Технологии искусственного интеллекта в цифровых HR-коммуникациях: перспективы и риски

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются технологии искусственного интеллекта (ИИ) в сфере цифровых Human Resources (HR)-коммуникаций, их перспективы и риски. Объектом исследования являются цифровые HR-коммуникации, а предметом – применение технологий ИИ в управлении персоналом и оптимизации HR-процессов. Исследуется влияние цифровизации на процессы подбора, адаптации, обучения и удержания сотрудников, а также анализируются преимущества и недостатки внедрения ИИ в HR. Приводятся примеры отечественных и зарубежных платформ, использующих алгоритмы машинного обучения для автоматизации рекрутинга, прогнозирования текучести кадров и персонализации корпоративного обучения. Выявлены барьеры, замедляющие интеграцию ИИ, такие как высокая стоимость, необходимость адаптации и сложность работы с большими данными. Указывается на стратегическую значимость цифровой трансформации HR для повышения эффективности бизнеса. Рассматриваются перспективы развития российских HR-решений в условиях технологической конкуренции и государственной поддержки. В данной статье используются методы анализа, сравнения, прогнозирования, обобщения, а также изучение статистических данных. Научная новизна статьи заключается в комплексном анализе возможностей и рисков внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу цифровых HR-коммуникаций. В исследовании рассмотрены современные тенденции использования ИИ в управлении персоналом, проанализированы отечественные и зарубежные платформы автоматизации HR-процессов, а также выявлены ключевые барьеры цифровизации кадровых подразделений российских компаний. Сделаны выводы о том, что внедрение ИИ позволяет значительно повысить эффективность HR-процессов, сокращая временные и финансовые затраты. Западные компании более активно применяют ИИ в рекрутинге, обучении сотрудников и анализе данных, в то время как российские предприятия только начинают адаптировать подобные технологии. Основными барьерами цифровой трансформации HR в России остаются высокая стоимость разработок, необходимость адаптации иностранных решений и недостаточная цифровая зрелость компаний. Однако государственная поддержка отечественных IT-продуктов может способствовать ускорению цифровизации HR-процессов. В перспективе успешная интеграция ИИ в HR-коммуникации обеспечит компаниям конкурентные преимущества за счет оптимизации рабочих процессов и повышения мотивации сотрудников.

Об авторах

Иван Викторович Шляпов

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: 7505427@mail.ru
магистр; институт промышленного менеджмента, экономики и торговли;

Елизавета Ильинична Титовнина

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: titovnina@toagentstvo.ru
магистр; институт "Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций";

Павел Юрьевич Гурушкин

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: gurupavel@ya.ru
ORCID iD: 0000-0001-6980-0573
доцент; институт «Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций»;

Список литературы

  1. Ali O., Kallach L. Artificial Intelligence Enabled Human Resources Recruitment Functionalities: A Scoping Review // Procedia Computer Science. 2024. No. 232. Pp. 3268-3277.
  2. Martins J. What is Change management? Six Steps to Build a Successful Change Management Process [Электронный ресурс] // Asana. URL: https://asana.com/ru/resources/change-management-process (дата обращения: 27.01.2025)
  3. Rosenbaum E. IBM artificial intelligence can predict with 95% accuracy which workers are about to quit their jobs [Электронный ресурс] // CNBC. URL: https://www.cnbc.com/2019/04/03/ibm-ai-can-predict-with-95-percent-accuracy-which-employees-will-quit.html (дата обращения: 20.01.2025).
  4. Цифровая экономика РФ [Электронный ресурс] // Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. URL: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (дата обращения: 20.01.2025).
  5. Что такое методология PDCA? [Электронный ресурс] // Dropbox. URL: https://experience.dropbox.com/ru-ru/resources/pdca (дата обращения: 21.01.2025).
  6. ECM-Journal. Цифровые технологии в HR: какие решения внедряют в России [Электронный ресурс]. URL: https://ecmjournal.ru/docs/Cifrovye-tekhnologii-v-HR-kakie-reshenijavnedrjajut-v-Rossii.aspx (дата обращения: 19.01.2025).
  7. Gartner: [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/ (дата обращения: 17.01.2025).
  8. Ilyukhina L. A., Bogatyreva I. V., Makhmudova I. N., Ermakova J. D. The Corporate personnel training system development: the experience of Russian enterprises // International Scientific Conference on Global Challenges and Prospects of the Modern Economic Development (GCPMED 2018). Samara, 2019. P. 654-665. doi: 10.15405/epsbs.2019.03.65.
  9. Proglib. 10 инструментов искусственного интеллекта Google, доступных каждому [Электронный ресурс]. URL: https://proglib.io/p/10-instrumentov-iskusstvennogo-intellekta-google-dostupnyh-kazhdomu-2020-03-03 (дата обращения: 19.01.2025).
  10. Proglib. Искусственный интеллект и всё, о чем вы боялись спросить [Электронный ресурс]. URL: https://proglib.io/p/everything-about-ai (дата обращения: 19.01.2025).
  11. Чумак Л. Самые актуальные HR-сервисы: рекомендации от рекрутеров [Электронный ресурс] // RB.RU. URL: https://rb.ru/list/true-hr/ (дата обращения: 12.01.2025).
  12. Retail Navigator. О компании [Электронный ресурс]. URL: https://retail-navigator.ru/o-kompanii/ (дата обращения: 20.01.2025).
  13. Sucipto H. The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Human Resource Management Practices //Management Studies and Business Journal (PRODUCTIVITY). 2024. № 1. Pp. 138-145.
  14. Селивестров А. Искусственный интеллект: основные задачи и методы на примерах из жизни [Электронный ресурс] // TProger. URL: https://tproger.ru/articles/ai-is-not-neural-network/ (дата обращения: 18.01.2025).
  15. Ульрих Д., Брокбэнк У. HR в борьбе за конкурентное преимущество. М.: Альпина Паблишер, 2020.
  16. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.
  17. Армстронг М. Главный учебник HR в мире. М.: Эксмо, 2019.
  18. Армстронг М. Стратегическое управление человеческими ресурсами. М.: ИНФРА-М, 2002.
  19. Бабоян М. Этапы формирования стратегии управления человеческими ресурсами // Молодой ученый. 2020. № 14(304). С. 241-244.
  20. Голубева Т. В., Коновалова В. В. Искусственный интеллект в HR-менеджменте и опыт применения в Российской Федерации // Структурная модернизация науки как основа устойчивого развития общества. Уфа: Аэтерна, 2024. С. 23-25.
  21. Илюхина Л. А., Богатырева И. В. Концепция управления персоналом в условиях цифровой трансформации // Креативная экономика. 2022. № 6. С. 2445-2462.
  22. Исаева Е. С. Психология управления человеческими ресурсами: курс лекций. Минск: МГЭУ им. А. Д. Сахарова, 2009.
  23. Управление человеческими ресурсами как основная задача грамотного руководителя [Электронный ресурс] // Коммерческий директор. URL: https://www.kom-dir.ru/article/1990-upravlenie-chelovecheskimi-resursami/ (дата обращения: 18.01.2025).
  24. Кочнев А. Стратегия компании: виды, примеры, алгоритм [Электронный ресурс]. URL: https://blog.iteam.ru/strategiya-kompanii-vidy-primery-algoritm/ (дата обращения: 18.01.2025).
  25. Розин М. Восхождение по спирали. Теория и практика реформирования организаций. М.: Альпина Паблишер, 2022.
  26. Симченко Н. А., Севастьянова О. В., Яновская А. А. и др. Управление персоналом организации в условиях цифровизации. Симферополь: Ариал, 2020.
  27. Фомичев А. Н. Стратегический менеджмент: учебник для вузов. М.: Дашков и К, 2012.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).