ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ И ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ

УДК 004.891.2:331.108
DOI: 10.36871/26189976.2026.05-2.006

Авторы

Тхуонг Нгуен Хиен,
Кооператив Vihablinh, Бакнинь, Вьетнам
Фук Хау Нгуен,
Университет электроэнергетики, Ханой, Вьетнам
Гузель Хайдаровна Гумерова,
Казанский национальный исследовательский технологический университет, Казань, Россия

Аннотация

В условиях цифровой трансформации искусственный интеллект (ИИ) становится важнейшим инструментом повышения эффективности управления человеческими ресурсами. Традиционные системы часто опираются на ограниченный опыт и данные, которые приводят к неточным решениям. В данной статье предлагается модель управления человеческими ресурсами на основе ИИ, сочетающая анализ HR-аналитику и машинное обучение для оптимизации таких процессов, как подбор персонала, оценка производительности и удержание талантов. Результаты исследования показывают, что предложенный метод значительно повышает точность прогнозирования и поддерживает принятие стратегических решений.

Ключевые слова

AI
управление человеческими ресурсами
HR-аналитика
машинное обучение
оптимизация
цифровая трансформация

Список литературы

[1] Abbracciavento F. Modeling and prediction for optimal Human Resources Management / F. Abbracciavento, S. Formentin, E. Gualandi [et al.] // IFAC-PapersOnLine. – 2020. – Vol. 53, No. 2. – P. 16996-17001. – DOI 10.1016/j.ifacol.2020.12.1250. – EDN HIHMAS.

[2] Akavova A. How AI and machine learning can drive sustainable development / A. Akavova, S. Beguyev, R. Zaripova // E3S Web of Conferences, St. Petersburg, 2023. Vol. 460. – St. Petersburg: EDP Sciences, 2023. – P. 04018. – DOI 10.1051/e3sconf/202346004018. – EDN VVTJFB.

[3] Akyildiz I. F. Wireless sensor networks: A survey / I. F. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, E. Cayirci // Computer Networks. – 2002. – Vol. 38, No. 4. – P. 393. – EDN DZFSID.

[4] Dagaeva M. Fuzzy rules reduction in knowledge bases of decision support systems by objects state evaluation / M. Dagaeva, A. Katasev // Studies in Systems, Decision and Control. – 2021. – Vol. 338. – P. 113-123. – DOI 10.1007/978-3-030-66077-2_9. – EDN KAIUAK.

[5] Gaddihalli Ja. A study of artificial intelligence and its role in human resource management / Ja. Gaddihalli, A. Shaikh, R. Harti // ITM Web of Conferences. – 2024. – Vol. 68. – P. 01035. – DOI 10.1051/itmconf/20246801035. – EDN HWHJVF.

[6] Ismagilov I. I. Identification of bots in social networks based on data mining technologies / I. I. Ismagilov, A. I. Sabirova, D. V. Kataseva, A. S. Katasev // International Journal of Engineering Research and Technology. – 2020. – Vol. 13, No. 11. – P. 3537-3541. – EDN CRQQOH.

[7] Kalabanov S. Automated Data Acquisition System from Industrial Machines / S. Kalabanov, R. Shagiev, R. Ishmuratov // Proceedings of 2018 IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS 2018: electronic publication, Kazan, 2018. – Kazan: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018. – P. 8524689. – DOI 10.1109/EWDTS.2018.8524689. – EDN ACDLFM.

[8] Khusainova E. Prospects for the IoT in the Electricity Industry / E. Khusainova, L. Urazbahtina, N. Serkina [et al.] // E3S Web of Conferences. – 2021. – Vol. 288. – P. 01017. – DOI 10.1051/e3sconf/202128801017. – EDN GAWWAS.

[9] Li X. Deep learning architecture for air quality predictions / X. Li, L. Peng, Yu. Hu [et al.] // Environmental Science and Pollution Research. – 2016. – Vol. 23, No. 22. – P. 22408-22417. – DOI 10.1007/s11356-016-7812-9. – EDN SRSYHC.

[10] Liang J. Robust Kalman filtering for two-dimensional systems with multiplicative noises and measurement degradations: The finite-horizon case / J. Liang, F. Wang, Z. Wang, X. Liu // Automatica. – 2018. – Vol. 96. – P. 166-177. – DOI 10.1016/j.automatica.2018.06.044. – EDN VGQVEE.

[11] Mustafin A. N. Using Models of Collective Neural Networks for Classification of the Input Data Applying Simple Voting / A. N. Mustafin, A. S. Katasev, A. M. Akhmetvaleev, D. G. Petrosyants // The Journal of Social Sciences Research. – 2018. – Vol. 2018, No. Special Issue 5. – P. 333- 339. – DOI 10.32861/jssr.spi5.333.339. – EDN YDFTXD.

[12] Nguyen T. T. An ensemble-deep learning framework for offline signature verification with forgery robustness / T. T. Nguyen, R. A. Ishmuratov // Soft Measurements and Computing. – 2025. – Vol. 94, No. 9-2. – P. 133-139. – DOI 10.36871/2618-9976.2025.9-2.016. – EDN SPAKYP.

[13] Nuriev M. The 5G revolution transforming connectivity and powering innovations / M. Nuriev, A. Kalyashina, Yu. Smirnov [et al.] // E3S Web of Conferences. – 2024. – Vol. 515. – P. 04008. – DOI 10.1051/e3sconf/202451504008. – EDN XIHEMB.

[14] Srichandan A. An Improved Q-learning Approach with Kalman Filter for Self-balancing Robot Using OpenAI / A. Srichandan, J. Dhingra, M. K. Hota // Journal of Control, Automation and Electrical Systems. – 2021. – Vol. 32, No. 6. – P. 1521-1530. – DOI 10.1007/s40313-021- 00786-x. – EDN ADIVZD.

[15] Tripathi M. A. Artificial Intelligence Based Recruitment Prediction and Sentiment Analysis for Enhanced HR Efficiency / M. A. Tripathi, D. Komatiguntala, S. L. Moorthygari [et al.] // Journal of Machine and Computing. – 2025. – P. 1852-1863. – DOI 10.53759/7669/ jmc202505145. – EDN XYEOCQ.

[16] Wu M. Human Resource Management Optimization Strategies for Diverse Work Environments Based on Artificial Intelligence / M. Wu // Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. – 2024. – Vol. 9, No. 1. – DOI 10.2478/amns-2024-2556. – EDN RSULCM.

[17] Yoqubjonov Ja. Advanced robotic process automation for enterprise efficiency / Ja. Yoqubjonov, R. Gibadullin, M. Nuriev // E3S Web of Conferences: XI International Scientific and Practical Conference Innovative Technologies in Environmental Science and Education (ITSE-2023), Divnomorskoe village, Russia, 2023. – EDP Sciences: EDP Sciences, 2023. – P. 07011. – DOI 10.1051/e3sconf/202343107011. – EDN BZBRBW.

[18] Zaripova R. Advancing parallel programming integrating artificial intelligence for enhanced efficiency and automation / R. Zaripova, A. Mentsiev, O. Kovrizhnykh // E3S Web of Conferences, St. Petersburg, 2023. Vol. 460. – St. Petersburg: EDP Sciences, 2023. – P. 04017. – DOI 10.1051/e3sconf/202346004017. – EDN LWJTZX.

[19] Zaripova R. Unlocking the potential of artificial intelligence for big data analytics / R. Zaripova, V. Kosulin, M. Shkinderov, I. Rakhmatullin // E3S Web of Conferences, St. Petersburg, 2023. Vol. 460. – St. Petersburg: EDP Sciences, 2023. – P. 04011. – DOI 10.1051/ e3sconf/202346004011. – EDN LTBFXJ.

[20] Zhang Li. Data-Driven Decision Support Framework for Human Resource Strategic Planning / Li. Zhang // International Journal of High Speed Electronics and Systems. – 2024. – DOI 10.1142/s0129156425401974. – EDN MPKYXR.