Статья
Цель исследования. Актуальность применения искусственного интеллекта (ИИ) в управлении человеческими ресурсами существенно возрастает в условиях сервисной экономики и креативного менеджмента. Приоритетами становятся устойчивое развитие, инновации и сбалансированное развитие составляющих человеческого капитала. ИИ рассматривается как инструмент управления и повышения эффективности HR-маркетинга в экосистеме сферы физической культуры и спорта (ФКиС). Его применение позволяет разрабатывать структурированные решения, прогнозировать комплекс эффектов, проводить реинжиниринг бизнес-процессов.
Методы и организация исследования. Дизайн исследований осуществлен на основе системного анализа, процессного подхода, синтеза и структурно-функционального проектирования. Применен контент-анализ спектра статей, их мониторинг с использованием баз данных Еlibrary.ru, Link. springer.com, Scholar.google.com и др., методы тематического анализа.
Результаты исследования и их обсуждение. Предложены элементы комплексной методологии изучения применения ИИ в HR-маркетинге. Разработана структура экосистемы сферы ФКиС по принципу клиентоцентричности, выделены бизнес-процессы HR-маркетинга по спектру применяемых цифровых технологий и уровням управления. Научная новизна состоит в определении возможностей и эффектов внедрения и совместного использования инструментов ИИ в экосистеме сферы ФКиС в целях обеспечения качества процессов HR-маркетинга по уровням управления. Определен потенциал интеграции ИИ в бизнес-модель HR-маркетинга, систематизированы критерии выбора его инструментов.
Заключение: результаты исследования могут быть использованы для совершенствования стратегии цифровизации и системы управления сферы ФКиС.
. Балабанова, Л. В. Современные тенденции в сфере управления персонал-маркетингом / Л. В. Балабанова, Е. В. Сардак, Е. А. Анциферова // Первый экономический журнал. – 2023. – № 3(333). – С. 12-18. – DOI 10.58551/20728115_2023_3_12. – EDN SNJRVO.
2. Джуха, В. М. Маркетинг персонала: инновационные технологии использования генеративного искусственного интеллекта / В. М. Джуха, Р. Р. Погосян, А. В. Батыргалиев // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. – 2024. – Т. 12, № 2(65). – С. 7-18. – DOI 10.34220/2308-8877-2024-12-2-7-18. – EDN EPYEWF.
3. McKinsey. Состояние искусственного интеллекта в 2024 году. – URL: https://ict.moscow/research/global-survey-on-ai-in-early-2024/
4. Новосельцева, Е. Г. Направления использования технологий искусственного интеллекта в HR-маркетинге и управлении персоналом / Е. Г. Новосельцева // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). – 2024. – Т. 31, № 2. – С. 75-85. – DOI 10.54220/v.rsue.1991-0533.2024.22.39.009. – EDN BIURZT.
5. Рязанова, Г. Н. Изменения на рынке человеческих ресурсов как ключевой фактор политических решений. Управление / Г. Н. Рязанова. – 2023;11(4). – С. 129-137. https://doi.org/10.26425/2309-3633-2023-11-4-129-137
6. Таппасханова, Е. О. Маркетинг персонала: современный подход / Е. О. Таппасханова, З. А. Мустафаева, Р. А. Токмакова, Ф. Р. Бисчекова // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2020. – № 8-1. – С. 96-104. – DOI 10.17513/vaael.1262. – EDN TYOOPR.
7. Социологический опрос. Нейросети в подборе персонала уже применяет каждый девятый рекрутер. 24 февраля 2025 года. - URL: https://www.superjob.ru/research/articles/115171/nejroseti-v-podbore-pe…
8. Технологии Доверия. Искусственный интеллект в HR в 2024 году. URL: https://ict.moscow/research/iskusstvennyi-intellekt-v-hr-v-2024-godu/
9. Умарова, М. А. Маркетинг персонала: понятие и сущность / М. А. Умарова, М. А. Джамалдинова // Вопросы устойчивого развития общества. – 2022. – № 8. – С. 96-101. – DOI 10.34755/IROK.2022.57.41.008. – EDN KCWMZP.
10. Чумаченко, Г. В. Инновационные технологии в маркетинге персонала: использование бенчмаркинга в условиях корпоративной коллаборации / Г. В. Чумаченко, Р. И. Литвин // Вестник Луганского государственного университета имени Владимира Даля. – 2023. – № 4(70). – С. 119-122. – EDN GVCOCV.
11. Alam, S., Dong, Z., & Kularatne, I.et al. Exploring approaches to overcome challenges in adopting human resource analytics through stakeholder engagement. Manag Review Quarterly. - URL: https://doi.org/10.1007/s11301-025-00491-y
12. Akmeikina, E., Eilers, K., Manhai Li, M., & Peters,C. Empowerment Effects in Human-machine Collaboration - A Systematic Literature Review and Directions on Hybrid Intelligence Behavior Patterns. PACIS 2022 Proceedings, 179. – URL: https://aisel.aisnet.org/pacis2022/179
13. Belizón, MJ., Majarín, D., & Aguado, D. Human resources analytics in practice: a knowledge discovery process. Eur Manag Rev. – 21(3). – Р. 659–677. – URL: https://doi.org/10.1111/emre.12605
14. Cappelli, P., & Tavis, A. et al. The New Rules of Talent Management. Harvard Bus Rev. 2 REPRINT R1802B. Product Number: R1802B-PDF-ENG. - URL: https://hbsp.harvard.edu/product/R1802B-PDF-ENG.
15. Cappelli., P., Tambe, P., & Yakubovich, V. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward. – URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3263878
16. Choudhuri. S., Veeranalla, S., Gamini, P., Manike, C., Priya, U., & Katta, K. S..AI-Powered HR Marketing Revolutionizing Employee Recruitment and Retention Strategies, International Conference on Intelligent Computing and Emerging Communication Technologies (ICEC). – Р. 1-6. – URL: https://doi.org/10.1109/ICEC59683.2024.10837529.
17. Chang, J., Wang, S., & Li, Q. Digital marketing strategies leveraging data fusion and communication technology for effective human resource management and organizational configuration. Computer-Aided Design and Applications. – 21. – Р. 119-134. – URL: https://doi.org/10.14733/cadaps.
18. DiClaudio, M. People analytics and the rise of HR: how data, analytics and emerging technology can transform human resources (HR) into a profit center. Strateg. HR Review. – 18. – Р. 42-46. – URL: https://doi.org/10.1108/SHR-11-2018-0096
19. Fenwick, A., Molnar, G., & Frangos, P. The critical role of HRM in AI-driven digital transformation: a paradigm shift to enable firms to move from AI implementation to human-centric adoption. Discov Artif Intell. – 4(34). – URL: https://doi.org/10.1007/s44163-024-00125-4
20. Garcia-Arroyo, J., & Osca, A. Big data contributions to human resource management: a systematic review. The International Journal of Human Resource Management. – 32(20). – Р. 4337–4362. – URL: https://doi.org/10.1080/09585192.2019.1674357
21. Heath, D. R. All in on AI: how smart companies win big with artificial intelligence: Authored by Thomas H. Davenport & Nitin Mittal, Harvard Business Review Press. ISBN: 978-1-64782-469-3. Journal of Information Technology Case and Application Research. – 25(3). – Р. 200-204. – URL: https://doi.org/10.1080/15228053.2023.2228675
22. Heidemann, A., Hülter, S. M., & Tekieli, M. Machine learning with real-world HR data: mitigating the trade-off between predictive performance and transparency. The International Journal of Human Resource Management. – 35(14). – Р. 2343-2366. – URL: https://doi.org/10.1080/09585192.2024.2335515
23. Johnson, B. A., Coggburn, J. D., & Llorens, J. J. Artificial intelligence and public human resource management: Questions for research and practice. Public Personnel Management. – 51(4). – Р. 538-562.
24. Meister, J. (2024) The Top Ten HR Trends That Matter Most In 2024. Forbs. – URL: https://www.forbes.com/sites/jeannemeister/2024/01/04/the-top-ten-hr-tr…
25. Nemanick, R. (2023), Book Review: Excellence in People Analytics by Jonathan Ferrar and David Green. Personnel Psychology. – 76(3). – Р. 981-983. - URL: https://doi.org/10.1111/peps.12594
26. Pathak, S., & Solanki, V.K. Impact of Internet of Things and Artificial Intelligence on Human Resource Development. Further Advances in Internet of Things in Biomedical and Cyber Physical Systems. Intelligent Systems Reference Library. – (193). – Р. 239-267. – URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57835-0_19
27. Poulose, S., Bhattacharjee, B., & Chakravorty, A. Determinants and drivers of change for digital transformation and digitalization in human resource management: a systematic literature review and conceptual framework building. Manag Review Quarterly. – URL: https://doi.org/10.1007/s11301-024-00423-2
28. Raut, R.D., Gardas, B., Luthra, S., Narkhede, B., & Kumar Mangla, S. Analysing green human resource management indicators of automotive service sector. International Journal of Manpower. - 41(7). – Р. 925-944. – URL: https://doi.org/10.1108/IJM-09-2019-0435
29. Samara, E., Kilintzis, P., & Katsoras, E. et al. A system dynamics approach for the development of a Regional Innovation System. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 13, (26). – URL: https://doi.org/10.1186/s13731-024-00385-5.
30. Singh, A., & Shaurya, A. Impact of Artificial Intelligence on HR practices in the UAE. Humanit Soc Sci Commun. – (8). – Р. 312. – URL: https://doi.org/10.1057/s41599-021-00995-4
31. Vulpen, E., Veldsman, D., & Merwe, M. 11 HR Trends for 2025: Embracing Disruption. – URL: https://www.aihr.com/blog/hr-trends/
32. Zhai, Y., Zhang, L., & Yu, M. AI in Human Resource Management: Literature Review and Research Implications. J Knowl Econ. – (15). – Р. 16227-16263. – URL: https://doi.org/10.1007/s13132-023-01631-z
