup Business Performance Through Iterative Strategies and Lean Programs. Australasian Accounting, Business and Finance Journal. Vol. 18, No. 4. P. 165–183. DOI: https://doi.org/10.14453/aabfj.v18i4.13
Mohammadi Lanbaran N., Naujokaitis D., Kairaitis G. et al. (2024). Overview of Startups Developing Artificial Intelligence for the Energy Sector. Applied Sciences. Vol. 14, No. 18. P. 8294. DOI: https://doi.org/10.3390/app14188294
Maarouf A., Feuerriegel S., Pröllochs N. (2024). A Fused Large Language Model for Predicting Startup Success. arXiv preprint. arXiv:2409.03668. Available at: https://arxiv.org/abs/2409.03668
Argaw Y.M., Liu Y. (2024). The Pathway to Startup Success: A Comprehensive Systematic Review of Critical Factors. Systems. Vol. 12, No. 12. P. 541. DOI: https://doi.org/10.3390/systems12120541
Kumar P., Dwivedi G. (2025). High-Tech Start-Ups’ Performance and Competitiveness: A Hybrid Systematic Literature Review and Future Agenda. International Journal of Global Business and Competitiveness. Vol. 12, No. 1. P. 100–119. DOI: https://doi.org/10.1007/s42943-025-00111-2
Csaszar F.A., Ketkar H., Kim H. (2024). Artificial Intelligence and Strategic Decision-Making: Evidence from Entrepreneurs and Investors. Strategic Management Journal. Vol. 45, No. 9. P. 1633–1669. DOI: https://doi.org/10.1002/smj.3596
Wang X., Ihlamur Y. (2024). An Automated Startup Evaluation Pipeline: Startup Success Forecasting Framework (SSFF). arXiv preprint. arXiv:2405.19456. Available at: https://arxiv.org/abs/2405.19456
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
