УДК 37
DOI: 10.36871/26189976.2026.02-5.011

Авторы

Петимат Таусовна Гехаева,
Кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономическая теория и предпринимательство», Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова
Ольга Юрьевна Янова,
Кандидат химических наук, доцент, Казанский государственный энергетический университет
Айна Алаудиновна Костоева,
Кандидат экономических наук, доцент факультета экономики и управления, Ингушский государственный университет

Аннотация

В статье исследуется трансформирующая роль технологий искусственного интеллекта в трёх ключевых функциональных областях управления человеческим капиталом – подборе персонала, оценке и развитии сотрудников, – причём акцент делается на систематизации теоретических и прикладных подходов к интеграции ИИ в кадровые процессы, а также на анализе как стратегических преимуществ, так и этических и организационных ограничений алгоритмизации управления персоналом. Актуальность исследования обусловлена фундаментальной трансформацией кадровой работы под влиянием больших языковых моделей и методов машинного обучения, когда организации всё чаще обращаются к ИИ для решения рутинных задач – от автоматического скрининга резюме до прогнозирования текучести и персонализации программ развития, причём, по данным систематических обзоров, 33 процента организаций уже внедрили инструменты ИИ в управление талантами, однако только 16 процентов используют эти технологии оптимально для достижения организационных результатов.

Ключевые слова

искусственный интеллект
управление человеческим капиталом
подбор персонала

Список литературы

[1] Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. Концептуальный фреймворк для оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем // Journal of New Economy. – 2025. – Т. 26, № 3. – С. 105–123. – DOI: 10.29141/2658-5081-2025-26-3-6.

[2] Гуртов В.А., Аверьянов А.О., Корзун Д.Ж., Смирнов Н.В. Классификация технологий искусственного интеллекта: трехуровневая иерархическая модель // Информационные технологии. – 2023. – № 5. – С. 34–47.

[3] Дэвенпорт Т., Ронанки Р. Искусственный интеллект в бизнесе: типы когнитивных проектов ; пер. с англ. // Harvard Business Review Russia. – 2024. – № 3. – С. 78–91.

[4] Каратаев А.С., Макушева М.Р. Эмпирическое исследование уровня готовности российских розничных банков к переходу на цифровые технологии // КиберЛенинка. – 2025.

[5] Козырев А.В., Соколов В.А., Черноусенко В.А. Анализ методологий оценки уровня цифровизации предприятий // Экономика и управление. – 2023. – № 4. – С. 56–68.

[6] Куровский С.В., Мишин Д.А., Гугкаева С.С. Влияние цифровизации на операционную эффективность банков // Финансы и кредит. – 2024. – № 6. – С. 45–58.

[7] Мальцева И.Ф., Шульгина Ю.В. Использование систем искусственного интеллекта в управленческих и производственных процессах // КиберЛенинка. – 2024.

[8] Маракова Н.И., Гайт М.А., Серапиао А.К. Методы и показатели оценки уровня цифровизации компаний ТЭК // КиберЛенинка. – 2024.

[9] Черноусенко В.А. Модели оценки уровня цифровизации предприятий: сравнительный анализ // Экономика и управление. – 2024. – № 6. – С. 112–124.

[10] Яценко В.В., Кланица С.Б. Адаптация методов оценки проектной зрелости для внутренних проектов организации // П-Economy. – 2025. – Т. 18, № 6. – С. 204–229. – DOI: 10.18721/JE.18611.