Інноваційні інструменти в управління людськими ресурсами: перспективи використання штучного інтелекту

Русудан Ціскаридзе ^1,, Карін Рейнхольд ^1,, Марина Джарвіс ^1,*

Технічний університет Таллінна, Таллінн, Естонія

* Corresponding author

DOI: https://doi.org/10.21272/mmi.2023.4-18

Pages: 239-254

Received: 20 June 2023

Revised: 10 November 2023

Accepted: 14 December 2023

Abstract

Інтеграція цифровізації призвела до поширення штучного інтелекту (ШІ) в управлінні людськими ресурсами (HRM), зокрема використання програм на основі штучного інтелекту під час пошуку та найму нових працівників. Ці технології на основі ШІ набули популярності завдяки їхній здатності сприяти синергетичному співробітництву між людьми та комп’ютерним інтелектом для ефективного досягнення поставлених цілей. У цій статті розглядаються дослідження проведені у сфері управління людськими ресурсами на основі ШІ. Вибірку дослідження було сформовано з наукометричних баз даних Web of Science та Scopus і включає 46 наукових статей, опублікованих в період з 2019 по 2023 рік. Результати дослідження було розділено на п’ять категорій: (а) управління людськими ресурсами на основі ШІ, (б) етика ШІ в управлінні людськими ресурсами, (в) переваги інструментів відбору на основі ШІ, (г) ризики використання інструментів відбору на основі ШІ та (д) використання ШІ в наймі у розрізі різних країн. Стаття надає загальний огляд управління людськими ресурсами на основі ШІ, його двозначності та складності. Одним із найскладніших викликів для управління людськими ресурсами є збереження співпраці, коли люди працюють поруч з місцем роботи. Організаціям потрібно сприймати як потенційний ризик, так і можливості, які можуть виникнути в результаті використання інструментів найму на основі ШІ. Авторами наголошено, що більшість пов’язаних досліджень проведено в країнах Африки та Азії, що свідчить про відсутність емпіричних досліджень в Європі. Однією з основних причин може бути припущено проблеми законодавства, зокрема правил захисту загальних даних (GDPR), які ускладнюють процес прийняття на роботу з використанням інструментів ШІ. Незважаючи на деякі переваги ШІ в наймі, такі як оптимізація завдань управління людськими ресурсами, це породжує багато етичних і правових питань, які повинні бути вирішені щоб не залишати враження несправедливості серед потенційних працівників. Авторами наголошено, що менеджерам з питань персоналу не слід відчувати загрозу заміни їх функцій інструментами на основі ШІ. Ця стаття розглядає ключові тенденції в науковій літературі, основні фактори та перешкоди, пов’язані із впровадженням інструментів найму з використанням ШІ. Авторами зроблено висновок, що серед наукової спільноти зростає інтерес до вивчення проблематики використання ШІ в процесі управління людськими ресурсами.

Keywords: працівники; найм; HR; рекрутинг; технології; інструменти.

How to Cite: Tsiskaridze, R., Reinhold, K., & Jarvis, M. (2023). Innovating HRM Recruitment: A Comprehensive Review of AI Deployment. Marketing and Management of Innovations, 14(4), 239–254. https://doi.org/10.21272/mmi.2023.4-18

Abstract Views

PDF Downloads

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

References

Acikgoz, Y., Davison, K. H., Compagnone, M., & Laske, M. (2020). Justice perceptions of artificial intelligence in selection. International Journal of Selection and Assessment, 28(4), 399-416. [Google Scholar] [CrossRef]

Arslan, A., Cooper, C., Khan, Z., Golgeci, I., & Ali, I. (2022). Artificial intelligence and human workers interaction at team level: a conceptual assessment of the challenges and potential HRM strategies. International Journal of Manpower, 43(1), 75-88. [Google Scholar] [CrossRef]

Bartosiak, M. L., & Modlinski, A. (2022). Fired by an algorithm? Exploration of conformism with biased intelligent decision support systems in the context of workplace discipline. Career Development International, 27(6/7), 601-615. [Google Scholar][CrossRef]

Black, J. S., & van Esch, P. (2020). AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it?. Business Horizons, 63(2), 215-226. [Google Scholar] [CrossRef]

Black, J. S., & van Esch, P. (2021). AI-enabled recruiting in the war for talent. Business Horizons, 64(4), 513-524. [Google Scholar] [CrossRef]

Chakraborty, S., Giri, A., Aich, A., & Biswas, S. (2020). Evaluating influence of artificial intelligence on human resource management using PLS-SEM (Partial least squares-structural equation modelling). International Journal of Scientific and Technology Research, 9(3), 5876-5880. [Google Scholar]

Charlwood, A., & Guenole, N. (2022). Can HR adapt to the paradoxes of artificial intelligence?. Human Resource Management Journal, 32(4), 729-742. [Google Scholar] [CrossRef]

Chilunjika, A., Intauno, K., & Chilunjika, S. R. (2022). Artificial intelligence and public sector human resource management in South Africa: Opportunities, challenges and prospects. SA Journal of Human Resource Management, 20, 12. [Google Scholar][CrossRef]

Einola, K., & Khoreva, V. (2023). Best friend or broken tool? Exploring the co‐existence of humans and artificial intelligence in the workplace ecosystem. Human Resource Management, 62(1), 117-135. [Google Scholar] [CrossRef]

Figueroa-Armijos, M., Clark, B. B., & da Motta Veiga, S. P. (2022). Ethical perceptions of AI in hiring and organizational trust: The role of performance expectancy and social influence. Journal of Business Ethics, 186(1), 179-197. [Google Scholar] [CrossRef]

Franca, T. J. F., São Mamede, H., Barroso, J. M. P., & Dos Santos, V. M. P. D. (2023). Artificial intelligence applied to potential assessment and talent identification in an organizational context. Heliyon, 9(4). [Google Scholar] [CrossRef]

Hofeditz, L., Clausen, S., Rieß, A., Mirbabaie, M., & Stieglitz, S. (2022). Applying XAI to an AI-based system for candidate management to mitigate bias and discrimination in hiring. Electronic Markets, 32(4), 2207-2233. [Google Scholar] [CrossRef]

Hunkenschroer, A. L., & Luetge, C. (2022). Ethics of AI-enabled recruiting and selection: A review and research agenda. Journal of Business Ethics, 178(4), 977-1007. [Google Scholar] [CrossRef]

Islam,M.,Mamun, A. A.,Afrin,S.,Quaosar,G.M.A.L.,Uddin, M.A. (2022). Technology Adoption and Human Resource Management Practices: The Use of Artificial Intelligence for Recruitment in Bangladesh. South Asian Journal of Human Resources Management, 9(2), 324-349. [Google Scholar] [CrossRef]

Johnson, R. D., Stone, D. L., & Lukaszewski, K. M. (2020). The benefits of eHRM and AI for talent acquisition. Journal of Tourism Futures, 7(1), 40-52. [Google Scholar] [CrossRef]

Kambur, E., & Akar, C. (2022). Human resource developments with the touch of artificial intelligence: a scale development study. International Journal of Manpower, 43(1), 168-205. [Google Scholar] [CrossRef]

Kambur, E., & Yildirim, T. (2023). From traditional to smart human resources management. International Journal of Manpower, 44(3), 422-452. [Google Scholar] [CrossRef]

Kaushal, N., Kaurav, R. P. S., Sivathanu, B., & Kaushik, N. (2023). Artificial intelligence and HRM: identifying future research Agenda using systematic literature review and bibliometric analysis. Management Review Quarterly, 73(2), 455-493. [Google Scholar] [CrossRef]

Kim, S., Wang, Y., & Boon, C. (2021). Sixty years of research on technology and human resource management: Looking back and looking forward. Human Resource Management, 60(1), 229-247. [Google Scholar] [CrossRef]

Kochling, A.,Wehner, M. C., Warkocz, J. (2022). Can I show my skills? Affective responses to artificial intelligence in the recruitment process. Review of Managerial Science, 17(6), 2109-2138. [Google Scholar] [CrossRef]

Kot, S., Hussain, H. I., Bilan, S., Haseeb, M., & Mihardjo, L. W. (2021). The role of artificial intelligence recruitment and quality to explain the phenomenon of employer reputation. Journal of Business Economics and Management, 22(4), 867-883. [Google Scholar] [CrossRef]

Kshetri, N. (2021). Evolving uses of artificial intelligence in human resource management in emerging economies in the global South: some preliminary evidence. Management Research Review, 44(7), 970-990. [Google Scholar] [CrossRef]

Lacey, F. M., Matheson, L., & Jesson, J. (2011). Doing your literature review: Traditional and systematic techniques. Doing Your Literature Review, 1-192. [Google Scholar]

Malik, A., Budhwar, P., Mohan, H., & NR, S. (2023). Employee experience–the missing link for engaging employees: Insights from an MNE’s AI‐based HR ecosystem. Human Resource Management, 62(1), 97-115. [Google Scholar] [CrossRef]

Malik, A., Budhwar, P., Patel, C., & Srikanth, N. R. (2022b). May the bots be with you! Delivering HR cost-effectiveness and individualized employee experiences in an MNE. The International Journal of Human Resource Management, 33(6), 1148-1178. [Google Scholar] [CrossRef]

Malik, A., Nguyen, T. M., & Budhwar, P. (2022a). Towards a Conceptual Model of AI-Mediated Knowledge Sharing Exchange of HRM Practices: Antecedents and Consequences. IEEE Transactions on Engineering Management. [Google Scholar] [CrossRef]

Michelotti, M., McColl, R., Puncheva‐Michelotti, P., Clarke, R., & McNamara, T. (2021). The effects of medium and sequence on personality trait assessments in face‐to‐face and videoconference selection interviews: Implications for HR analytics. Human Resource Management Journal. [Google Scholar] [CrossRef]

Nawaz, N. (2020). Artificial intelligence applications for face recognition in recruitment process. Journal of Management Information and Decision Sciences, 23, 499-509. [Google Scholar]

Ore, O., & Sposato, M. (2022). Opportunities and risks of artificial intelligence in recruitment and selection. International Journal of Organizational Analysis, 30(6), 1771-1782. [Google Scholar] [CrossRef]

Oswald, F. L., Behrend, T. S., Putka, D. J., & Sinar, E. (2020). Big data in industrial-organizational psychology and human resource management: Forward progress for organizational research and practice. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, 7, 505-533. [Google Scholar] [CrossRef]

Pan, Y., Froese, F., Liu, N., Hu, Y., & Ye, M. (2022). The adoption of artificial intelligence in employee recruitment: The influence of contextual factors. The International Journal of Human Resource Management, 33(6), 1125-1147. [Google Scholar][CrossRef]

Park, H., Ahn, D., Hosanagar, K., & Lee, J. (2021, May). Human-AI interaction in human resource management: Understanding why employees resist algorithmic evaluation at workplaces and how to mitigate burdens. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-15). [Google Scholar] [CrossRef]

Prikshat, V., Patel, P., Varma, A., & Ishizaka, A. (2022). A multistakeholder ethical framework for AI-augmented HRM. International Journal of Manpower, 43(1), 226-250. [Google Scholar] [CrossRef]

Qamar, Y., Agrawal, R. K., Samad, T. A., & Jabbour, C. J. C. (2021). When technology meets people: the interplay of artificial intelligence and human resource management. Journal of Enterprise Information Management, 34(5), 1339-1370. [Google Scholar][CrossRef]

Rodgers, W., Murray, J. M., Stefanidis, A., Degbey, W. Y., & Tarba, S. Y. (2023). An artificial intelligence algorithmic approach to ethical decision-making in human resource management processes. Human Resource Management Review, 33(1), 100925. [Google Scholar] [CrossRef]

Sadler‐Smith, E., Akstinaite, V., & Akinci, C. (2022). Identifying the linguistic markers of intuition in human resource (HR) practice. Human Resource Management Journal, 32(3), 584-602. [Google Scholar] [CrossRef]

Sithambaram, R. A., & Tajudeen, F. P. (2023). Impact of artificial intelligence in human resource management: a qualitative study in the Malaysian context. Asia Pacific Journal of Human Resources, 61(4), 821-844. [Google Scholar] [CrossRef]

Stanley, D. S., & Aggarwal, V. (2019). Impact of disruptive technology on human resource management practices. International Journal of Business Continuity and Risk Management, 9(4), 350-361. [Google Scholar] [CrossRef]

Suseno, Y., Chang, C., Hudik, M., & Fang, E. S. (2022). Beliefs, anxiety and change readiness for artificial intelligence adoption among human resource managers: the moderating role of high-performance work systems. The InTernaTIonal Journal of human resource managemenT, 33(6), 1209-1236. [Google Scholar] [CrossRef]

Tambe, P., Cappelli, P., & Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, 61(4), 15-42. [Google Scholar] [CrossRef]

Tian, X., Pavur, R., Han, H., & Zhang, L. (2022). A machine learning-based human resources recruitment system for business process management: using LSA, BERT and SVM. Business Process Management Journal, 29(1), 202-222. [Google Scholar][CrossRef]

Todolí-Signes, A. (2019). Algorithms, artificial intelligence and automated decisions concerning workers and the risks of discrimination: The necessary collective governance of data protection. Transfer: European Review of Labour and Research, 25(4), 465-481. [Google Scholar] [CrossRef]

Trocin, C., Hovland, I. V., Mikalef, P., & Dremel, C. (2021). How Artificial Intelligence affords digital innovation: A cross-case analysis of Scandinavian companies. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121081. [Google Scholar] [CrossRef]

Van den Broek, E., Sergeeva, A., & Huysman, M. (2021). When the Machine Meets the Expert: An Ethnography of Developing AI for Hiring. MIS quarterly, 45(3). [Google Scholar]

Votto, A. M., Valecha, R., Najafirad, P., & Rao, H. R. (2021). Artificial intelligence in tactical human resource management: A systematic literature review. International Journal of Information Management Data Insights, 1(2), 100047. [Google Scholar][CrossRef]

Vrontis, D., Christofi, M., Pereira, V., Tarba, S., Makrides, A., & Trichina, E. (2022). Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review. The International Journal of Human Resource Management, 33(6), 1237-1266. [Google Scholar] [CrossRef]

View articles in other formats