<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://aereview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-11T00:03:56Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.aereview.ru:article/45" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://aereview.ru/index.php/ae/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.aereview.ru:article/45</identifier>
				<datestamp>2025-09-12T17:37:48Z</datestamp>
				<setSpec>ae:PAP</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/" dtd-version="1.1" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru" specific-use="eps-0.1">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">ae</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">ae</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">Академический исследовательский журнал</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Academic Research Journal</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="epub">3034-6665</issn>			<publisher><publisher-name>Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://aereview.ru/index.php/ae"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/z4539-5465-7117-k</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">45</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>PROCESSES AND PHENOMENA</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ПРОЦЕССЫ И ЯВЛЕНИЯ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Влияние генеративного искусственного интеллекта на перераспределение человеческих ресурсов в управленческих иерархиях современного предприятия</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>The influence of generative artificial intelligence on the redistribution of human resources in the management hierarchies of a modern enterprise</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Демянинко</surname>
							<given-names>Аркадий Владимирович</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Demyaninko</surname>
							<given-names>Arkady V.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>arkadiydemyaninko@yandex.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Московский финансово-промышленный университет «Синергия»</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">Moscow University of Finance and Industry «Synergy»</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub"><day>28</day><month>02</month><year>2025</year></pub-date>
			<volume seq="5">33</volume>
			<issue>22</issue>
				<issue-id>2</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Академический исследовательский журнал</issue-title><issue-title xml:lang="en">Academic Research Journal</issue-title><fpage>67</fpage>
				<lpage>79</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2025-06-03">
					<day>03</day>
					<month>06</month>
					<year>2025</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement>Copyright (c) 2025 Академический исследовательский журнал</copyright-statement>
				<copyright-year>2025</copyright-year>
				<copyright-holder>Академический исследовательский журнал</copyright-holder>
				<license xml:lang="ru" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0">
					<license-p>Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xml:lang="ru" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://aereview.ru/index.php/ae/article/view/45"/>
			<abstract><p>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.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This article is devoted to the study of the influence of generative artificial intelligence (AI) on the redistribution of human resources in the management hierarchies of a modern enterprise. The introduction describes the relevance of the problem in the context of digital business transformation and the rapid development of AI technologies that are changing traditional management models. The purpose of the work is to assess how the use of generative AI affects the structure of the distribution of managerial roles, optimization of decision–making processes and increasing the efficiency of enterprises. The Methods section outlines the approaches used, including a comprehensive case study analysis, quantitative surveys of specialists, and qualitative interviews with senior managers. Statistical methods were used to process the collected data, which revealed the relationship between the introduction of AI and changes in management structures. The source materials were corporate reports of enterprises in various industries, survey results and interviews with experts in the field of management and information technology. The Results section presents the key findings of the study: the introduction of generative AI helps optimize management processes and change the distribution of functions among employees. The analysis shows that automation of routine tasks and decision support using AI lead to a reduction in the number of positions at the middle management level and a strengthening of the role of highly qualified specialists. The data obtained indicate that the use of AI not only increases the efficiency of decisions, but also requires retraining of personnel to work in new conditions. In the "Discussion" section, the prospects for further integration of generative AI into human resource management systems are analyzed. The potential risks associated with staff adaptation and changes in corporate culture are discussed, and the need for a systematic approach to employee training and a review of traditional management strategies is emphasized. The final conclusions of the study can contribute to a deeper understanding of the processes of digital transformation in management and the refinement of leadership practices in the context of rapid technology development.</p></trans-abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This article is devoted to the study of the influence of generative artificial intelligence (AI) on the redistribution of human resources in the management hierarchies of a modern enterprise. The introduction describes the relevance of the problem in the context of digital business transformation and the rapid development of AI technologies that are changing traditional management models. The purpose of the work is to assess how the use of generative AI affects the structure of the distribution of managerial roles, optimization of decision–making processes and increasing the efficiency of enterprises. The Methods section outlines the approaches used, including a comprehensive case study analysis, quantitative surveys of specialists, and qualitative interviews with senior managers. Statistical methods were used to process the collected data, which revealed the relationship between the introduction of AI and changes in management structures. The source materials were corporate reports of enterprises in various industries, survey results and interviews with experts in the field of management and information technology. The Results section presents the key findings of the study: the introduction of generative AI helps optimize management processes and change the distribution of functions among employees. The analysis shows that automation of routine tasks and decision support using AI lead to a reduction in the number of positions at the middle management level and a strengthening of the role of highly qualified specialists. The data obtained indicate that the use of AI not only increases the efficiency of decisions, but also requires retraining of personnel to work in new conditions. In the "Discussion" section, the prospects for further integration of generative AI into human resource management systems are analyzed. The potential risks associated with staff adaptation and changes in corporate culture are discussed, and the need for a systematic approach to employee training and a review of traditional management strategies is emphasized. The final conclusions of the study can contribute to a deeper understanding of the processes of digital transformation in management and the refinement of leadership practices in the context of rapid technology development.</p></trans-abstract>
			
			
			<kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>generative artificial intelligence</kwd><kwd>redistribution</kwd><kwd>human resources</kwd><kwd>management hierarchies</kwd><kwd>modern enterprise</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>генеративный искусственный интеллект</kwd><kwd>перераспределение</kwd><kwd>человеческие ресурсы</kwd><kwd>управленческие иерархии</kwd><kwd>современное предприятие</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="13"/></counts>
			<custom-meta-group><custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://aereview.ru/public/journals/1/cover_issue_2_ru_RU.jpg"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group><custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			</custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Болодурина М.П., Болодурина И.П. Использование ChatGPT в управлении персоналом // Экономика и предпринимательство. 2024. № 5(166). С. 453-456.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Дмитриева Н.В. Роль искусственного интеллекта в управлении современной организацией // Вестник Университета мировых цивилизаций. 2023. Том 14. № 4(41). С. 86-90.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Жданов Д.А. Влияние генеративного искусственного интеллекта на функционирование компании // Экономическая наука современной России. 2024. № 1(104). С. 89-102.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Захарова В.Д., Роговская Н.И. Проблемы и перспективы управления предприятием на основе искусственного интеллекта // Экология и общество. 2023. № 1 (39). С. 78-87.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Курина Т.Н. Искусственный интеллект в управлении персоналом инновационного предприятия // Вестник Российского нового университета. Серия: Человек и общество. 2022. № 2. С. 19-26.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Овчинникова О.П., Лебедева Д.В. Искусственный интеллект в управлении персоналом: возможности и угрозы // Вопросы менеджмента. 2024. № 4(89). С. 55-66.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Сулимов Н.Ю. Внедрение государственного управления в систему корпоративного управления // Инвестиции. 2023. № 7. С. 136-139.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
