CC BY
0Влияние технологий искусственного интеллекта на систему человекоориентированного управления компанией
Гильдингерш Марина Григорьевна,
д.э.н., профессор кафедры бизнес-информатики и менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения E-mail: mgild@mail.ru
Использование искусственного интеллекта в деятельности предприятий и организаций закладывает фундамент для возникновения ряда противоречий. Объективизацию их сущности и специфики целесообразно начать с определения сущности, преимуществ и перспектив применения технологий искусственного интеллекта в деятельности предприятий и организаций.
Актуальность исследования обусловлена тем, что применение технологий искусственного интеллекта в современное время становится наиболее приоритетным направлением при формировании эффективной системы управления. Целью данного исследования является изучение сущностного содержания технологий искусственного интеллекта и возможностей его применения в практике предприятий и организаций. Использовались такие методы, как: систематический обзор литературы, эмпирическое исследование и статистический анализ данных. Результаты исследования показали, что внедрение технологий искусственного интеллекта является эффективным методом управления организацией. Выводы исследования подтверждают актуальность и значимость использования искусственного интеллекта в практике человеко-ориентированного управления. Полученные результаты исследования могут быть применены для повышения успешности предприятий и организаций, освобождение человека от рутинных функций и обеспечение более творческого содержания труда.
Ключевые слова: искусственный интеллект, челове-ко-ориентированное управление, фреймворк, нейронные сети, инженерия знаний, чат-ботов, CRM-системы.
В современных реалиях, которые преисполнены неопределённостью, хаотичностью, динамичностью и турбулентностью, искусственный интеллект (далее - ИИ) становится все более важным элементом многих сфер деятельности социума, сфера управления организациями и человеческими ресурсами -не исключение. Под «искусственным интеллектом» принято понимать свойство искусственных интеллектуальных систем, обусловленное набором технологий и методов. Данное свойство проявляется в способности к выполнению задач, ранее являющихся прерогативой человека, в том числе включающих в себя творческую и креативную составляющую.
Описание развития и имплементации феномена искусственного интеллекта в систему человекоориентированного управления целесообразно начать с рассмотрения теоретических основ феномена Искусственного Интеллекта. Фокус внимания современных теоретиков и практиков в последнее десятилетие прикован к анализу активного развития технологий ИИ. Так, ИИ становится неотъемлемой частью повседневности, внедряясь в разнообразные сферы деятельности (медицина, промышленность, финансы, образование) и модернизируя способы их функционирования. При этом имплементация ИИ требует фокусирования на его влиянии на человека при обеспечении управления этой технологией.
Истоки и революция исследований в области ИИ укореняется в 1950-ые годы - пионером в данной сфере стал британский математик Алан Тьюринг. Он сформулировал тест Тьюринга (метод определения интеллекта машины). Далее, не менее важный этап - в 1970-х годах появились экспертные системы, содержащих знания для принятия решений в различных областях. Успех в области информационных и компьютер-
48
ных технологий XXI века ознаменован прогрессом ИИ и ростом объёмов обработки данных, обеспечиваемых вычислительной мощностью ИИ. Данные события позволили войти ИИ в историю и стать своеобразным фундаментом для иных развивающихся направлений ИТ-индустрии. Так, модели машинного обучение и нейронные сети открыли новые горизонты для оптимизации систем ИИ, которые способны обучаться на больших массивах данных и эффективно решать задачи [1].
Технологии ИИ в современном контексте создают все основы для развития систем, способных понимать и анализировать текст, речь, изображения, а также прогнозировать и предсказывать ход тех или иных событий и явлений, принимая дальнейшие решения на основе этих данных. Успех ИИ в сфере автоматизации здравоохранения, финансов и иных сферах демонстрирует неоспоримый прогресс ИТ-технологий.
Отметим, что многообразие различных подходов к определению и классификации ИИ позволяет учитывать специфику и важные детализированные аспекты данной технологии.
Рассмотрим основные подходы к определению и классификации ИИ, визуализированные на рис. 1 [3].
Рис. 1. Подходы к классификации ИИ
1. По критерию функциональности.
- ИИ как система, ориентированная на символьные вычисления. Рассматривая данный поход с точки зрения исторических аспектов, символьный подход был первым в цифровую эпоху. Был создан Лисп - первый язык символьных вычислений. Отметим, что символьный подход в первую очередь призван функционировать, основываясь на слабо формализо-
ванных представлениях и их смысловых значениях. Так, продуктивность работы ИИ в соответствии с данным подходом, основывается на свойстве выделять и анализировать уже существующую информацию, при этом аккумулируя в анализе адаптивность и абстрагирование. Абстрагирование достигается путем создания системы конструктивных сущностей и алгоритмов, а фундаментом адаптивности становятся многочисленные инвестиции в «нетипичные» задачи для системы ИИ. То есть, ключевое функциональное свойство символьных вычислений - это генерация новых правил в момент выполнения программы.
- ИИ как система, ориентированная на логическое программирование. Логический подход утверждает, что основа систем ИИ укореняется в моделирование рассуждений, то есть теоретическим фундаментом является логика - в этих целях применяют язык и систему логического программирования.
- ИИ как система, основанная на гибридном подходе. Так, согласно гибридному подходу, широта спектра вычислительных и когнитивных возможностей ИИ в полной мере зависит от эффективности синергии нейронных сетей и символьных моделей. В таком случае ряд правил будут генерироваться с помощью нейронных сетей, а их дальнейшая обработка будет выполняться за счёт гибридных систем.
2. По методам и технологиям.
- Обработка естественного языка. Работа с естественными языками подразумевает набор возможностей понимания, обработки и генерирования текстовых материалов по аналогии с человеком, то есть с использованием ряда креативных и когнитивных свойств. В рамках данного направления естественный язык обрабатывается так, что система ИИ способна приобрести знания самостоятельно, используя информацию из какой-либо базы данных. Добавим, что данное
49
направление является основой и для иных технологий ИИ, в том числе глубокого анализа текста и машинного перевода.
- Инженерия знаний. Представление и использование знаний, то есть их инженерия, достигается за счёт обработки, систематизации и анализа информации. Немаловажную роль также играют экспертные системы -программы, оперирующие на основе баз знаний.
- Машинное обучение. Машинное обучение основано на процессе самостоятельного получения знаний ИИ. Задействуются два метода - обучение без учителя и обучение с учителем. В первом случае представляется возможной идентификация образов во входном потоке, во втором - применение методов регрессионного анализа и классификации для распознавания категории, к которой принадлежит тот или иной образ. В данную группу направлений входит широкий спектр задач на распознавание образов - анализ и распознавание как речи и символов, так и рукописных символов. Это позволяет использовать данные для прогнозирования, классификации и оптимизации процессов.
- Нейронные сети. Нейронные сети как одна из технологий ИИ призваны имитировать образ функционирования и работы человеческого мозга, состоящего из нейронов, тем самым представляется возможным для ИТ-устройств обучаться и принимать решения по аналогии с человеком. Так, компьютеры анализируют сложные структуры данных, выявляют закономерности и делают прогнозы по сценариям.
3. По областям применения.
- Медицина. Благодаря некоторым системам искусственного интеллекта медицинские работники могут в деталях проанализировать медицинские персональные данные и сформировать максимально глубинное понимание о состоянии здоровья пациента, а также спрогнозировать рекоменда-
ции по лечению. Это потенциально может привести к снижению стоимости лечения, более эффективному использованию ресурсов и значительному упрощению процесса здравоохранения.
- Финансы. Используя нейронные сети и механизмы машинного обучения, финансовый сектор получает доступ к автоматизированному улучшению клиентского сервиса, рационализации операционной деятельности и повышению уровня персонализации обслуживания клиентов. Финансовые предприятия и организации используют ИИ для того, чтобы максимально автоматизировать выполнение многих рутинных задач, это достигается путём создания программных роботов, которым можно делегировать ряд стандартизованных таких задач, в том числе обработку кредитных заявок. Кроме того, ИИ помогает анализировать рынки, принимать инвестиционные решения и управлять финансами.
- Промышленность и производство. Применение ИИ в промышленной индустрии раскрывает дополнительные перспективы как в производстве продукта, так и в менеджменте предприятий, в связи с чем появляется возможность оперативной корректировки всей деятельности в соответствии с требованиями рынка, а также разработка продукта, соответствующего потребительским запросам, что способствует сокращению издержек и рационализации процесса производства.
- Маркетинг. В маркетинге эти технологии касаются персонализации, вместе с тем они служат для решения и более масштабных целей: идентификации существующих трендов, прогнозирования потребительских предпочтений, определения стоимости рекламных кампаний и их бюджета, сегментирования потребителей и выявления латентного рыночного потенциала [9].
Российское правительство и ведущие научные институты активно разра-
50
батывают и внедряют программы и исследования в области искусственного интеллекта. Например, существует поддержка программ, направленных на развитие кадрового потенциала в области ИИ, а также финансирование научных исследований, направленных на создание социально-значимых технологий.
В конце декабря 2023 года в России были выбраны шесть центров, которые будут получать финансирование в размере 5 миллиардов рублей (с учетом внебюджетного финансирования) на исследования в области искусственного интеллекта (ИИ).
Эта поддержка будет предоставлена следующим учреждениям: НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина, Самарский университет им. академика С.П. Королёва, Новосибирский государственный университет, НИЯУ «МИФИ», ННГУ им. Н.И. Лобачевского, СПбГУ.
Каждое из этих учреждений получит до 632 миллионов рублей к 2026 году на развитие области искусственного интеллекта. Эти средства будут направлены на развитие специализированных научных исследований в области ИИ, разработку практических приложений на основе искусственного интеллекта, которые будут внедрены в промышленные партнеры, а также на обучение специалистов в данной области и создание отраслевых баз данных [4].
Таким образом, можем подчеркнуть, что подходы к определению и классификации технологий ИИ основываются не только на методологии и теоретических аспектах, но учитывают и практическую значимость технологий. Это позволяет говорить о том, что, несмотря на то, что работа ИИ основывается на обработке и анализе данных и вытекающем из них процессе принятия решений и выполнения задач, в современном контексте функционирование систем ИИ имеет ряд ограничений.
Так, первостепенный вопрос - проблема интерпретируемости готовых решений ИИ, то есть сложность объяснения того, почему решение было принято именно тем или иным специфичным образом. Особенно актуален данный во-
прос для сфер, где важна прозрачность и ясность при принятии решений, например, для сферы управления человеческими ресурсами.
Отметим, что ИИ - это мощный инструмент, функционально значимый для автоматизации процессов, оптимизации принятия решений и повышения эффективности во многих сферах бизнеса. Для максимизации эффективности необходимо видеть картину полностью - принимать во внимание и потенциал, и ограничения современных технологий Ии. Развитие ИИ приобретает сегодня все большее значение и широко применяется в различных отраслях, поэтому важно учитывать концепцию человекоориен-тированного управления, где использование опций, предлагаемых системами и технологиями ИИ играет важную роль [5].
Так, под человекоориентированным управлением принято понимать подход к управлению, в котором основное внимание уделяется потребностям, предпочтениям и ценностям человека. То есть, гарантом лояльности, эффективности и вовлеченности сотрудников компании в данном случае выступают не вид деятельности, не анализ рабочих мест и технологий, а индивид, выступающий ключевым звеном, участником процесса труда. Прогнозирование степени участия того или иного индивида в корпоративной жизни и процессах труда достигается за счёт установления свойств личности работников, их мотивации, потребностей и ценностных ориентаций. В таком случае человекоориентированное управление предприятием или организацией позволяет увеличить рост производительность труда на 10-20%, сократить непроизводственные затраты на 7-10%, также активизировать вовлеченность сотрудников в жизнь компании, её стратегические цели и миссию [8].
В рамках данного подхода, целесообразно использовать технологии, адаптированные к потребностям и возможностям персонала. Поскольку персонал является ключевым звеном, на которое топ-менеджмент человекоориентирован-ных компаний ориентируется при при-
51
нятии управленческих решений, на положение и ощущения персонала в таких компаниях ориентируются также при разработке и использовании различных технологий, включая искусственный интеллект.
При внедрении ИИ в целях автоматизации и оптимизации процессов важно признать, что управление на основе ИИ должно быть ориентировано в первую очередь на комфорт человека, при реализации в работе технологий ИИ это позволит создать удобные и интуитивно понятные инструменты, отвечающие потребностям персонала компании. Использование ИИ в управлении также позволяет сделать более понятными процессы принятия управленческих решений и повышает качество взаимодействия сотрудников, тем самым не только повышается эффективность использования ИИ, но и укрепляется доверие между персоналом и внедрённой им технологией [11].
Подчеркнём, что технологии ИИ играют важную роль в развитии и расширении сферы влияния человекоориентиро-ванного управления, поэтому применение ИИ в рамках этого подхода позволит внедрять более гуманные и эффективные принципы работы и управления человеческими ресурсами, способствуя инновационному развитию и росту индекса счастья сотрудников. Кроме того, человекоориентированное управление включает в себя набор принципов, определяющих потребности, предпочтения и ценности персонала, необходимых для учёта при разработке и использовании систем ИИ в компании, а именно:
• идентификация потребностей персонала;
• фокус на личностных особенностях;
• сохранение влияния человека;
• прозрачность в процессе принятия
решений [7].
Описывая перспективы использования ИИ в человекоориентированном управлении, отметим, что тенденции развития в этой области демонстрируют, что следует сделать акцент на вопросах этики и безопасности данных при разработке и внедрении ИИ. Только при-
держиваясь этических принципов и обеспечивая безопасность данных, можно обеспечить устойчивое и эффективное использование ИИ в управлении, не нарушая прав и интересов персонала компании.
Рассмотрим конкретные кейсы, где технологии ИИ отражены в практическом применении в системе человекоо-риентированного управления [6].
В первую очередь, отметим, что ИИ используется для автоматизации. Данная функция предполагает использование технологий ИИ для автоматизации и «упрощения» стандартных задач HR, не требующих креативного и когнитивного подкрепления. Это позволяет освободить сотрудников от повседневного функционала и даёт возможность сфокусироваться на более важных задачах, требующих креативного подхода и стратегического мышления. Само внедрение технологий на основе искусственного интеллекта является проблемной задачей, требующей качественной работы HR-специалистов. Такие технологии могут вызывать сопротивление и недоверие сотрудников и кандидатов. Этот факт подтверждается данными проведенного нами социологического исследования среди ведущих кадровых агентств Санкт-Петербурга в ноябре 2022 года. Исследование проводилось в форме экспертного интервью с топ менеджерами 8 кадровых агентств (Империя кадров, СтаффВелл, HR Аналитика, NH Resources, Артекс Групп, Анкор, Ефимов и партнеры, Лана). Объем выборочной совокупности -28.
По результатам исследования подтвердилась гипотеза о том, что внедрение технологий подбора на основе искусственного интеллекта может вызвать ухудшение социально-психологического климата в коллективе, повысить неуверенность сотрудников в завтрашнем дне, негативно сказаться на их социальном самочувствии. По мнению экспертов, использование технологий искусственного интеллекта при подборе персонала обязательно приведет к реструктуризации функционала специалистов - ре-крутеров, что даст возможность сокра-
52
тить численность данных специалистов в среднем до 7%. Также экспертами отмечается, что внедрение технологий искусственного интеллекта в практику подбора персонала может вызвать рост числа конфликтных ситуаций на 5%, что, безусловно, отразиться на эффективности работы кадрового агентства.
Исходя из вышеизложенного, целесообразно, на наш взгляд, выделить те этапы процесса подбора персонала, где внедрение технологий на основе искусственного интеллекта будут наиболее эффективны. Они представлены в таблице 1.
Таблица 1. Внедрение искусственного интеллекта в процессы подбора персонала
№ Этапы подбора персонала Внедрение технологий ИИ
1. Выявление потребностей -
2. Формирование требований к должности и кандидату +
3. Составление описания вакансии +
4. Размещение вакансии на разных каналах +
5. Сбор и сортировка откликов +
6. Анализ резюме +
7. Телефонный обзвон, телефонное интервью +
8. Оценка кандидатов +
9. Финальный отбор кандидатов -
10. Передача резюме заказчику -
11. Финальное собеседование у заказчика -
12. Закрытие вакансии -
ИИ может быть задействован в создании индивидуальных треков обучения для каждого сотрудника, исходя из базового набора имеющихся потребностей и навыков. Такой человекоцентричный подход, проявляющийся в адаптивности, способен увеличить показатели вовлеченности и удовлетворённости персонала. Технологии ИИ применяются и при внедрении чат-ботов, направления их использования мультифункцио-
нальны - от ответов на часто задаваемые вопросы и последующей записи на собеседования, до анализа отзывов сотрудников и рекомендаций по оптимизации HR-процессов. Преимущества внедрения вышеупомянутых систем отражены на рис. 2.
Рост производительности. Персонализированные рекомендации повышают эффективность персонала
Повышение удовлетворенности персонала.
Индивидуальный подход к рекомендациям пов1 мотивацию и удовлетворенность сотрудников
Совершенствован
Анализ данных и с принимать решени
е рекомендации позволя
Рис. 2. Преимущества внедрения ИИ
Так, технологии ИИ способны анализировать показатели удовлетворённости трудом и условиями, а также индекс лояльности персонала и другие показатели, что, в свою очередь, позволит принимать ряд решений по разнонаправленным типам сценариев, предполагающих работу с текучестью, выгоранием и иными проблемами в сфере управления персоналом [2].
Требуется отметить, что технологии ИИ позволяют повысить точность прогнозирования потребности в рабочей силе, текучести персонала, а также расчёт размера ФОТ и иных показателей. Внедрение ИИ систем анализа эффективности позволит собирать и проводить последующий анализ НЯ-метрик, а также предлагать рекомендации по улучшению основных КР1 показателей. Глобальный эффект - помощь в принятии осознанных решений и подбор оптимального сценария. Добавим, что важным этапом в построении прозрачной, структурированной и этичной стратегии применения ИИ в системе человекоориентированного управления является подготовка нормативно-правового фреймворка. Внедрение ИИ может иметь последствия, которые сказываются на персонале неоднозначно, то есть нормативно-правовая база должна регламентировать ответственность за такие решения и работать с механизмами контроля соблюдения этой ответ-
53
ственности. В некоторых случаях технологии ИИ и их использование могут стать почвой для возникновения этических проблем - это могут быть вопросы справедливости, прозрачности и дискриминации. Нормативно-правовая база должна ориентироваться на установленные стандарты этики и ответственности при принятии решений с использованием иИ в управлении.
Так, поскольку применение технологий ИИ в управлении может потребовать обработки значительного количества персональных данных сотрудника, нормативно-правовая база должна отвечать за соблюдение нормативно-правовых актов о защите данных, неприкосновенности частной жизни, а также и политику безопасности. К организациям предъявляются требования и прозрачности использования ИИ - сотрудникам необходимо понимать, каким образом и какие данные собираются, где они хранятся и используются, а также какие решения принимаются на их основе. Решения, основанные на алгоритмах ИИ, требуют соответствующего обучения и подготовки сотрудников до необходимого уровня квалификации. Соответственно, нормативно-правовая база должна предусматривать меры по обучению персонала основам безопасности при работе с технологиями ИИ. В данном случае фреймворк должен обязывать организации и предприятия предоставлять достаточную, актуальную и своевременную информацию [10].
Важно понимать, что использование систем ИИ в управлении может иметь последствия глобального масштаба, поэтому при разработке нормативно-правовой базы требуется учитывать международные стандарты и нормы. Создание эффективно действующего нормативно-правового фреймворка для использования технологий ИИ в человекоориентированном управлении будет способствовать обеспечению безопасного и этичного использования этих технологий, тем самым способствуя созданию экологического рабочего климата.
Литература
1. Бурцев М.С. История искусственного интеллекта//Искусственный интеллект: альманах. - М.: МФТИ, Центр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект», 2019. -99 с.
2. Владимирская А. В будущем рутинные профессии умрут. - URL: http:// www.psychologies.ru/standpoint/alena-vladimirskaya-v-buduschem-rutinnyie-professii- ischeznut
3. Гулин К.А., Усков В.С. Тренды четвертой промышленной революции (Рецензируется: Шваб К. Четвертая промышленная революция: монография: пер. с англ. (Top Business Awards)) // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2017. Т. 10. № 5. С. 216-221.
4. Искусственный интеллект в России. Состояние отрасли и прогнозы/^Ш-box Media. - URL: https://skillbox.ru/ media/business/iskusstvennyy- i ntellekt-v-rossii/?ysclid=lsz5b9cq5k143021521
5. Искусственный интеллект: угроза или возможность. - URL: https://wciom.ru/ index.php?id=236&uid=10132
6. Морхат П.М. Искусственный интеллект: правовой взгляд. - М.: Буки Веди, 2017. - 258 с.
7. Осипов Г. С. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее // Новости искусственного интеллекта. 2021. No 1. С. 3-17.
8. Потемкин В.К. Человекоориенти-рованное управление предприятиями и организациями // Экономика и управление. 2020. № 2 (172).
9. Пройдаков Э.М. Современное состояние искусственного интеллекта// Науковедческие исследования. 2018. № 1.
10. Рябова В. В России утвержден проф-стандарт «цифровой куратор» // D-Russia. - URL: http://d-russia.ru/v-rossii-utverzhden-profstandart-tsifrovoj-kurator.html
11. Семина Т.В. Воздействие технологий искусственного интеллекта на со-
54
циальные отношения // Социология.
2022. № 3.
THE INFLUENCE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES ON THE COMPANY'S HUMAN-ORIENTED MANAGEMENT SYSTEM
Gildingersh M.G.
St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
The use of artificial intelligence in the activities of enterprises and organizations lays the foundation for the emergence of a number of contradictions. It is advisable to begin objectifying their essence and specificity by determining the essence, advantages and prospects for the use of artificial intelligence technologies in the activities of enterprises and organizations. The relevance of the study is due to the fact that the use of artificial intelligence technologies in modern times is becoming the highest priority in the formation of an effective management system. The purpose of this study is to study the essential content of artificial intelligence technologies and the possibilities of its application in the practice of enterprises and organizations. Methods used were: systematic literature review, empirical research and statistical data analysis. The results of the study showed that the introduction of artificial intelligence technologies is an effective method of managing an organization. The findings of the study confirm the relevance and significance of the use of artificial intelligence in the practice of human-oriented management. The results of the study can be used to increase the success of enterprises and organizations, freeing people from routine functions and ensuring more creative content of work.
Keywords: artificial intelligence, human-oriented management, framework, neural networks, knowledge engineering, chatbots, CRM systems.
References
1. Burtsev M.S. History of artificial intelli-gence//Artificial intelligence: an almanac. -M.: MIPT, NTI Competence Center in the field of "Artificial Intelligence", 2019. 99 p.
2. Vladimirskaya A. In the future, routine professions will die. - URL: http://www.psychol-ogies.ru/standpoint/alena-vladimirskaya-v-buduschem-rutinnyie-professii-ischeznut
3. Gulin K.A., Uskov V.S. Trends of the fourth industrial revolution (Reviewed by: Schwab K. The Fourth Industrial Revolution: monograph: translated from English (Top Business Awards)) // Economic and social changes: facts, trends, forecast. 2017. T. 10. No. 5. pp. 216-221.
4. Artificial intelligence in Russia. State of the industry and forecasts//Skillbox Media URL: https://skillbox.ru/media/business/ iskusstvennyy-intellekt-v-rossii/?ysclid=lsz5 b9cq5k143021521
5. Artificial intelligence: threat or opportunity. - URL: https://wciom.ru/index. php?id=236&uid=10132
6. Morhat P.M. Artificial intelligence: legal view. - M.: Buki Vedi, 2017. - 258 p.
7. Osipov G.S. Artificial intelligence: the state of research and a look into the future // Artificial Intelligence News. 2021. No. 1. P. 3-17.
8. Potemkin V.K. Human-oriented management of enterprises and organizations// Economics and Management. 2020. No. 2 (172).
9. Proydakov E.M. The current state of artificial intelligence // Scientific research. 2018. No. 1.
10. Ryabova V. The professional standard "digital curator" has been approved in Russia // D-Russia. - URL: http://d-russia.ru/v-rossii-utverzhden-profstandart-tsifrovoj-kurator. html
11. Semina T.V. The impact of artificial intelligence technologies on social relations // Sociology. 2022. No. 3.
55
