УДК 331.108.2:004.032.26
DOI: 10.36871/26189976.2026.02-4.006

Авторы

Али Анварович Халидов,
ФГБОУ ВО Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Наталья Владимировна Хаванова,
ФГБОУ ВО РГУТИС Российский государственный университет туризма и сервиса, Москва, Россия
Бэла Мовсуровна Мусаева,
ФГБОУ ВО Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова, Грозный, Россия

Аннотация

В статье рассматриваются искусственные нейронные сети как инструмент решения задач кадрового управления, в первую очередь прогнозирования текучести персонала. На основе анализа научных публикаций и описаний практических кейсов систематизированы основные архитектуры нейросетевых моделей (многослойные, рекуррентные, графовые) и их гибридные варианты с кластеризацией кадровых данных и оптимизацией гиперпараметров. Проводится сопоставление нейросетей с другими методами машинного обучения по прогностической точности и интерпретируемости. Особое внимание уделено практическим сценариям применения: автоматизированному скринингу кандидатов, динамической оценке вовлечённости, прогнозированию риска увольнения и профессионального выгорания. Показаны управленческие и экономические преимущества встраивания нейросетевых моделей в контуры предиктивной кадровой аналитики.

Ключевые слова

искусственные нейронные сети
прогнозирование текучести персонала
увольнения сотрудников
кадровое управление

Список литературы

[1] Авилова Ж. Н. Формирование современного кадрового аудита в условиях цифровизации экономики // Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. Т. 9. № 4. С. 25–32.

[2] Бондарев А. А. Применение искусственного интеллекта в процессе управления персоналом // Экономика и цифровизация. 2022. Т. 8. № 3. С. 112–119.

[3] Винник У. В. Глубинное машинное обучение в кадровой аналитике: возможности и ограничения // Управленческие науки. 2024. Т. 14. № 2. С. 54–63.

[4] Кричевский М. Л. Методы машинного обучения в управлении человеческими ресурсами // Вестник цифровой экономики. 2023. Т. 11. № 1. С. 41–48.

[5] Линецкий Н. А. Использование нейронных сетей в управлении персоналом // Современные информационные технологии. 2022. Т. 17. № 5. С. 89–97.

[6] Махметова А. Е. Тенденции развития персонала в условиях цифровых технологий // Менеджмент и кадры. 2024. Т. 6. № 2. С. 15–22.

[7] Никитина Н. И. Использование инструментов искусственного интеллекта в HR-процессах российских компаний // Транспорт и бизнес. 2024. Т. 5. № 4. С. 77–85.

[8] Осипов В. Ю. Возможности рекуррентных нейронных сетей в прогнозировании кадровых потоков // Информационные технологии. 2019. Т. 25. № 1. С. 102–108.

[9] Федоров В. О. Оптимизация процесса найма с помощью нейронных сетей // Труды молодых учёных. 2023. № 6. С. 55–60.