CC BY
95
DOI: 10.24412/2309-4788-2020-10726
З.Р. Мусостов - Ассистент кафедры «Государственное и муниципальное управление» ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет» (E-mail: zmr@hotmail.co.uk),
Z.R. Musostov - Assistant of the State Municipal Administration Department FSBEI HE "Chechen State University";
А.Р. Албастов - Магистрант 1 курса Института экономики и финансов ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет» (E-mail: albastov_ar@mail.ru),
A.R. Albastov - 1st year master's student at the Institute of Economics and Finance FSBEI HE "Chechen State University";
Т-А.М. Дудаев - Магистрант 1 курса Института экономики и финансов ГБОУ ВО «Чеченский государственный университет» (E-mail: TURALIdudaev@yandex.ru),
T-A.M. Dudaev - 1st year master's student at the Institute of Economics and Finance, FSBEI HE "Chechen State University".
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В HR-МЕНЕДЖМЕНТЕ В СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ:
ВНЕДРЕНИЕ, РИСКИ, ОСОБЕННОСТИ USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HR MANAGEMENT IN MODERN RUSSIA: IMPLEMENTATION, RISKS, FEATURES
Аннотация. В данной статье раскрыто внедрение искусственного интеллекта в управление человеческими ресурсами, которое сопряжено с рядом рисков, которые могут нанести непоправимый ущерб компании и ее процессу управления персоналом. И возможно далее вступить в конфликт со стратегиями и тактикой управления, рыночными условиями, имиджем компании, навыками сотрудников и потребностями в инновациях. и др. В исследовании использованы концептуальные аспекты, системы и методы. Аспектный подход позволил выбрать аспект проблемы в соответствии с принципом актуальности или в соответствии с принципом учета ресурсов, доступных для исследования. В данной работе выделены основные виды рисков, с которыми сталкиваются менеджеры по персоналу, а также основные направления снижения рисков. Обоснована необходимость контроля интеллектуальных технологий, используемых в организации.
Abstract. This article describes the implementation of artificial intelligence in human resource management, which is associated with a number of risks that can cause irreparable damage to the company and its personnel management process. And it is possible to further come into conflict with management strategies and tactics, market conditions, company image, employee skills, and innovation needs. etc. Conceptual aspects, systems and methods were used in the research. The aspect approach made it possible to select the aspect of the problem in accordance with the principle of relevance or in accordance with the principle of taking into account the resources available for research. This paper highlights the main types of risks faced by HR managers, as well as the main areas of risk reduction. The necessity of control of intelligent technologies used in the organization has been substantiated.
Ключевые слова: рекрутер, рынок труда, новые технологии, искусственный интеллект, HR-менеджмент, риски.
Key words: recruiter, labor market, new technologies, artificial intelligence, HR management, risks.
Сегодня мало кто сомневается, что ИИ будет активно использоваться для организации ситуаций и ситуаций в ближайшие годы. Технологии искусственного интеллекта предоставляют большой потенциал для оптимальных автоматизированных решений большого количества общих проблем управления человеческими ресурсами. Как показывает практика, многие компании уже добились впечатляющих успехов в этой сфере. В то же время использование ИИ имеет некоторые ограничения и определенные риски. Сокращая время, необходимое для решения множества задач, которыми занимаются специалисты по персоналу, ИИ может одновременно влиять на процесс найма, снижая качество и производительность всей организации. В работе определены основные риски использования ИИ в управлении человеческими ресурсами. Мы говорим о рисках, связанных с подбором и наймом сотрудников, обучением сотрудников, оценкой их работы и многим другим. Подумайте, какие действия должны предпринимать рекрутеры с ИИ, чтобы эффективно предотвращать риски и управлять ими. В исследовании использованы концептуальные аспекты, системы и методы. Аспектный подход позволил выбрать аспект проблемы в соответствии с принципом актуальности или в соответствии с принципом учета ресурсов, доступных для исследования. В исследовании использованы концептуальные аспекты, системы и методы. Аспектный подход позволил выбрать аспект проблемы в соответствии с принципом актуальности или в соответствии с принципом учета ресурсов, доступных для исследования. В исследовании использованы концептуальные аспекты, системы и методы. Аспектный подход позволил выбрать аспект проблемы в соответствии с принципом актуальности или в соответствии с принципом учета ресурсов, доступных для исследования. В исследовании использованы концептуальные аспекты, системы и методы. Аспектный подход позволил выбрать аспект проблемы в соответствии с принципом актуальности или в соответствии с принципом учета ресурсов, доступных для исследования. Поэтому предотвращение рисков и умелое управление ими при их возникновении - важнейшая задача не только
для рекрутеров, но и для всех менеджеров организации. Материалы и методы. Основываясь на результатах научных исследований, известных из деловой литературы, главный вывод состоит в том, что существует прямая связь между использованием умных технологий и возникающим в этом случае управлением рисками.
В исследовании использованы концептуальные аспекты, системы и методы. Аспектный подход позволил выбрать аспект проблемы в соответствии с принципом актуальности или в соответствии с принципом учета ресурсов, доступных для исследования. В исследовании использованы концептуальные аспекты, системы и методы. Аспектный подход позволил выбрать аспект проблемы в соответствии с принципом актуальности или в соответствии с принципом учета ресурсов, доступных для исследования. Например, проблема риска при использовании ИИ может иметь несколько аспектов: социальный, когнитивный, эмоциональный, этический и т.д. Системный подход - это подход к изучению объекта как системы, который выделяет внутренние и внешние коммуникации наиболее важными способами, влияющими на результаты, проверенные на его работу. Концептуальный подход позволил разработать исследовательские концепции, то есть набор основных вариантов, которые определяют общее направление исследования. Инструменты и методы исследования играют важную роль в методологии. В исследовании использованы: формально-научные методы и общая логика. Как известно, система работы с коллегами - сложная проблема [2]. Работа рекрутеров с каждым годом усложняется. В этих условиях новобранцы начинают переходить к технологиям искусственного интеллекта, а точнее - к тенденции современной науки, изучающей, как компьютеры, роботизированные технологии и аналитические системы учат мыслить разумно, как люди, но только быстрее и эффективнее. На современном этапе, характеризовавшемся кризисом и наличием эпидемии, эти процессы не останавливали, а, наоборот, только ускоряли их [1]. Старшие разработчики программного обеспечения, такие как SAP, Microsoft, IBM, Veriato, Entelo и BluVision, активно участвуют в разработке программного обеспечения с элементами искусственного интеллекта и предоставляют возможность реализовать различные стратегии управления людьми в процессе управления людьми. По данным американского агентства Grand View Research, к 2025 году мировой рынок инновационных HR-технологий удвоится и достигнет 30 миллиардов долларов. Большая часть инвестиций на этом рынке сосредоточена на найме средств автоматизации, так как это самая дорогая часть найма сотрудников [3].
Таким образом, можно сказать, что использование искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами стало особенностью реального времени. Новые информационные технологии уже используются, с одной стороны, для обеспечения эффективного управления человеческими ресурсами и экономической выгоды всей компании, а с другой стороны, требуется современный подход к управлению рисками, возникающими в процессе. Главное преимущество искусственного интеллекта - его способность учиться. «Машинное обучение» позволяет, например, искусственному интеллекту принимать ряд человеческих решений и на основе этих данных разрабатывать алгоритм принятия таких решений в будущем после получения этой информации. Следовательно, ИИ во многом зависим от информации, которую он получил с целью обучения. Причем, такой зависимости подвержена машина по отношению к предоставленному не только объему информации, но и ее качеству, ибо качество будущих решений напрямую от этого зависит [1]. Итак, главный риск использования ИИ состоит в том, что он не может эффективно функционировать без наличия "обучающих данных". Алгоритмы, упомянутые выше, основываются на опыте. Наличие такой современной практики, когда руководство организацией характеризуется такими характеристиками, как чрезмерный авторитаризм в управлении, предубеждения и феминизация, может привести к ухудшению ситуации. Он требует "нейтрального" подхода к ИИ, чтобы каждый мог "нанять" его и контролировать его алгоритмы для обеспечения его продуктивной работы. Тем не менее, алгоритмы, которые были разработаны впервые, требуют от человека времени и точности, чтобы сделать ИИ более точным.
Преимущество ИИ над людьми, несомненно, заключается в способности усовершенствовать процесс отражения людей на необходимые рабочие места, в то же время применение этических стандартов в научно обоснованных методов отбора уменьшается. Как результат, компании могут столкнуться с этическими проблемами при внедрении ИИ. Поскольку машины могут собирать, отслеживать и анализировать все данные человека, эти устройства, скорее всего, будут использовать эти данные для тех же данных. Нетрудно представить, что некоторые ссудные компании откажут этому человеку в займе на основе данных, зафиксированных автомобилем: несвоевременные платежи, плохое управление, курение в ограниченных местах, осуществление телефонных звонков и тому подобное. При таком "социальном рейтинге" будущий работодатель может дать этому кандидату снять вакансию. Например, в Китае внедрена система, которая называется системой социальной классификации. Это система оценки отдельных граждан или организаций по различным критериям, значения которых определяются с помощью средств массового наблюдения и использования методов анализа больших данных. Вместе с тем следует отметить, что благодаря системе члены общества сознательно или бессознательно становятся законопослушными и начинают действовать иначе. Этические проблемы, связанные с использованием ИИ, также включают риск дискриминации.
По мнению большинства исследователей, дискриминация - это дифференцированное отношение и нормы для мужчин, женщин и людей разной расы. Часто разница может быть непреднамеренной. Например, если пожарная организация почти никогда не трудоустраивает женщину, нанимая ИИ, скорее всего, решит, что крайне нежелательно для компании продвигать женщин на руководящие должности. Или, как это делал Facebook, продвигая рабочие места в области науки, технологий, техники и математики. Они рекламируют для мужчин, поскольку они дешевле, чем у молодых женщин, экономит деньги. Однако в результате этой гендерной дискриминации они потеряли больше денег, чем сэкономили. А все потому, что алгоритмы настроены так, что реклама
может максимизировать прибыль. Такие разновидности дискриминации, многие из которых, такое предвзятое отношение, в конечном итоге должны быть исключены из алгоритмов. Предприятиям нужно исследовать все факторы, дискриминируют и вызывают убытки в бизнесе. Работа руководителей корпораций заключается в предвидении таких рисков и поиска способов управления ими. Конечно, использование ИИ требует дополнительных ресурсов для выявления и устранения дискриминации. Можно также говорить о других проблемах нравственного риска при использовании ИИ. Существует риск самопроизвольного и ненадлежащего использования данных устройства. Например, используйте информацию, чтобы помочь определить вероятность освобождения высококвалифицированного работника. Например, предположим, менеджеры получают информацию от машины, что «этот работник скорее всего пойдет», и тогда руководство может вести себя плохо - обращать внимание и менять отношение к этим работникам. Поэтому руководители организации должны уметь правильно использовать влияние социальных, когнитивных и эмоциональных факторов на поведение в экономике. Между тем важно понимать, что ИИ является «инструментом», предоставляющая предложения и совершенствования, и все же не системой, которая может принимать решения самостоятельно [4].
Также можно заметить, что с появлением искусственного интеллекта ряд профессий исчезнет с рынка труда, что на самом деле приведет к повышению уровня безработицы. Исследование консалтинговой фирмы Gartner показало, что использование технологий ИИ в 2020 году приведет к сокращению рабочих мест. Поэтому, говоря об опасностях использования ИИ, нельзя игнорировать вопрос этики, особенно при приеме на работу и отборе соискателей: получение информации о соискателях. Да, у компании должна быть информация о кандидатах, но процесс не безграничен, и здесь организация может подчиняться этическим стандартам. Таким образом, защита персональных данных, которая обеспечивает каждому соискателю в процессе отбора искусственный интеллект с равным и объективным потенциалом, является одной из актуальных задач менеджера по персоналу при внедрении ИИ [2]. Конечно, можно научить ИИ фокусироваться на реальных (предсказуемых) прогностических показателях, а также игнорировать ненужные или ложные сигналы и другие факторы. Тогда ИИ точно будет работать быстрее и эффективнее, чем менеджеры по персоналу или рекрутеры. Однако не факт, что ускорение или снижение затрат на прогнозирование использования машины решит основные проблемы в процессе найма. Важно иметь определенные критерии или, короче говоря, эффективные показатели для определения надежности в истинном смысле этого слова, когда сотрудник занимает определенную должность или обычно занимает свое место в компании. При такой высокой производительности сотрудников компания может создавать только серьезные модели для правильного прогнозирования будущей производительности сотрудников и определения пригодности человека к работе [1]. Короче говоря, использование ИИ в управлении людьми в значительной степени определяется способностью идентифицировать данные, которые имеют решающее значение для компании, а затем обучать машины. Для этого нужны определенные человеческие навыки.
Кроме того, по-прежнему существует потребность в найме специалиста для компании, например, если вам нужно наладить отношения, укрепить бренд работодателя, провести переговоры и в ряде других организационных мероприятий. Часто менеджерам по персоналу предлагают различные инструменты и рекламируют я или программы поддержки ИИ. Однако иногда это не так. Следует отметить, что некоторые компании, производящие и продвигающие инструменты искусственного интеллекта, избегают таких задач, как машинное обучение. К сожалению, эти типы технологий восходят ко II веку. Машины, которые качественно и быстро оценивают множество доступных вариантов, отлично справляются со своей задачей, но, к сожалению, не обучаются. Конечно, искусственный интеллект может от этого выиграть, но эти технологии могут быть недостаточно гибкими. По мнению некоторых руководителей компаний, необходимо создавать «иллюстративные» и «прозрачные» системы ИИ. Короче говоря, при принятии решения система должна сообщить причину этого решения, чтобы человек мог принять решение о целесообразности этого решения. Кроме того, они обнаружили, что организации должны придерживаться этого стандарта и что он должен быть более важным для них при разработке новых инструментов. При этом они указали, что несколько систем ИИ обычно работают, игнорируя этот факт. Поэтому при разработке технологических решений, использующих искусственный интеллект, законно следовать соответствующим рекомендациям. Прежде всего, вам необходимо понять, как работает программное обеспечение (ПО), которое компания хочет приобрести: в соответствии с принципами и моделями ИИ анализирует доступную информацию, учится, выполняет важные действия и принимает решения. Передача информации о программном обеспечении через компанию требует осторожности, чтобы не забывать, что качество и объем данных будут иметь решающее значение для некоторых результатов в будущем. Менеджеры должны убедиться, что компания - разработчик программного обеспечения - имеет информацию о возможной предвзятости и постоянно работает над решением этой проблемы. Признано, что одно из главных преимуществ реализации второго - устранение умственных ошибок. Руководство компании должно иметь возможность оценивать потенциальные этические риски в будущем. Цель состоит в том, чтобы определить ключевые проблемы защиты персональных данных и персональных данных и то, как все это повлияет на репутацию и будущий имидж компании, с которыми организация может столкнуться в будущем при принятии управленческих решений [3]. Поэтому методы искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами все чаще внедряются современными компаниями. Помогают решать самые сложные задачи, возникающие при управлении персоналом в сфере подбора и обучения.
Важной предпосылкой эффективного использования ИИ, чтобы инструменты ИИ безусловно работали, подготовка к найму, чтобы стало понятно, как эти ИИ могут дополнить и повысить эффективность кадровых
агентств и менеджеров по персоналу. Компании. Поэтому машинное обучение - это революционная компьютерная технология, которую назвали «искусственным интеллектом». Руководителям компаний необходимо учитывать другие риски, которые являются общими при использовании ИИ: риски самопроизвольного и ненадлежащего использования машинных данных; Этические риски дискриминации: по полу и расе. Независимо от того, как она была намеренно или случайно создана, организация должна взять на себя ответственность за это. Предприятиям нужно исследовать все факторы, дискриминируют и вызывают убытки в бизнесе. Работа руководителей корпораций заключается в предвидении таких рисков и поиска способов управления ими. Использование искусственного интеллекта, естественно, требует дополнительных инструментов для выявления причин рисков и их устранение.
Источники:
1. Агравейл Х.Г. Искусственный интеллект на службе экономики. / Агравейл Х.Г. // Как машинные прогнозы помогают принимать решения. М: Манн, Иванов и Вербер - 2019 - С. 336.
2. Балаганская В.С. Искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами: возможности для ставок / Ба-лаганская В.С., Чуланова О.Л. // Новое поколение - 2019 - №20 - С. 19-24.
3. Персен Дж. Искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами: действительно «убийца» / Персен Дж. // - Электронный ресурс - https://aiconference.ru/ru/article/ii-v-hr-sfere-podbor-personala-borba-s-tekuchkoy-kadrov-i-obshchenie-s-pomoshchyu-chat-botov-97300 (дата обращения: 30.11.2020)
4. Как работает китайская система рейтинга граждан: преступления и наказания -Электронный ресурс - URL: http: //habr.com>ru/post/412263/ - дата обращения: 2.12.2020).
References:
1. Agravale H.G. Artificial intelligence at the service of the economy. / Agravale H.G. // How machine predictions help you make decisions. M: Mann, Ivanov and Verber - 2019 - С. 336.
2. Balaganskaya V.S. Artificial Intelligence in Human Resource Management: Betting Opportunities / Balaganskaya V.S., Chulanova O.L. // New Generation - 2019 - No. 20 - P. 19-24.
3. Persen J. Artificial intelligence in human resource management: really a "killer" / Persen J. // - web source - https://aiconfer-ence.ru/ru/article/ii-v-hr-sfere-podbor-personala-borba-s-tekuchkoy-kadrov-i-obshchenie-s-pomoshchyu-chat-botov-97300 (date of access: 30.11.2020)
4. How the Chinese Citizens Rating System Works: Crime and Punishment - web source - URL: http: //habr.com>ru/post/412263/ - date of access: 2.12.2020).
DOI: 10.24412/2309-4788-2020-10727
С.И. Муцалов - старший преподаватель кафедры Конституционного административного права, Чеченский государственный университет, Saydahmad1975@mail.ru,
S.I. Mutsalov - The Senior lecturer of the Department Constitutional administrative law, Chechen state University;
Б.Х. Вашаев - ГБПОУ «ДСЭК им. Д.Б. Абдурахманова, vashbaudi@mail.ru, B.H. Vashaev - COLLEDGE "of DSAC them. D. B. Abdurakhmanov; Т.Ш. Экперова - магистрант-3 курс, кафедры Экономики труда и управления персоналом, Дагестанский государственный университет, Tatuv.ekperova@mail.ru,
T.Sh. Akperova - master's degree-3rdyear, departments Labor Economics and personnel management, Dagestan state University.
БЕЗРАБОТИЦА КАК СОЦИАЛЬНАЯ ПОЛИТИКА НА ЖИЗНЬ UNEMPLOYMENT AS A SOCIAL POLICY FOR LIFE
Аннотация. За последние три десятилетия безработица стала одной из самых серьезных проблем не только в развивающихся, но и в развитых странах. Безработица ведет к массовой бедности, снижению заработной платы угрожает социальной и политической стабильности. Безработица среди молодежи - одна из самых острых проблем в современном мире. Для многих штатов — это не новая проблема. Однако в условиях экономического кризиса ситуация ухудшилась, затронув жизнь многих молодых людей, в том числе высококвалифицированных выпускников университетов и молодых людей, находящихся в трудных обстоятельствах. Но в каждой стране есть определенная степень безработицы и ее последствия.
Abstract. Over the past three decades, unemployment has become one of the most significant problems, not only in developing but also in developed countries. Unemployment leads to mass poverty, lower wages, and threatens social and political stability. Youth unemployment is one of the most pressing problems in the modern world. This is not a new problem in many states. However, it has worsened in the context of the economic crisis, and affects a wide range of young people, both highly qualified university graduates and young people in difficult life situations. But each country has certain reasons for unemployment, the level, its consequences.
Ключевые слова: рынок труда, безработица, занятость, виды безработицы. Key words: labor market, unemployment, employment, types of unemployment
