Darbuotojų veiksnių poveikis automatizacijos procesų plėtrai įmonėse
DOI:
https://doi.org/10.59476/mtt2026.v1i22.764Keywords:
darbuotojai, automatizacija, plėtra, žmogiškieji veiksniaiAbstract
Pramonės revoliucijos laikais automatizacija daugiausia palietė fizinį darbą dirbančius asmenis, tačiau šiandien, pasitelkiant dirbtinį intelektą, šis procesas skverbiasi į intelektinę, administracinę ir logistikos sritis, taip keisdamas darbo rinkos ateitį. Akivaizdu, kad automatizacija darbo vietas veikiau transformuoja, nei naikina, o jos diegimas įmonėse yra natūralus technologinės pažangos ir ekonominių pokyčių padarinys. Visgi sėkmingam technologijų įsisavinimui būtinas žmogiškasis faktorius: nors automatizacija mažina rutinines užduotis ir suteikia erdvės kūrybai bei inovacijoms, darbuotojo indėlis išlieka neįkainojamas. Automatizavimas palengvina fizinį darbą ir mažina monotoniją, tačiau jis sukelia ir naujų sunkumų: didina tempo pojūtį, reikalauja nuolatinio prisitaikymo, skatina skaitmeninį stresą bei didina nužmogėjimo pavojų. Technologijų plėtra dažnai lemia darbo intensyvėjimą – darbuotojai privalo atlikti daugiau užduočių per trumpesnį laiką, sparčiai įsisavinti naujas priemones ir išlaikyti nuolatinį budrumą. Tyrėjų teigimu, pasipriešinimą automatizacijai lemia baimė dėl darbo vietų praradimo, technostresas, nerimas dėl kompetencijų nuvertėjimo bei profesinės tapatybės nykimas. Pasipriešinimą galima nagrinėti trimis aspektais: emociniu (darbuotojų išgyvenimai), kognityviniu (mąstymo procesai) bei elgsenos (konkretūs veiksmai). Jis gali būti tiek atviras, tiek paslėptas. Išmaniosios automatizacijos sėkmė organizacijoje priklauso ne vien nuo augančio našumo, bet ir nuo gebėjimo pasirūpinti savo darbuotojais. Remiantis tyrimais, 70–95 proc. skaitmeninės transformacijos projektų patiria nesėkmę, o viena iš pagrindinių to priežasčių – būtent darbuotojų pasipriešinimas. Straipsnio objektas – įmonėse automatizacijos procesų plėtrai įtaką darantys darbuotojų veiksniai. Straipsnio tikslas – įvertinti darbuotojų veiksnių poveikį automatizacijos procesų plėtrai įmonėse. Straipsnio uždaviniai: atskleisti darbuotojų pasipriešinimo automatizacijos plėtrai priežastis. Nustatyti pagrindinius darbuotojų veiksnius, darančius įtaką automatizacijos procesų plėtrai įmonėse. Darbo metodai: straipsnyje naudojama mokslinės literatūros ir kiekybinio tyrimo analizės.
References
1. Almatrodi, I., Li, F., & Alojail, M. (2023). Organizational resistance to automation success: How status quo bias influences organizational resistance to an automated workflow system in a public organization. Systems, 11(4), 191. https://doi.org/10.3390/systems11040191
2. Attaran, M. (2020). Digital technology enablers and their implications for supply chain management. Supply Chain Management: An International Journal, 25(1), 1–21. https://doi.org/10.1080/16258312.2020.1751568
3. Basyal, D., & Seo, J. (2017). Employees' resistance to change and technology acceptance in Nepal. The Journal of University Grants Commission, 6(1), 1–15. https://doi.org/10.18488/journal.98.2017.22.91.107
4. Berdot, S., Korb-Savoldelli, V., Zaugg, V., Jaccoulet, E., Prognon, P., Le, L., & Sabatier, B. (2016). Return on investment after implementation of a centralized automated storage system in a hospital pharmacy. European Journal of Hospital Pharmacy, 4(10), 526–532. https://doi.org/10.17265/2328-2150/2016.10.002
5. Berna-Martínez, J., & Maciá Pérez, F. (2012). Overcoming resistance to change in business innovation processes. International Journal of Engineering and Technology, 4(3), 148. https://www.researchgate.net/publication/266262501
6. Caccamo, C., Pedrazzoli, P., Eleftheriadis, R., & Magnanini, M. C. (2022). Using the process digital twin as a tool for companies to evaluate the return on investment of manufacturing automation. Procedia CIRP, 107(2), 724–728. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.05.052
7. Cimini, C., Lagorio, A., Pirola, F., & Pinto, R. (2019). Exploring human factors in Logistics 4.0: Empirical evidence from a case study. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 2183–2188. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.529
8. Edwards, M. L. (2019). Employee lack of acceptance of technological change [Dissertation]. Walden University. https://scholarworks.waldenu.edu/dissertations/6997/
9. Grosse, E., Glock, C., & Neumann, W. (2016). Human factors in order picking: A content analysis of the literature. International Journal of Production Research, 55(5), 1260–1276. https://doi.org/10.1080/00207543.2016.1186296
10. Huber, T. (2025). Widerstände: Nicht die Mitarbeitenden sind das Problem, sondern der Change-Prozess. New Work Frame. https://www.new-work-frame.com/de/brainfood/238-widerstaende-nicht-die-mitarbeitenden-sind-das-problem-sondern-der-change-prozess
11. Janssen, C. P., Donker, S. F., Brumby, D. P., & Kun, A. L. (2019). History and future of human-automation interaction. International Journal of Human-Computer Studies, 131, 99–107. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2019.05.006
12. Lipinskienė, D., Žvirelienė, R., & Meškerienė, J. (2025). The causes of resistance to change among the employees of different generations: Theoretical insights. Applied Research in Social Problems, 20(1), 232–238. https://ojs.panko.lt/index.php/ARSP/article/view/266
13. Marchand, A., Maille, N., Munoz, P., & Chaudron, L. (2025). Confiance et biais d’automatisation : différences entre novices et experts dans un contexte militaire. HAL Science. 7(2), 86–103. https://hal.science/hal-04915487v1/document
14. Mohamed, S. A., Mahmoud, M. A., Mahdi, M. N., & Mostafa, S. A. (2022). Improving efficiency and effectiveness of robotic process automation in human resource management. Sustainability, 14(7), 3920. https://doi.org/10.3390/su14073920
15. Nama, P. (2022). Cost management and optimization in automation infrastructure. IRE Journals, 5(12), 276–285. https://www.researchgate.net/publication/385272857
16. Oreg, S. (2006). Personality, context, and resistance to organizational change. European Journal of Work and Organizational Psychology, 15(1), 73–101. https://doi.org/10.1080/13594320500451247
17. Paulikienė, B., & Paulikas, J. (2022). Vadovų požiūrio į darbuotojų asmenines ir organizacines pasipriešinimo technologiniams pokyčiams priežastis kokybinis tyrimas. Regional Formation and Development Studies, 38(3), 43–51. https://doi.org/10.15181/rfds.v38i3.2444
18. Ramorola, M. Z. (2013). Challenge of effective technology integration into teaching and learning. Africa Education Review, 10(4), 654–670. https://doi.org/10.1080/18146627.2013.853559
19. Sims, S. (2016). The benefits of calculating ROI to measure a facility’s performance objectives. Control Engineering. https://www.emerson.com/is/content/emerson/en/systems-and-software/ams/lifecycle-services/documents/benefits-of-calculating-roi-to-measure-a-facility’s-performance-objectives.pdf
20. Stam, K., Stanton, J., & Guzman, I. (2004). Employee resistance to digital information and information technology change in a social service agency: A membership category approach. Journal of Digital Information, 5(4). https://jodi-ojs-tdl.tdl.org/jodi/article/view/jodi-156
21. Turdibayeva, K. (2024). Automatisation des entreprises : quoi, pourquoi et comment en 2024. ProcessMaker. https://www.processmaker.com/fr/blog/enterprise-automation-what-why-and-how-in-2024/
22. Vorster, R. C. (2022). Automation investment appraisals [Dissertation]. University of Cape Town. https://open.uct.ac.za/items/99696687-4519-4c6e-91c9-e4d7f813178b
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Daiva Čaplikienė, Kristina Karosevičienė
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
