По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 331.101.5, JEL CLASSIFICATION: J24, O33

Внедрение технологий искусственного интеллекта в системы управления персоналом и трансформация ключевых навыков

Коновалова Валерия Германовна канд. экон. наук, профессор кафедры управления персоналом, Государственный университет управления, 109542, Россия, г. Москва, Рязанский просп., д. 99

В статье рассмотрены основные направления использования систем искусственного интеллекта в управлении персоналом. Представлена обобщенная характеристика потенциальных возможностей и преимуществ при решении задач рекрутмента, адаптации, обучения и развития, мотивации и вовлеченности, а также проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в управлении персоналом. Показано, что работа с системами ИИ требует оптимизации существующих и развития новых, в том числе сквозных, навыков (критическое мышление, решение проблем, навыки общения и сотрудничества, руководства другими и самоменеджмента, готовности учиться), владение которыми позволит сотрудникам быть более продуктивными и инновационными, сохранять возможности трудоустройства и конкурентоспособность. Обоснован вывод о том, что сквозные компетенции не только необходимы для работы с ИИ, но и сами могут развиваться и совершенствоваться с его помощью.

Литература:

1. Butler D. Tomorrow’s world: Technological change is accelerating today at an unprecedented speed and could create a world we can barely begin to imagine // Nature. — 2016. — Vol. 530 (7591). — Р. 398–402.

2. Jaiswal C., Arun J., Varma A. Rebooting employees: Upskilling for artificial intelligence in multinational corporations // International Journal of Human Resource Management. — 2022.— Vol. 33 (6). — Р. 1179–1208.

3. Charlwood A., Guenole N. Can HR adapt to the paradoxes of artificial intelligence? // Human Resource Management Journal. — 2022. — Vol. 32 (4). — Р. 729–742.

4. Mikalef P., Gupta, M. Artificial intelligence capability. Conceptualization, measurement calibration, and empirical studyon its impact on organizational creativity and firm performance // Information & Management. — 2020. — Vol. 58 (3). — P. 103434.

5. Peres R. S., Jia X., Lee J. et al. Industrial Artificial Intelligence in Industry 4.0 — Systematic Review, Challenges and Outlook // IEEE Access. — 2020. — Vol.8.— Р. 220121–220139.

6. Vrontis D., Christofi M., Pereira V. et al. Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review // International Journal of Human Resource Management. — 2021. — Vol.30 (3). — Р.1–30.

7. Bersin J. The Role Of Generative AI And Large Language Models in HR. Available: https://joshbersin.com/2023/03/ the-role-of-generative-ai-and-large-language-models-in-hr/.

8. Acikgoz Y., Davison, K.H., Compagnone M., Laske M. Justice perceptions of artificial intelligence in selection // Int. J. Sel. Assess. — 2020.— Vol. 28 (4). — pp. 399–416. Available: https:// search.ebscohost.com/login.aspx?direct= true&db=bth&AN=146948217&site=eho st-live&scope=site.

9. Hamilton R. H., Davison H. K. Legal and ethical challenges for HR in machine learning // Employ Respons Rights J. — 2022. — Vol. 34. — Р. 19–39.

10. Kim P. T., Bodie M. T. Artificial intelligence and the challenges of workplace discrimination and privacy // ABA J. Lab. Employ. Law. — Vol. 35 (2).— Р. 289–315. — 2021. Available: https:// search.ebscohost.com/login.aspx?direct= true&db=bth&AN=153136618&site=eho st-live&scope=site.

11. Konovalova V., Mitrofanova E., Mitrofanova A., Gevorgyan R. The Impact of Artificial Intelligence on Human Resources Management Strategy: Opportunities for the Humanisation and Risks // WISDOM.— 2022. — No. 2(1). — Р.88–96. https://doi.org/10.24234/wisdom.v2i1.763.

12. Davenport T. H. and Ronanki R. Artificial intelligence for the real world// Harvard Business Review. — 2018. — Vol.96(1). — Р. 108–116.

13. Mikalef P., Krogstie J., PappasI.O., Pavlou P. Exploring the relationship between big data analytics capability and competitive per formance: The mediating roles of dynamic and operational capabilities // Inf. Manag. — 2020. — Vol.57.— No. 2. — P. 103169.

14. Delanoy N., Kasztelnik K. Business open big data analytics to support innovative leadership and management decision in Canada // Business Ethics and Leadership. — 2020. — Vol. 4 (2). — Р.56–74.

15. Hart J., Noack M., Plaimauer C., Bjørnåvold J. Towards a structured and consistent terminology on transversal skills and competences. Brüssel: Europäische Kommission und Cedefop // Towards a structured and consistent terminology on transversal skills and competences| Esco (europa. eu). Available: https://esco.ec.europa.eu/uk/publication/towards-structured-and-consistent-terminology-transversal-skills-and-competences.

16. Süsse T., Wilkens, U., Hohagen S., Artinger F. Digital competence of stakeholders in Product-Ser vice Systems (PSS): Conceptualisation and empirical exploration // Procedia CIRP. — 2018. — Vol.73. — Р. 197–202.

17. Irawan B., Sasongko B., Afriani I.A. The role of English and technology on human performance in international business, International // Journal of Applied Business and International Management (IJA BIM). — 2020. — Vol. 7 (2). — pp. 30–40.

18. Holm J. R., Lorenz E. The impact of artificial intelligence on skills at work in Denmark // New Technology, Work and Employment. — 2022. — Vol. 37 (1). — Р.79–101.

До недавнего времени на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) осуществлялась автоматизация различных бэк-офисных процессов (ввод данных, управление документами, обслуживание клиентов и бухгалтерский учет и пр.) [1, 2]. В современном деловом мире технологии ИИ уже стали неотъемлемой частью управления персоналом. По оценкам IBM, экономия средств от применения ИИ в этой сфере приближается к 100 млн долл. в год [3]. При этом для реализации его преимуществ необходимо будет решать юридические, психологические и этические проблемы, инвестировать в программы обучения и развития, которые помогут работникам приобретать навыки, необходимые для эффективного использования новых технологий.

Применение ИИ способно улучшить бренд работодателя, освещая культуру, ценности и преимущества компании на различных платформах.

В управлении персоналом решения, основанные на ИИ, способны помочь оптимизировать многие традиционные процессы, такие как ведение документации сотрудников, расчет заработной платы и администрирование льгот, подбор персонала, адаптация, управление производительностью, обучение, развитие и др. (рис. 1).

Использование технологии ИИ для выявления потенциальных кандидатов с необходимыми для работы опытом и навыками не только позволяют значительно быстрее, чем рекрутеры, анализировать разнообразные данные, но и получить информацию о поведении кандидата на рабочем месте, используя такие факторы, как анализ языка, тон голоса и выражения лица, которые обычный рекрутер не может распознать по резюме.

Применение ИИ способно улучшить бренд работодателя, освещая культуру, ценности и преимущества компании на различных платформах, что способствует повышению узнаваемости компании и привлечению высококвалифицированных кандидатов.

Одним из наиболее значительных преимуществ ИИ в области адаптации является возможность персонализировать опыт для каждого нового сотрудника, предоставляя обратную связь в режиме реального времени, ответы на часто задаваемые вопросы и разъяснения по корпоративным правилам/процессам. Компании могут использовать ИИ для сбора и анализа больших объемов данных с целью выявления тенденций и закономерностей в процессе адаптации как основы для постоянного улучшения.

Для Цитирования:
Коновалова Валерия Германовна, Внедрение технологий искусственного интеллекта в системы управления персоналом и трансформация ключевых навыков. Кадровик. 2023;10.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: