По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 338.242 DOI:10.33920/vne-04-2412-07

Исследование влияния особенностей поколения Z на процесс управления человеческими ресурсами организации системой искусственного интеллекта

Николай Иванович Ломакин кандидат экономических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: tel9033176642@yahoo.com, ORCID: 0000-0001-6597-7195
Елена Владимировна Самсонова кандидат экономических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: elesamsonova@yandex.ru
Вера Николаевна Цыганкова кандидат экономических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: verats1@mail.ru, ORCID: 0000-0002-0133-7946
Любовь Владимировна Кузьмина ассистент, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: lubov.kuzmina12@mail.ru
Марина Владимировна Самсонова кандидат экономических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный социально-педагогический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 27, E-mail: marinasamsonova@yandex.ru
Валерия Викторовна Моисеева магистрант, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: val_moi@bk.ru
Наталья Юрьевна Волкова магистрант, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: natvlk98@mail.ru
Сергей Алексеевич Гостюнин магистрант, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, прос. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: gostunin@inbox.ru

В статье исследуются особенности поколений X, Y, Z, предлагаются практические рекомендации по оптимизации процессов найма и взаимодействия с этой группой с учетом их уникальных особенностей и потенциала. Актуальность исследования состоит в том, что в современном обществе, охваченном быстрыми темпами технологических изменений, поколение Z становится ключевым участником на рынке труда, при этом все больше материалов по данной тематике посвящены применению современных методов в изучении особенностей поколения Z и использованию этого факта в управлении человеческими ресурсами. Научная новизна состоит в том, что в ходе исследования была выдвинута и доказана гипотеза, что с использованием модели глубокого обучения (DL) «Случайный лес» (Random Forest) можно сформировать прогноз решения о приеме на работу претендентов, представителей поколений X, Y, Z. Претенденты, набравшие баллов больше среднего уровня, получают 1 и могут быть приняты на работу. Можно ужесточить условия приема, подняв «планку» требований выше. Программа может отобрать требуемое количество претендентов из ранжированного ряда. Результаты исследования в процессе статистической обработки свидетельствует о том, что среди представителей поколения Z можно отобрать лучших претендентов, используя метод глубокого обучения «Случайный лес».

Литература:

1. Лумпиева, Т. П., Волков, А. Ф. Поколение Z: психологические особенности современных студентов // Проблемы и пути усовершенствования научно-методической и учебно-воспитательной работы в ДонНТУ: сборник трудов V Научно-методической конференции. — Донецк: ДонНТУ, 2013

2. Зайцева, Н. А. Теория поколений: мы разные или одинаковые? // Российские регионы: взгляд в будущее. — 2019. — № 2 (3). — С. 220–236

3. Ожиганова, Е. М. Теория поколений Н. Хоува и В. Штрауса. Возможности практического применения // Бизнес-образование в экономике знаний. — 2019. — № 1. — С. 94–97

4. Strauss, W. The fourth turning: an American prophecy. — New York: Broadway Books, 1997. — 382 p.

5. Теория поколений Штрауса — Хау. [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1% 8F_%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8% D0%B9_%D0%A8%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%83%D1%81%D0%B0_%E2%80% 93_%D0%A5%D0%B0%D1%83 (дата обращения: 23.09.2024).

6. Alter, J. The generation game: A new book finds a rhythm in American history // Newsweek. — 1991. — Т. 117. — № 15. — С. 66.

7. Кондрашихина, О. А., Бадалова, М. В., Терентьева, А. И. Особенности личностной идентичности пользователей социальных сетей поколений Y и Z // Известия Иркутского государственного университета. Серия Психология. — 2020. — Т. 31. — С. 43–55. doi.org/10.26516/2304-1226.2020.31.43

8. Гаврилова, А. В. Исследование взаимосвязи психического выгорания с коммуникативными качествами педагогов // Психология обучения. — 2015. — № 8. — С. 84–91

9. Гаврилова, А. В. Социально-психологические особенности ментальности «нового поколения» // Вестник Удмуртского университета. Серия Философия. Психология. Педагогика. — 2016. — Т. 26. — № 2. — С. 58–63

10. Пищик, В. И., Лобачева, А. О. Особенности религиозности и веры представителей «информационного» и «Нового» поколений // Социальная психология и общество. — 2022. — Т. 13. — № 1. — С. 70–86. doi.org/10.17759/sps.2022130105

11. Анкета-опрос претендентов для приема на работу. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.google.com/forms/d/13E_dAPpiN7tA7vnKetTAV89tz8RmKzSfj XWxT37QIZY/edit (дата обращения: 23.09.2024)

12. Ломакин, Н. И., Кузьмина, Т. И., Пескова, О. С., Муратова, Е. В., Курасов, А. Н., Соломахин, М. С., Черная, Е. Г. Модель искусственного интеллекта для формирования федерального резерва как драйвер цифровизации экономики // Международная экономика. — 2024. — Т. 21. — № 2. — С. 130–143. doi.org/10.33920/vne-04-2402-05

13. Для приема на работу DL-модель DecisionTreeClassifi er. [Электронный ресурс]. URL: https://colab. research.google.com/drive/1oDgcm0qieVkQKL-Aa1RmiWgMqhZEzuRK#scrollTo=bJrfY4UnysxM (дата обращения: 23.09.2024)

14. Масюк, Н. Н., Кирьянов, А. Е., Шакуев, Д. А. Искусственный интеллект как драйвер цифровой экономики [Электронный ресурс]. URL: https://portfolio.vvsu.ru/fi les/4C669B62-1BDE-478C-A867F21B57623EEE.PDF (дата обращения: 23.09.2024).

15. 30 фактов о современной молодежи: исследование Сбербанка и Validata // Янгспейс. [Электронный ресурс]. URL: https://youngspace.ru/faq/sberbank-issledovanie-molodezhi (дата обращения: 23.09.2024)

16. Яруллина, Л. Р. Портрет цифрового поколения студентов: психологический контекст // Мир науки. Педагогика и психология. — 2022. — Т. 10. — № 4. — 12 с. [Электронный ресурс]. URL: https://mir-nauki.com/PDF/41PSMN422.pdf (дата обращения: 23.09.2024)

17. Iorgulescu, M.-С. Generation Z And Its Perception of Work // Cross-Cultural Management Journal. — 2016. — Т. 18. — Вып. 1. — С. 47–54

18. Chen, Z., Causmaecker, P., Dou, Y. Neural Networked Assisted Tree Search for the Personnel Rostering Problem October // Journal of Scheduling manuscript. — 2020. — arXiv:2010.14252 [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/pdf/2010.14252.pdf (дата обращения: 23.09.2024).

19. Stølevik, M., Nordlander, T. E., Riise, A., Frøyseth, H. A Hybrid Approach for Solving Real-World Nurse Rostering Problems // Principles and Practice of Constraint Programming — CP 2011. Lecture Notes in Computer Science, Том 6876. — Berlin, Heidelberg: Springer, с. 85–99. doi.org/10.1007/978-3-642-23786-7_9

20. Bieleń, M., Kubiczek, J. Response of the labor market to the needs and expectations of Generation Z // E-mentor. — 2020. — № 4 (86). — С. 87–94. doi.org/10.15219/em86.1486

21. Mamman, H., Basri, S., Balogun, A. O., Imam, A. A., Kumar, G., Capretz, L. C. Search-Based Fairness Testing: An Overview // IEEE International Conference on Computing (ICOCO 2023). — Langkawi Island, Malaysia, 2023. — arXiv:2311.06175 [Электронный ресурс]. — URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2311/2311.06175. pdf (дата обращения: 23.09.2024).

22. Schellingerhout, R., Barile, F., Tintarev, N. A Co-design Study for Multi-Stakeholder Job Recommender System Explanations. — 2023. — arXiv:2309.05507 [Электронный ресурс]. — URL: https://arxiv.org/abs/2309.05507 (дата обращения: 23.09.2024).

1. Lumpieva, T. P., Volkov, A. F. (2013). Generation Z: psychological features of modern students. In: Collection of proceedings of V scientic and methodological conference Problems and ways to improve scientic and methodological and educational work in DonNTU — Donetsk: DonNTU. (In Russian)

2. Zaitseva, N. A. (2019). Teoriia pokolenii: my raznye ili odinakovye? [Generation theory: are we different or the same?]. Rossiiskie regiony: vzgliad v budushchee [Russian regions: a look into the future]. No. 2 (3) pp. 220–236. (In Russian)

3. Ozhiganova, E. M. (2019). Teoriia pokolenii N. Khouva i V. Shtrausa. Vozmozhnosti prakticheskogo primeneniia [The theory of generations by N. Howe and W. Strauss. Possible practical applications]. Biznesobrazovanie v ekonomike znanii [Business education in the knowledge economy]. No. 1, pp. 94–97. (In Russian)

4. Strauss, W. (1997). The fourth turning: an American prophecy. — New York: Broadway Books, 382 p.

5. Strauss–Howe generational theory (2024). — Available at: https://en.wikipedia.org/wiki/Strauss–Howe_ generational_theory (accessed: 23.02.2024)

6. Alter, J. (1991). The generation game: A new book finds a rhythm in American history. Newsweek. Vol. 117, no. 15, p. 66.

7. Kondrashikhina, O. A., Badalova, M. V., Terentyeva, A. I. (2020). Osobennosti lichnostnoi identichnosti pol’zovatelei sotsial’nykh setei pokolenii Y i Z [Some Peculiarities of Personality Identity of Generation Z and Y Users of Social Networks]. Izvestiia Irkutskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriia Psikhologiia [The Bulletin of Irkutsk State University. Series Psychology]. Vol. 31, pp. 43–55. doi.org/10.26516/2304-1226.2020.31.43. (In Russian)

8. Gavrilova, A. V. (2015). Issledovanie vzaimosviazi psikhicheskogo vygoraniia s kommunikativnymi kachestvami pedagogov [Study of the relationship between mental burnout and the communicative qualities of teachers]. Psikhologiia obucheniia [Psychology of learning]. No. 8, pp. 84–91. (In Russian)

9. Gavrilova, A. V. (2016). Sotsial’no-psikhologicheskie osobennosti mental’nosti "novogo pokoleniia" [Socio-psychological features of the mentality of the "new generation"]. Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriia Filosofiia. Psikhologiia. Pedagogika [Bulletin of Udmurt University. Series Philosophy. Psychology. Pedagogy]. Vol. 26, no. 2, pp. 58–63. (In Russian)

10. Pishchik, V. I., Lobacheva, A. O. (2022). Osobennosti religioznosti i very predstavitelei "Informatsionnogo" i "Novogo" pokolenii [Features of Religiosity and Faith of Representatives of the "Information" and "New" Generations]. Sotsial’naia psikhologiia i obshchestvo [Social Psychology and Society]. Vol. 13, no. 1, pp. 70–86. doi.org/10.17759/sps.2022130105. (In Russian)

11. Questionnaire survey of applicants for employment (2024). — Available at: https://docs.google.com/ forms/d/13E_dAPpiN7tA7vnKetTAV89tz8RmKzSfj XWxT37QIZY/edit (accessed: 23.09.2024). (In Russian)

12. Lomakin, N. I., Kuzmina, T. I., Peskova, O. S., Muratova, E. V., Kurasov, A. N., Solomakhin, M. S., Chernaya, E. G. (2024). Model’ iskusstvennogo intellekta dlia formirovaniia federal’nogo rezerva kak draiver tsifrovizatsii ekonomiki [Model of Artificial Intelligence for Forming the Federal Reserve as a Driver for Digitalization of the Economy]. Mezhdunarodnaia ekonomika [The World Economics]. Vol. 21, no. 2, pp. 130–143. doi.org/10.33920/vne-04-2402-05. (In Russian)

13. For hiring DL model "DecisionTreeClassifier". — Available at: https://colab.research.google.com/ drive/1oDgcm0qieVkQKL-Aa1RmiWgMqhZEzuRK#scrollTo=bJrfY4UnysxM (accessed: 23.09.2024). (In Russian)

14. Masyuk, N. N., Kiryanov, A. E., Shakuev, D. A. Artifi cial intelligence as a driver of the digital economy. — Available at: https://portfolio.vvsu.ru/fi les/4C669B62-1BDE-478C-A867-F21B57623EEE.PDF (accessed: 23.09.2024). (In Russian)

15. Youngspace (2017). 30 facts about modern youth: research by Sberbank and Validata. — Available at: https://youngspace.ru/faq/sberbank-issledovanie-molodezhi (accessed: 23.09.2024). (In Russian)

16. Yarullina, L. R. (2022). Portret tsifrovogo pokoleniia studentov: psikhologicheskii kontekst [Portrait of the digital generation of students: psychological context]. Mir nauki. Pedagogika i psikhologiia [World of Science. Pedagogy and psychology]. Vol. 10, no. 4, 12 p. — Available at: https://mir-nauki.com/ PDF/41PSMN422.pdf (accessed: 23.09.2024). (In Russian)

17. Iorgulescu, M.-С. (2016). Generation Z And Its Perception of Work. Cross-Cultural Management Journal. Vol. 18, iss. 1, pp. 47–54

18. Chen, Z., Causmaecker, P., Dou, Y. (2020). Neural Networked Assisted Tree Search for the Personnel Rostering Problem October. Journal of Scheduling manuscript. arXiv:2010.14252. — Available at: https://arxiv.org/pdf/2010.14252.pdf (accessed: 23.09.2024).

19. Stølevik, M., Nordlander, T. E., Riise, A., Frøyseth, H. (2011). A Hybrid Approach for Solving Real-World Nurse Rostering Problems. In: Principles and Practice of Constraint Programming — CP 2011. Lecture Notes in Computer Science, vol 6876. — Berlin, Heidelberg: Springer, pp. 85–99. doi.org/10.1007/978-3-642-23786-7_9

20. Bieleń, M., Kubiczek, J. (2020). Response of the labor market to the needs and expectations of Generation Z. E-mentor. No. 4 (86), рр. 87–94. doi.org/10.15219/em86.1486

21. Mamman, H., Basri, S., Balogun, A. O., Imam, A. A., Kumar, G., Capretz, L. C. (2023). Search-Based Fairness Testing: An Overview. IEEE International Conference on Computing (ICOCO 2023). — Langkawi Island, Malaysia, arXiv:2311.06175. — Available at: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2311/2311.06175.pdf (accessed: 23.09.2024)

22. Schellingerhout, R., Barile, F., Tintarev, N. A (2023). Co-design Study for Multi-Stakeholder Job Recommender System Explanations, arXiv:2309.05507. — Available at: https://arxiv.org/abs/2309.05507 (accessed: 23.09.2024).

Дата поступления рукописи в редакцию: 24.09.2024

Дата принятия рукописи в печать: 02.11.2024

Актуальность исследования состоит в том, что в современном обществе, охваченном быстрыми темпами технологических изменений, поколение Z становится ключевым участником на рынке труда, при этом все больше материалов по данной тематике посвящены применению современных методов в изучении особенностей поколения Z и использованию этого факта в управлении человеческими ресурсами. Как известно, представители поколения Z, приносят с собой не только новые навыки, но и уникальные особенности в области восприятия и подхода к работе. В свете этого анализ сильных сторон и потенциальных дефицитов данной группы при трудоустройстве представляет собой значимую задачу для современных организаций и научных исследований в сфере управления человеческими ресурсами.

Научная новизна в том, что в ходе исследования была выдвинута и доказана гипотеза, что с использованием модели глубокого обучения (DL) «Случайный лес» (Random forest) можно сформировать прогноз решения о приеме на работу претендентов, представителей поколений X, Y, Z. Представители поколения Z, выросшие в цифровую эпоху, вносят новые требования и ожидания в рабочую среду. Понимание их уникальных черт становится приоритетом для эффективного привлечения, удержания талантов и обеспечения успешного функционирования организаций в современном бизнес-ландшафте. Анализ сильных сторон и потенциальных слабостей данной когорты сотрудников является ключевым элементом для достижения успешной и устойчивой динамики в сфере управления персоналом.

Объектом данного исследования выступают молодые люди поколения Z, возраст которых от 14 до 34 лет, а предметом — их сильные стороны и потенциальные дефициты, влияющие на процессы трудоустройства и взаимодействия в рабочей среде. Анализ этих аспектов предоставит базу для эффективного взаимодействия с представителями данной когорты, способствуя созданию более адаптивных и успешных стратегий трудоустройства.

Для Цитирования:
Николай Иванович Ломакин, Елена Владимировна Самсонова, Вера Николаевна Цыганкова, Любовь Владимировна Кузьмина, Марина Владимировна Самсонова, Валерия Викторовна Моисеева, Наталья Юрьевна Волкова, Сергей Алексеевич Гостюнин, Исследование влияния особенностей поколения Z на процесс управления человеческими ресурсами организации системой искусственного интеллекта. Международная экономика. 2024;12.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: