ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА

В этом исследовании изучается использование искусственного интеллекта в подборе персонала с упором на его влияние на принятие решений, прозрачность и доверие. Искусственный интеллект быстро стал жизненно важным инструментом в современных процессах подбора персонала, автоматизируя ключевые задачи, такие как отбор и планирование собеседований. В этом исследовании применяется комплексный анализ, использующий как описательные, так и сетевые методологии, чтобы изучить, как подбор персонала с использованием искусственного интеллекта влияет на заинтересованные стороны, особенно с точки зрения доверия к системам искусственного интеллекта. Анализ определяет ключевые области применения искусственного интеллекта в подборе персонала, включая автоматизированное принятие решений, взаимодействие с заинтересованными сторонами и этические проблемы, связанные с предвзятостью и прозрачностью. Прозрачность не только повышает воспринимаемую справедливость процессов искусственного интеллекта, но и укрепляет доверие как среди рекрутеров, так и среди кандидатов. Однако чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта, особенно без надлежащего человеческого контроля, может вызвать дискомфорт, что приведет к потенциальной потере доверия. Искусственный интеллект помогает организациям улучшить результаты подбора персонала, особенно в достижении разнообразия и минимизации предвзятости. Искусственный интеллект в подборе персонала зависит от прозрачности, доверия и сбалансированной интеграции искусственного интеллекта и человеческого вклада. Эти знания представляют ценность для организаций, стремящихся оптимизировать процессы подбора персонала и повысить доверие к системам на основе искусственного интеллекта.

1. Britannica. (n.d.). Industrial Revolution. URL: https://www.britannica.com

2. Makridakis S., & Hyndman R.J. Forecasting the impact of AI on work. Wiley Online Library. – 2020. URL: https://onlinelibrary.wiley.com.

3. MIT Technology Review. Generative AI and its applications. MIT Technology Review. – 2021. URL: https://www.technologyreview.com.

4. Stone D.L., & Dulebohn J.H. AI in human resources // Human Resource Management Review. – 2018. – Vol. 28. – No. 3). – P. 260–275. URL: https://www.journals.elsevier.com/human-resource-managementreview

5. Forbes Insights. The ethical implications of AI in recruitment // Forbes. – 2023. URL: https://www.forbes.com

6. Society for Human Resource Management (SHRM). AI and behavioral analytics in recruitment // SHRM. – 2022. URL: https://www.shrm.org.

7. Behavioral Sciences. Artificial intelligence decision-making transparency and employees’ trust: The parallel multiple mediating effect of effectiveness and discomfort // Behavioral Sciences. – 2022. – Vol. 12. – No. 5. – P. 127. URL: https://www.mdpi.com/journal/behavsci.

8. Jarrahi M.H. Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision-making // Business Horizons. – 2018. – Vol. 61. – No. 4. – P. 577–586. URL: https://www.journals.elsevier.com/business-horizons.

9. Zhang T., Song M., & He Z. Exploring how perceived trust in AI systems affects continuous usage intentions: Evidence from the recruitment industry // Journal of Business Research. – 2021. – Vol. 125. – P. 597–605. URL: https://www.journals.elsevier.com/journal-of-business-research

10. Von Krogh G. Artificial intelligence in organizations: new opportunities for phenomenon-based theorizing // Acad Manage Discoveries. – 2018. – Vol. 4. – No. 4. – P. 404–409.

11. Johnson R.D, Laszewski K.M, Stone D.L The evolution of the field of human resource information systems: co-evolution of technology and HR processes // Commun Assoc Inf Syst. – 2016. – Vol. 38. – P. 28.

12. Rajagopal N.K, Qureshi N.I, Durga S. Asis E.H.R., Soto R.M.H., Gupta S.K., Deepak S. Future of business culture: an artificial intelligence-driven digital framework for organization decision-making process // Complexity. – 2022. – Article ID 7796507. – P. 14. https://doi.org/10.1155/2022/7796507

13. Upreti K., Syed M.H., Ali Khan M., Fatima H., Alam M.S., Sharma A.K. Enhanced algo- rithmic modelling and architecture in deep reinforcement learning based on wireless communication Fintech Technology // Optik. – 2023. – Vol. 272. – P. 170309. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2022.170309

14. Sneha K., Shekhar S.K. Impact of artificial intelligence and digitalization in the evolu- tion of recruitment marketing. In: Kozhikode 4th international conference on marketing, technology & society 2019, Indian Institute of Management, Peer-review under responsibility of the 04th ICMTS 2019.

15. Rajesh S., Kandaswamy U., Rakesh A. The impact of artificial intelligence in talent acquisition lifecycle of organizations // Int J Eng Dev Res. – 2018. – Vol. 6. – No. 2. – P. 709–717.