Let. 58, Št. 4 (2025)

Ozadje in namen: Namen raziskave je bil zapolniti vrzel v literaturi z opredelitvijo, kako izgorelost zaposlenih vpliva na stile odločanja v poslovnem okolju po obdobju COVID-19. Osrednji cilj je bil proučiti vpliv treh dimenzij izgorelosti – izčrpanosti, cinizma in občutka poklicne učinkovitosti – na štiri z odločanjem v konfliktnih situacijah povezane stile: budno odločanje, prelaganje odgovornosti, odlašanje in pretirano budnost.
Metodologija: V raziskavi je sodelovalo 567 zaposlenih iz različnih podjetij na Hrvaškem, ki so marca 2023 izpolnili spletni vprašalnik. Vpliv izčrpanosti, cinizma in poklicne učinkovitosti na stile odločanja v konfliktnih situacijah je bil analiziran z multiplo regresijsko analizo.
Rezultati: Rezultati multiple regresijske analize so pokazali, da občutek poklicne učinkovitosti spodbuja buden stil odločanja ter hkrati zmanjšuje verjetnost odlašanja, prelaganja odgovornosti in pretirane budnosti. Cinizem se je izkazal kot pozitiven napovednik odlašanja, prelaganja odgovornosti in pretirano budnega odločanja. Izčrpanost pa je imela pozitiven vpliv na pretirano budnost.
Sklep: Raziskava je pomembna, ker prispeva k razumevanju vpliva dimenzij izgorelosti na profesionalne stile odlo- čanja v organizacijskem okolju, hkrati pa ponuja tudi praktične implikacije, ki so za podjetja in strokovnjake s področja managementa velikega pomena.

Ključne besede: Izgorelost zaposlenih, Stil odločanja, Stres, povezan z delom, Hrvaška podjetja, Obdobje po COVID-19

Cecília OLEXOVÁ

Bratislava University of Economics and Business, Faculty of Business Economics with seat in Košice, Košice, Slovak Republic

Lívia KNECHTOVÁ

Ernst and Young in Bratislava, Slovak Republic

Povzetek

Namen in izhodišča: Prispevek obravnava zaznavanje privlačnosti delodajalcev med različnimi skupinami zaposlenih na Slovaškem. Cilj raziskave je bil prepoznati ključne atribute delodajalcev, ki jih zaposleni ocenjujejo kot najpomembnejše, ter analizirati razlike v teh zaznavah med generacijskimi in izobrazbenimi skupinami. Raziskava odgovarja na aktualne izzive trga dela, med katerimi posebej izstopa pomanjkanje tako visoko kot tudi srednje usposobljene delovne sile, dodatno poglobljeno z demografskim staranjem prebivalstva.
Metodologija: Raziskava temelji na kvantitativnem pristopu, izvedena je bila z anketnim vprašalnikom, ki ga je izpolnilo 481 respondentov. Za oblikovanje skupin znotraj vzorca na podlagi podobnih preferenc je bila uporabljena dvofazna klastrska analiza s programom SPSS.
Rezultati: Rezultati kažejo, da mlajše generacije zaposlenih največji pomen pripisujejo možnostim za karierni razvoj in ugledu podjetja, medtem ko starejši bolj poudarjajo stabilnost zaposlitve in ustrezno plačilo. Razlike so bile zaznane tudi glede na doseženo izobrazbeno raven. Rezultati kažejo na potrebo po segmentiranem pristopu pri strategijah blagovne znamke delodajalca, prilagojenih demografskim in regionalnim posebnostim trga dela.
Sklepne ugotovitve: Raziskava prispeva k literaturi s kontekstualizacijo blagovne znamke delodajalca na slova- škem trgu dela in zagotavlja praktične vpoglede za organizacije, ki želijo pritegniti in obdržati raznoliko delovno silo. Ugotovitve so uporabne tako v akademskem okolju kot tudi za kadrovske strokovnjake pri oblikovanju in izvajanju privlačnejše ponudbe vrednosti delodajalca.

Ključne besede: Privlačnost delodajalca, Blagovna znamka delodajalca, Atributi delodajalca, Klastrska analiza, Medgeneracijske razlike

Robert LESKOVAR

University of Maribor, Faculty of Organizational Sciences, Kranj, Slovenia

DOI: https://doi.org/10.2478/orga-2025-0021

Povzetek

Ozadje in namen: E-trgovanje je preoblikovalo vedenje potrošnikov, saj ponuja neprimerljivo udobje, raznolikost in dostopnost ter hkrati ustvarja nove priložnosti za rast prihodkov podjetij. Kljub svojemu pomenu ostaja potreba po enostavnih modelih, ki pojasnjujejo namero za spletni nakup na podlagi temeljnih potrošniških zaznav. Namen te študije je razviti in preizkusiti model strukturnih enačb (SEM), v katerem zaznane koristi potrošnikov in odnos do spleta vplivajo na namero za spletni nakup.
Metode: Spletna anketa je bila izvedena med 190 slovenskimi potrošniki. Vprašalnik je temeljil na uveljavljenih lestvicah za merjenje (a) zaznanih koristi spletnega nakupovanja, (b) odnosa do spleta in (c) namere za spletni nakup. Notranja zanesljivost je bila ocenjena s Cronbachovim alfa koeficientom. Na model je bil nato uporabljen SEM s programom IBM SPSS AMOS za oceno merilnega in strukturnega dela modela ter za preverjanje hipotez, da zaznane koristi vplivajo tako na odnos kot na namero, odnos pa dodatno mediira namero.
Rezultati: Merilni instrument je pokazal odlično zanesljivost (Cronbachov α = 0,92). Tridelni SEM je pojasnil 74 % variance v nameri za spletni nakup. Indeksi prileganja so pokazali zelo dobro delovanje modela (NFI = 0,969; NNFI = 0,970; CFI = 0,979; IFI = 0,979). Vse predpostavljene poti so bile statistično značilne, kar potrjuje, da višje zaznane koristi povečujejo tako pozitiven odnos do spleta kot tudi nakupne namere, odnos do spleta pa dodatno krepi namero.
Zaključek: Ta poenostavljen SEM ponuja trdno in dobro prilegajoče se pojasnilo potrošniške namere za spletni nakup. Platforme za e-trgovanje lahko te ugotovitve izkoristijo tako, da poudarijo specifične koristi, ki jih potrošniki cenijo, ter spodbujajo pozitivne spletne izkušnje za povečanje prodaje. Model ponuja tako praktična priporočila za spletne trgovce kot tudi izhodišče za prihodnje raziskave, na primer vključitev okoljskega vidika, s čimer bi še dodatno razumeli trajnostno sprejemanje e-trgovanja.

Ključne besede: Odnos do spleta, Zaznane koristi, Namera za spletni nakup, SEM, Vedenje potrošnikov, e-trgovanje

Oleksandr DOROKHOV

University of Tartu, Department of Public Economics and Policy, Tartu, Estonia

Kadri UKRAINSKI

University of Tartu, Department of Public Economics and Policy, Tartu, Estonia

Deniss DJAKONS

ISMA University of Applied Sciences, Riga, Latvia

Olha KOVALYOVA

Sumy National Agrarian University, Department of Economic and Entrepreneurship, Sumy, Ukraine,

Liudmyla DOROKHOVA

University of Tartu, Department of Marketing, Tartu, Estonia

DOI: https://doi.org/10.2478/orga-2025-0022

Povzetek

Namen: Raziskava izhaja iz prepoznanega pomena startupov kot ključnih dejavnikov gospodarske rasti ter iz potrebe po razvoju učinkovitih metod za ocenjevanje njihove uspešnosti v razmerah tveganja in negotovosti. Glavni cilj je bil preučiti dejavnike, ki vplivajo na delovanje in uspešnost startupov, z uporabo faktorske in klastrske analize. Preizkušena je bila hipoteza, da uporaba napredne poslovne analitike pri ocenjevanju startupov prispeva k višji kakovosti investicijskega odločanja.
Metode: Raziskava temelji na kombinaciji kvantitativnih in kvalitativnih pristopov. Podatki o 20 startupih iz Latvije, Litve in Estonije v petletnem obdobju so bili obdelani z uporabo faktorske in klastrske analize. Za oceno nefinančnih kazalnikov sta bili uporabljeni strojno učenje in analiza sentimenta na družbenih omrežjih.
Rezultati: Ugotovitve kažejo, da so kazalniki, kot so predvidena dobičkonosnost, aktivnost na družbenih medijih in stopnja inovativnosti, ključni pri razvrščanju startupov. Delež uporabe tradicionalnih metod v baltskih državah zna- ša 55 %, medtem ko sodobna orodja predstavljajo 45 %, kar poudarja vlogo digitalizacije pri ocenjevanju tveganj. Startupi z visokimi koeficienti klastriranja in pozitivnim razpoloženjem omemb so izkazali nadpovprečne rezultate.
Sklepne ugotovitve: Ugotovitve raziskave potrjujejo, da integracija poslovne analitike in digitalizacije bistveno izboljšuje zanesljivost ocenjevanja startupov. Razvit model, ki združuje finančne kazalnike z mrežno in sentimentno analizo, predstavlja celovit okvir za investitorje in omogoča zmanjševanje investicijskih tveganj ter učinkovitejše strateško odločanje. Potrjeno je bilo, da podatkovno podprti pristopi izboljšujejo kakovost odločanja in zmanjšujejo investicijska tveganja.

Ključne besede: Start-up podjetja, Poslovna analitika, Digitalna transformacija, Ocenjevanje uspešnosti, Baltske države, Investicijska tveganja

Istanbul University, Institute of Social Sciences, Transportation and Logistics Management Program, Central

Gültekin ALTUNTAŞ

Istanbul University, Faculty of Transportation and Logistics, Department of Logistics, Central (Beyazit) Campus,

DOI: https://doi.org/10.2478/orga-2025-0023

Povzetek

Ozadje in namen: Raziskava proučuje posredovalno vlogo uspešnosti odločanja v odnosu med programsko uspeš- nostjo in celotno poslovno uspešnostjo v logističnem sektorju države v vzponu. Ker se logistična podjetja vse bolj zanašajo na digitalno infrastrukturo, je razumevanje, kako napredni informacijski sistemi prispevajo k strateškim rezultatom, ključno za ohranjanje konkurenčnosti.
Metode: Razvit je bil konceptualni model, ki povezuje sisteme ERP, analitiko velikih podatkov in aplikacije interneta stvari (IoT). V modelu je programska uspešnost opredeljena kot neodvisna spremenljivka, uspešnost odločanja kot posredovalna spremenljivka, poslovna uspešnost pa kot odvisna spremenljivka. Podatki so bili zbrani med srednje velikimi in velikimi logističnimi podjetji ter analizirani z regresijsko in bootstrap analizo z uporabo programov SPSS in PROCESS Macro.
Rezultati: Ugotovitve kažejo, da programska uspešnost pomembno izboljšuje uspešnost odločanja (β = 0,552, p < 0,01), ta pa ima močan pozitiven vpliv na poslovno uspešnost (β = 0,817, p < 0,01). Analiza posredovanja potrjuje, da uspešnost odločanja posreduje vpliv programske uspešnosti na poslovne rezultate.
Sklep: Rezultati poudarjajo strateški pomen usklajevanja digitalnih zmogljivosti z organizacijskimi procesi odlo- čanja. Z dokazovanjem posredovalne vloge odločanja raziskava izpostavlja, da je učinkovita uporaba naprednih analitičnih orodij ključna za optimizacijo uspešnosti in doseganje trajne konkurenčne prednosti v logistični industriji.

Ključne besede: Programska uspešnost, Uspešnost odločanja, Poslovna uspešnost, Sistemi TMS, Logistična industrija, Gospodarstva v vzponu

DOI: https://doi.org/10.2478/orga-2025-0024

Povzetek

Namen: Študija preučuje, kako lahko klepetalni roboti kot del generativne umetne inteligence pomagajo kadrovskim strokovnjakom pri učinkovitejšem upravljanju znanja , zlasti pri prenosu znanja. Namen raziskave je razumeti strate- ško vlogo klepetalnih robotov v kadrovskem managementu ter oblikovati predloge za njihovo učinkovito implementacijo pri podpori prenosa znanja, s čimer bi se povečala njihova uporaba v organizacijah.
Metodologija: Izveden je bil sistematični pregled literature z uporabo baz podatkov Web of Science (WoS) in Scopus. Po uporabi vključitvenih in izključitvenih meril je bilo za poglobljeno analizo izbranih 16 relevantnih znastvenih člankov.
Rezultati: Ugotovitve kažejo, da lahko klepetalni roboti bistveno izboljšajo prenos znanja z avtomatizacijo kadrovskih procesov. Omogočajo namreč usposabljanja, nudijo stalno podporo ter spodbujajo uspešnost, zavzetost in inovativnost zaposlenih. Poleg tega omogočajo, da se kadrovski strokovnjaki bolj osredotočijo na strateške naloge, saj klepetalni roboti zmanjšajo administrativne naloge , s tem obremenitve. Klepetalni roboti lahko prinesejo tudi izzive, kot so etična vprašanja, težave z zasebnostjo in kakovostjo podatkov, zmanjšano socialno interakcijo ter tveganja za ustvarjalnost in kritično mišljenje.
Zaključek: Klepetalni roboti predstavljajo priložnost nadgradnje za kadrovski management, saj krepijo prenos znanja, znanje organizacij, digitalno učenje ter prispevajo h konkurenčni prednosti v vedno intenzivnejših okoljih.

Ključne besede: Klepetalni roboti, Generativna umetna inteligenca, Kadrovski management, Upravljanje znanja, Prenos znanja