УДК 331
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.12.12.024

Авторы

Элиза Руслановна Атабаева,
Шамхан Шамсуддинович Ахмадов,
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова, Грозный, Россия

Аннотация

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации существенно трансформирует традиционные практики управления персоналом (HR). В данной статье исследуется роль ИИ в революционизации трех ключевых функций HR: подбора персонала, обучения и вовлечения сотрудников. Данное исследование также рассматривает этические аспекты и проблемы, связанные с внедрением ИИ в HR, включая вопросы конфиденциальности данных, алгоритмической предвзятости и необходимости человеческого контроля. Хотя ИИ предоставляет трансформационные возможности, сохранение баланса между технологической эффективностью и человеческим подходом остается ключевым для устойчивых HR-практик. Предоставляя комплексный анализ ИИ и автоматизации в HR, данная статья способствует пониманию того, как эти технологии могут оптимизировать процессы подбора, обучения и вовлечения. Результаты предлагают ценную информацию для HR-менеджеров, бизнес-лидеров и исследователей по интеграции стратегий на основе ИИ для удовлетворения растущих требований современной рабочей силы.

Ключевые слова

искусственный интеллект, автоматизация, управление персоналом, инструменты HR на основе ИИ, предиктивная аналитика

Список литературы

  1. Chamorro-Premuzic T., Akhtar R., Winsborough D., Sherman R. A. The Talent Delusion: Why Data, Not Intuition, Is the Key to Unlocking Human Potential // Harvard Business Review. — 2019.
  2. Bogen M., Rieke A. Help Wanted: An Examination of Hiring Algorithms, Equity, and Bias // Upturn. — 2018.
  3. Bessen J. AI and Jobs: The Role of Demand // National Bureau of Economic Research (NBER). — 2019.
  4. Levy F. Computers and Populism: Artificial Intelligence, Jobs, and Politics in the Near Term // MIT Task Force on the Work of the Future. — 2018.
  5. Rana N. P., Slade E. L., Kitching S., Dwivedi Y. K.Theories and Theoretical Models for Examining the Adoption of AI in Organizations // Information Systems Frontiers. — 2020.
  6. Davenport T. H., Ronanki R.Artificial Intelligence for the Real World // Harvard Business Review. — 2018.
  7. Floridi L., Cowls J. A Unified Framework of Five Principles for AI in Society // Harvard Data Science Review. — 2019.
  8. Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward // California Management Review. — 2019.
  9. HireVue. Revolutionizing talent acquisition with AI-driven recruitment platforms. — 2023.
  10. Pymetrics. Behavioral and psychometric analysis in modern recruitment. — 2023.
  11. Binns R. Algorithmic bias and its ethical implications in HR processes. — 2018.
  12. Coursera. Adaptive learning: Tailoring education to individual needs. — 2023.
  13. Degreed. Personalized upskilling for workforce transformation. — 2023.
  14. Liu Y., Wang J. Microlearning and real-time feedback in AI-driven training systems. — 2022.
  15. Qualtrics. Pulse surveys and employee sentiment analytics. — 2023.
  16. IBM Watson. Enhancing communication with AIpowered virtual assistants. — 2023.
  17. Smith A. Over-automation in HR: Balancing AI and human engagement. — 2022.
  18. Culture Amp. Engagement dashboards for workforce autonomy. — 2023.
  19. Data Ethics Board. Guidelines for ethical AI in HR data management. — 2022.
  20. Jones M. Transparency in algorithmic decisionmaking. — 2021.
  21. Ethical AI Foundation. Independent auditing practices for HR systems. — 2023.
  22. McCarthy J., Lee S. Human-AI collaboration in organizational settings. — 2022.
  23. Cross-disciplinary Consortium. Bridging gaps in AI adoption through collaboration. — 2023.