Применение технологий искусственного интеллекта в HR-менеджменте

Цель. Целью исследования является проведение анализа возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для решения задач, связанных с подбором сотрудников в проектные команды, основываясь на производственных показателях и HR-метриках персонала.
Методы. Исходя из того, что в сфере ИИ под методами подразумеваются алгоритмы, при помощи которых решаются поставленные задачи, был выделен следующий ряд методов, относящихся к теории ИИ: нейронные сети, нечеткая логика, экспертные системы, эволюционное моделирование, Machine Learning.
Результат. Приведен пример применения ИИ в ситуации, когда необходимо провести набор персонала на проект исходя из стажа и степени загруженности (где для загруженности применяется шкала со значениями от «высоко нагружен» до «не нагружен»). Для описанного примера дано пояснение, раскрывающее применение технологий ИИ (таких, как вопросно-ответные системы) в целях формирования HR-метрик и производственных показателей. Дополнительно описан процесс применения целевой функции для получения числового коэффициента, исходя из отдельных метрик или их комбинации, чтобы, основываясь на результирующем показателе функции принять соответствующее её значению решение.
Вывод. Рассмотренны исторические закономерности, которые привели сферу управления персоналом к преобразованию и которые сделали актуальным в данной сфере применение технологий ИИ. Постоянное развитие и внедрение интеллектуальных инструментов в практику проектного менеджмента облегчает HR-процессы и повышает эффективность управления сотрудниками. Использование рассмотренных в исследовании технологий ИИ поможет успешно контролировать состояние, как и проекта, так и проектной команды, что положительно скажется на продуктивности и прибыли предприятия.

1. «Цифровая экономика РФ» // Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации URL: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (дата обращения: 23.03.2023).

2. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // pdf.standartgost.ru URL: https://pdf.standartgost.ru/catalog/Data2/1/4293726/4293726917.htm (дата обращения: 23.03.2023).

3. Пантелеева Т.А., Арустамов Э.А., Максаев А.А. Возможности искусственного интеллекта в управлении кадровыми ресурсами в условиях свободного предпринимательства // Интернет-журнал «Отходы и ресурсы» 2019 №3 URL: https://resources.today/PDF/10ECOR319.pdf (дата обращения: 23.03.2023).

4. История и методология управления проектами [Электронный ресурс] // Система управления обучением ФГАОУ ВО «СГЭУ» URL: https://lms2.sseu.ru/mod/book/tool/print/index.php?id=71818 (дата обращения: 23.03.2023)

5. История и эффективность управления проектами [Электронный ресурс] // Проектные сервисы URL: https://pmservices.ru/project-management-news/istoriya-i-effektivnost-upravleniya-proektami/ (дата обращения: 23.03.2023).

6. History of project management [Электронный ресурс] // Microsoft URL: https://support.microsoft.com/en-us/office/history-of-project-management-a2e0b717-094b-4d1e-878a-fcd0978891cd ( дата обращения: 23.03.2023).

7. What is APM? Application performance monitoring guide [Электронный ресурс] // TechTarget URL:https:// www.techtarget.com/searchenterprisedesktop/definition/Application-monitoring-app-monitoring ( дата обращения: 23.03.2023).

8. About Standards [Электронный ресурс] // PMI URL: https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/about (дата обращения: 23.03.2023).

9. What is an AI product manager? [Электронный ресурс] // airfocus URL: https://airfocus.com/glossary/what-is-ai-product-manager/ (дата обращения: 23.03.2023).

10. Информационные системы управления проектами [Электронный ресурс] // Хабр URL: https://habr.com/ru/post/23508/ (дата обращения: 23.03.2023).

11. Визуальные методы планирования проекта [Электронный ресурс] // Creately URL: https://creately.com/blog/ru/ (дата обращения: 23.03.2023).

12. Сетевое планирование и управление проектами [Электронный ресурс] // Студенческие реферативные статьи и материалы URL: https://studref.com/360343/ekonomika/setevoe_planirovanie_upravlenie_proektami (дата обращения: 23.03.2023).

13. Сафонова А.А. Куксачева О.Н. // Формула менеджмента 2020 №1 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-sistemy-upravleniya-proektami (дата обращения: 23.03.2023).

14. Информационная система управления проектами [Электронный ресурс] // Мегаплан URL: https:// megaplan.ru/blog/crm/informacionnaya-sistema-upravleniia-proektami/ (дата обращения: 23.03.2023).

15. Генезис Знаний Smart Projects [Электронный ресурс] // Генезис Знаний URL: http://www.kg.ru/solutions/smart-projects/ (дата обращения: 23.03.2023).

16. Aurora-CCPM Multi-Project Critical Chain Project Management [Электронный ресурс] // Aurora-CCPM URL: https://aurora-ccpm.com/ (дата обращения: 23.03.2023).

17. The Market’s Only Predictive Scheduling Solution [Электронный ресурс] // LiquidPlanner URL: https:// www.liquidplanner.com/ (дата обращения: 23.03.2023).

18. Infosys [Электронный ресурс] // Infosys Nia URL: https://www.infosys.com/nia/ (дата обращения: 23.03.2023).

19. Cloverleaf - Build Better Teams Through Assessments and Coaching [Электронный ресурс] // Cloverleaf URL: https://cloverleaf.me/ (дата обращения: 23.03.2023).

20. Best Project Management Tool [Электронный ресурс] // PineStem URL: https://pinestem.com/ ( дата обращения: 23.03.2023).

21. Колосович Д. В. Чернышевич С. А. Проблемы в управлении проектами и способы их решения // Научная конференция студентов и аспирантов БГУ. В трех частях. 2016 URL: https://elib.bsu.by/handle/123456789/168312 (дата обращения: 23.03.2023).

22. Усова Ю.П. Чинарева О.И. Проблемы в управлении проектами и способы их решения [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования 2013 № 6 URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=11844 (дата обращения: 23.03.2023).

23. Алиев О.М. Искусственный интеллект на службе HR-МЕНЕДЖЕРОВ // Управленческий учет 2022 №3-2 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48323265 (дата обращения: 23.03.2023).

24. Количественная и Качественная Оценка Персонала [Обзор Методов] [Электронный ресурс] // TestWork URL: https://testwork.io/blog/kolichestvennaya-i-kachestvennaya-ocenka-personala/ (дата обращения: 30.03.2023).

25. Beehive | HR платформа для автоматизации процессов адаптации, оценки и развития сотрудников [Электронный ресурс] // Beehive URL: https://b2b.beehive.team/ (дата обращения: 30.03.2023).

26. Оценка персонала в организации — система оценки и развития сотрудников | StartExam [Электронный ресурс] // StartExam URL: https://www.startexam.ru/ (дата обращения: 30.03.2023).

27. Облачная HCM-платформа для автоматизации HR процессов и управления талантами [Электронный ресурс] // МояКоманда URL: https://моякоманда.рф (дата обращения: 30.03.2023).

28. HR‑платформа Пульс [Электронный ресурс] // Продукты Сбера для разработчиков URL: https:// developers.sber.ru/portal/products/pulse (дата обращения: 30.03.2023).

29. Умные HR-решения для развития людей и бизнеса от Potok (TalentTech) [Электронный ресурс] // ПОТОК URL: https://potok.io/ (дата обращения: 30.03.2023).

30. Вера, робот-рекрутер [Электронный ресурс] // Робот Вера URL: https://hr.robotvera.ru/static/newrobot/index.html (дата обращения: 30.03.2023).

31. Чат-бот для HR и рекрутинга [Электронный ресурс] // Чатим URL: https://chatim.io/chat-bot-rekruting-hr (дата обращения: 30.03.2023).

32. HR-метрики: зачем нужны и что измеряют + 28 примеров [Электронный ресурс] // HURMA URL: https://hurma.work/rf/blog/hr-metriki-zachem-nuzhny-i-chto-izmeryayut-28-primerov-2/ (дата обращения: 30.03.2023).

33. Методы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // aisimple.ru URL: https://aisimple.ru/6-methody-ai.html (дата обращения: 30.03.2023).

34. Полещук О.М. Системный анализ и обработка групповой экспертной информации на основе лингвистических переменных // Лесной вестник 2015 №1 Том 19 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistemnyy-analiz-i-obrabotka-gruppovoy-ekspertnoy-informatsii-na-osnove-lingvisticheskih-peremennyh (дата обращения: 30.03.2023).

35. Обзор методов DATA MINING [Электронный ресурс] // АСУ-АНАЛИТИКА URL: https://asu-analitika.ru/obzor-metodov-data-mining (дата обращения: 30.03.2023).