Барьеры формирования стратегии кадрового обеспечения автомобильной промышленности: эмпирический анализ легкового автомобилестроения Индии методами ISM и MICMAC

Современная автомобильная промышленность Индии, переживающая стремительную цифровую трансформацию, остро нуждается в квалифицированных кадрах, способных работать с новыми технологиями. Однако существует целый ряд барьеров, препятствующих эффективному формированию кадрового потенциала в текущих условиях. Цель настоящего исследования заключается в анализе взаимосвязей и иерархической структуры этих барьеров на примере отрасли легкового автомобилестроения Индии. Данные для анализа были собраны в ходе полуструктурированных интервью, проведенных в период с апреля 2024 по июль 2025 года с участием топ-менеджеров ведущих автомобильных компаний и представителей академического сообщества, имеющих публикации по этой тематике в авторитетных международных изданиях в области бизнеса, менеджмента и экономики. Из сорока потенциальных респондентов, с которыми связались по электронной почте и через LinkedIn, письменное согласие на участие в интервью дали десять человек. Ответы были расшифрованы и подвергнуты тематическому анализу, что позволило выявить десять ключевых барьеров, влияющих на развитие кадрового потенциала в условиях цифровой трансформации автомобильной промышленности. С помощью инструмента ISM (интерпретативное структурное моделирование) была определена иерархическая структура этих барьеров, а анализ MICMAC позволил классифицировать их по степени зависимости и силе влияния. К числу определяющих барьеров можно отнести слабо развитую образовательную инфраструктуру, низкий уровень взаимодействия отрасли и науки, а также неэффективность государственной политики. Кроме того, были выявлены и другие, во многом зависимые от определяющих, барьеры, в том числе нехватка кадров с необходимыми цифровыми компетенциями, высокая стоимость программ повышения квалификации, недостаточная готовность персонала к изменениям и сопротивление преобразованиям со стороны организаций. Такое структурированное видение проблемы предоставляет органам государственной власти, руководителям предприятий и представителям системы образования важную информацию, необходимую для разработки адресных мер, направленных на укрепление системы подготовки кадров для цифровой трансформации легкового автомобилестроения Индии.

1. Bajpai H. (2019). The Future of Work in the Automotive Sector in India. CIS India. https://cis-india.org/internet-governance/future-of-work-in-automotive-sector.pdf/view.

2. Debnath B., Singh R.K., Nayak M. (2023). An Integrated Best–Worst Method and Interpretive Structural Modeling Approach for Analyzing Barriers in Circular Economy Adoption. Journal of Cleaner Production, 391: 136337.

3. Faisal S., Attfield S., Blandford A. (2009). A Classification of Sensemaking Representations. In: CHI. Workshop on Sensemaking. http://web4.cs.ucl.ac.uk/uclic/annb/docs/SFchi09preprint.pdf.

4. Fauzdar C. (2022). MICMAC Analysis of Industry 4.0 in Indian Automobile Industry. Journal of Scientific & Industrial Research, 81(7): 670-677.

5. Horváth D., Szabó L. (2019). Driving Forces and Barriers of Industry 4.0: Multinational Companies’ Executives’ Perspectives. Technological Forecasting & Social Change, 146: 346-360.

6. Kamble S., Gunasekaran A., Gawankar S. (2018a). Barriers and Challenges for Implementing Industry 4.0 in Indian Manufacturing Organizations: A Framework Analysis. Computers & Industrial Engineering, 126: 111-121.

7. Kamble S.S., Gunasekaran A., Gawankar S.A. (2018b). Sustainable Industry 4.0 Framework: A Systematic Literature Review Identifying the Current Trends and Future Perspectives. Process Safety and Environmental Protection, 117: 408-425. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.05.009.

8. Rawat P., Yashpal, Purohit J.K. (2024). Evaluating and Prioritizing the Barriers of Industry 4.0 Implementation in Indian SMEs: An ISM Approach. Journal of the Institution of Engineers (India), Series C, 105(3): 543-560.

9. Luthra S., Mangla S.K. (2018). Evaluating Challenges to Industry 4.0 Initiatives for Supply Chain Sustainability in Emerging Economies. Process Safety and Environmental Protection, 117: 168-179. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.04.018

10. Human Resource and Skill Requirements in the Automotive Sector (2019). Skill India. https://skillsip.nsdcindia.org/knowledge-products/human-resource-and-skill-requirements-automotive-sector-2026.

11. Ojha R.S., Kumar A., Kumar V., Raja A.R., Singh S. (2024). Industry 4.0 Implementation Barriers in Automotive Manufacturing Industry: Interpretive Structural Modelling Approach. Concurrent Engineering, 32(1-4): 1063293X241287687.

12. Ruben R.B., Rajendran C., Ram R.S., Kouki F., Alshahrani H.M., Assiri M. (2023). Analysis of Barriers Affecting Industry 4.0 Implementation—An ISM Methodology and MICMAC Approach. Heliyon, 9(12): e22506.

13. Ruslin R. (2022). Semi-structured Interview: A Methodological Reflection on Qualitative Research. Journal of Research Methodology and Evaluation, 12(1): 222-229.

14. Sharma V., Paliwal M.K. (2026). Driving Industrial Transformation: Exploring the Adoption, Impact, and Strategic Frameworks for Industry 4.0 Technologies in Indian Manufacturing Sectors. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 39(3): 468-488.

15. Singh P.P., Kaur S. (2025). Digital Transformation in Indian Automobile Industry. International Journal of Research Publication and Reviews, 6(6): 9915-9922.

16. Warfield J. N. (1973). Binary Relations and Their Applications to the Structural Modeling of Large Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 3(2): 133-140.