Вплив корпоративної культури гідності на когнітивні упередження, ухвалення стратегічних рішень та управління технічним боргом в ІТ інженерії
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.329635Ключові слова:
гідність, когнітивні упередження, технічний борг, ухвалення рішень, ІТ-інженерія, поведінкова економікаАнотація
Об’єктом дослідження є корпоративна культура гідності як міждисциплінарна детермінанта організаційної поведінки, що функціонує на стику ІТ-інженерії, когнітивної науки, поведінкової економіки та менеджменту знань. У центрі аналітичного фокусу – вплив культурних змінних на когнітивні викривлення у процесі стратегічного прийняття рішень, а також на динаміку технічного та соціального боргу в ІТ-компаніях.
Проблема, що вирішується, полягає у відсутності цілісної когнітивно-поведінкової моделі, яка б описувала механізми трансформаційного впливу культури гідності на організаційні упередження та структурні неефективності в інженерних системах. Існуючі підходи здебільшого ігнорують взаємозв’язок між управлінською етикою, архітектурою командної взаємодії та когнітивною екологією прийняття рішень.
Методологія дослідження включала критичний аналіз теоретичних джерел, формування авторської аналітичної моделі, а також контент-аналіз кейсів трьох глобальних технологічних компаній (Spotify, Google, Airbnb). Якісний аналіз корпоративних практик і контенту відкритих звітів дозволив виявити стійкий зв’язок між високим рівнем прозорості, автономії, психологічної безпеки та зворотного зв’язку в організаціях із вираженою культурою гідності та зниженням частоти когнітивних викривлень і темпами усунення технічного боргу. Дані отримані як результат аналітичного узагальнення, а не емпіричного кількісного дослідження. Оцінки показують, що такі організації демонструють прискорення темпів скорочення технічного боргу на 15–20% порівняно з тими, що не мають усталених практик зворотного зв’язку.
Практична значущість дослідження полягає у можливості використання результатів для розробки політик організаційного розвитку, навчальних програм для лідерів ІТ-команд, систем стратегічного управління та аудитів технічного боргу.
Отримані результати сприяють розширенню теоретичних уявлень про роль гуманістичних чинників у високотехнологічному менеджменті та мають потенціал для реалізації Цілей сталого розвитку ООН, зокрема в аспектах гідної праці, інклюзивного управління та інноваційної стійкості.
Посилання
- Mohanani, R., Salman, I., Turhan, B., Rodriguez, P., Ralph, P. (2020). Cognitive Biases in Software Engineering: A Systematic Mapping Study. IEEE Transactions on Software Engineering, 46 (12), 1318–1339. https://doi.org/10.1109/tse.2018.2877759
- Chattopadhyay, S., Nelson, N., Au, A., Morales, N., Sanchez, C., Pandita, R., Sarma, A. (2022). Cognitive biases in software development. Communications of the ACM, 65 (4), 115–122. https://doi.org/10.1145/3517217
- Máté, D., Kiss, J. T., Csernoch, M. (2025). Cognitive biases in user experience and spreadsheet programming. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13392-0
- Borowa, K., Kamoda, S., Ogrodnik, P., Zalewski, A. (2023). Fixations in Agile Software Development Teams. Foundations of Computing and Decision Sciences, 48 (1), 3–18. https://doi.org/10.2478/fcds-2023-0001
- Paulus, D., de Vries, G., Janssen, M., Van de Walle, B. (2022). The influence of cognitive bias on crisis decision-making: Experimental evidence on the comparison of bias effects between crisis decision-maker groups. International Journal of Disaster Risk Reduction, 82, 103379. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103379
- Drury-Grogan, M. L., O’Dwyer, O. (2013). An investigation of the decision-making process in agile teams. International Journal of Information Technology & Decision Making, 12 (6), 1097–1120. https://doi.org/10.1142/s0219622013400105
- Berthet, V. (2022). The Impact of Cognitive Biases on Professionals’ Decision-Making: A Review of Four Occupational Areas. Frontiers in Psychology, 12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.802439
- Paulus, D., Fathi, R., Fiedrich, F., de Walle, B. V., Comes, T. (2022). On the Interplay of Data and Cognitive Bias in Crisis Information Management. Information Systems Frontiers, 26 (2), 391–415. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10241-0
- Edmondson, A. C., Lei, Z. (2014). Psychological Safety: The History, Renaissance, and Future of an Interpersonal Construct. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, 1 (1), 23–43. https://doi.org/10.1146/annurev-orgpsych-031413-091305
- Alkalha, Z., Jum’a, L., Zighan, S., Abualqumboz, M. (2025). A multi-faceted approach for leveraging AI and intellectual capital for enhanced supply chain decision-making. Journal of Intellectual Capital, 26 (2), 491–525. https://doi.org/10.1108/jic-07-2024-0201
- Tamburri, D. A., Kruchten, P., Lago, P., Vliet, H. van. (2015). Social debt in software engineering: insights from industry. Journal of Internet Services and Applications, 6 (1). https://doi.org/10.1186/s13174-015-0024-6
- Martini, A., Stray, V., Moe, N. B.; Hoda, R. (Ed.) (2019). Technical-, Social- and Process Debt in Large-Scale Agile: An Exploratory Case-Study. Agile Processes in Software Engineering and Extreme Programming – Workshops. XP 2019. Lecture Notes in Business Information Processing, vol 364. Cham: Springer, 112–119. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30126-2_14
- Saeeda, H., Ovais Ahmad, M., Gustavsson, T. (2024). Navigating social debt and its link with technical debt in large-scale agile software development projects. Software Quality Journal, 32 (4), 1581–1613. https://doi.org/10.1007/s11219-024-09688-y
- Besker, T., Ghanbari, H., Martini, A., Bosch, J. (2020). The influence of Technical Debt on software developer morale. Journal of Systems and Software, 167, 110586. https://doi.org/10.1016/j.jss.2020.110586
- Kniberg, H. (2014). Spotify engineering culture (Part 1). Try Spotify portal. Available at: https://engineering.atspotify.com/2014/03/spotify-engineering-culture-part-1/
- Pretty, N. (2024). Project Aristotle: Google’s Data-Driven Insights on High-Performing Teams. Avaialble at: https://www.aristotleperformance.com/post/project-aristotle-google-s-data-driven-insights-on-high-performing-teams
- Martines, K. S., O’Donnell, S., Yuan, L.-H., Zhu, Y. (2025). How Airbnb Measures Listing Lifetime Value. The Airbnb Tech Blog. Avaialble at: https://medium.com/airbnb-engineering/how-airbnb-measures-listing-lifetime-value-a603bf05142c
- Tamburri, D. A., Kruchten, P., Lago, P., van Vliet, H. (2013). What is social debt in software engineering? 2013 6th International Workshop on Cooperative and Human Aspects of Software Engineering (CHASE), 93–96. https://doi.org/10.1109/chase.2013.6614739
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Tetiana Korobkinа, Natalia Dashenkova, Iryna Danchenko, Halyna Omelchenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
