ПРОЦЕССЫ И ЯВЛЕНИЯ

Влияние генеративного искусственного интеллекта на перераспределение человеческих ресурсов в управленческих иерархиях современного предприятия

Авторы

  • Аркадий Владимирович Демянинко Московский финансово-промышленный университет «Синергия»

Как цитировать

ГОСТ Демянинко А. В. Влияние генеративного искусственного интеллекта на перераспределение человеческих ресурсов в управленческих иерархиях современного предприятия // Академический исследовательский журнал. 2025. Т. 3. № 2. С. 67-79. DOI: 10.25726/z4539-5465-7117-k
APA Демянинко, А. В. (2025). Влияние генеративного искусственного интеллекта на перераспределение человеческих ресурсов в управленческих иерархиях современного предприятия. Академический исследовательский журнал, 3(2), 67-79. https://doi.org/10.25726/z4539-5465-7117-k

Аннотация

Данная статья посвящена исследованию влияния генеративного искусственного интеллекта (ИИ) на перераспределение человеческих ресурсов в управленческих иерархиях современного предприятия. Введение описывает актуальность проблемы в условиях цифровой трансформации бизнеса и стремительного развития ИИ-технологий, которые изменяют традиционные управленческие модели. Цель работы – оценить, каким образом применение генеративного ИИ оказывает влияние на структуру распределения управленческих ролей, оптимизацию процессов принятия решений и повышение эффективности работы предприятий. В разделе «Методы» изложены используемые подходы, включающие комплексный анализ кейс-стади, количественные опросы специалистов и качественные интервью с руководителями высшего звена. Для обработки собранных данных применялись статистические методы, что позволило выявить взаимосвязь между внедрением ИИ и изменениями в управленческих структурах. Исходными материалами служили корпоративные отчеты предприятий различных отраслей, результаты опросов и интервью с экспертами в области управления и информационных технологий. В разделе «Результаты» представлены ключевые выводы исследования: внедрение генеративного ИИ способствует оптимизации управленческих процессов и изменению распределения функций между сотрудниками. Анализ показывает, что автоматизация рутинных задач и поддержка принятия решений с помощью ИИ приводят к сокращению числа позиций на среднем управленческом звене и усилению роли высококвалифицированных специалистов. Полученные данные свидетельствуют о том, что использование ИИ не только повышает оперативность решений, но и требует переподготовки кадров для работы в новых условиях. В части «Обсуждение» проведен анализ перспектив дальнейшей интеграции генеративного ИИ в системы управления человеческими ресурсами. Обсуждаются потенциальные риски, связанные с адаптацией персонала и изменением корпоративной культуры, а также подчеркивается необходимость системного подхода к обучению сотрудников и пересмотру традиционных управленческих стратегий. Итоговые выводы исследования могут способствовать более глубокому пониманию процессов цифровой трансформации в управлении и облагораживанию практик лидерства в условиях стремительного развития технологий.

Ключевые слова

генеративный искусственный интеллект перераспределение человеческие ресурсы управленческие иерархии современное предприятие

Библиографические ссылки

Бакаев А.А., Матраева Л.В., Васютина Е.С. Проблемы ресурсного дисбаланса в промышленности в контексте внедрения инноваций на основе искусственного интеллекта // РИСК: ресурсы, информация, предложение, конкуренция. 2024. № 1. С. 86-92.

Болодурина М.П., Болодурина И.П. Использование ChatGPT в управлении персоналом // Экономика и предпринимательство. 2024. № 5(166). С. 453-456.

Дмитриева Н.В. Роль искусственного интеллекта в управлении современной организацией // Вестник Университета мировых цивилизаций. 2023. Том 14. № 4(41). С. 86-90.

Джуха В.М., Погосян Р.Р., Батыргалиев А.В. Маркетинг персонала: инновационные технологии использования генеративного искусственного интеллекта // Актуальные направления научных исследований ХХ века: теория и практика. 2024. Т. 12. № 2(65). С. 7-18.

Жданов Д.А. Влияние генеративного искусственного интеллекта на функционирование компании // Экономическая наука современной России. 2024. № 1(104). С. 89-102.

Захарова В.Д., Роговская Н.И. Проблемы и перспективы управления предприятием на основе искусственного интеллекта // Экология и общество. 2023. № 1 (39). С. 78-87.

Евсюков Д.Ю. Интеллектуальная информационная поддержка принятия решений по развитию кадрового потенциала инновационного предприятия // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2023. № 9-2. С. 76-82.

Коновалова В., Митрофанова Е., Митрофанова А., Геворкян Р. Влияние искусственного интеллекта на стратегию управления человеческими ресурсами: возможности для гуманизации и риски // Wisdom. 2022. Т. 2. № 1. С. 88-96.

Курина Т.Н. Искусственный интеллект в управлении персоналом инновационного предприятия // Вестник Российского нового университета. Серия: Человек и общество. 2022. № 2. С. 19-26.

Лю Б., Ли Чж. Проблемы и возможности, с которыми сталкивается управление человеческими ресурсами предприятия на основе искусственного интеллекта // Российский экономический вестник. 2024. Т. 7. № 1. С. 158-162.

Носова С.С., Норкина А.Н., Морозов Н.В. Роль генеративного искусственного интеллекта в современной системе управления бизнесом и социально-экономическом развитии // Экономика и предпринимательство. 2024. № 9(170). С. 852-860.

Овчинникова О.П., Лебедева Д.В. Искусственный интеллект в управлении персоналом: возможности и угрозы // Вопросы менеджмента. 2024. № 4(89). С. 55-66.

Рожман М., Орешки Д., Томинц П. Интеграция искусственного интеллекта в модель управления талантами для повышения вовлеченности в работу и эффективности предприятий // Границы психологии. 2022. Т. 13. 7 с.

Сулимов Н.Ю. Внедрение государственного управления в систему корпоративного управления // Инвестиции. 2023. № 7. С. 136-139.

Трачук А. В., Линдер Н. в. Принятие решений о внедрении искусственного интеллекта и трансформация источников некопируемых конкурентных преимуществ // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2024. Т. 15. № 2. С. 134-151.

Опубликован

2025-02-28

Выпуск

Раздел

ПРОЦЕССЫ И ЯВЛЕНИЯ

Метрики

304 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

1 2 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.