ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HR: MODERN SOFTWARE SOLUTIONS

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В HR: СОВРЕМЕННЫЕ ПРОГРАММНЫЕ РЕШЕНИЯ

Научная статья

Андруник А.П.*

Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний России, Москва, Россия

* Корреспондирующий автор (andrunik72[at]mail.ru)

Аннотация

Статья актуализирует проблему реализации основных принципов формирования кадрового состава на основе технологизации данного процесса с применением технологии искусственного интеллекта (далее – ТИИ); проектирования трёхмерной компетентностной модели поведения персонала; определения диагностического инструментария оценки профессиональных, личностных и поведенческих компетенций сотрудников и автоматизации данного процесса с использованием ТИИ. Цель исследования – на основании результатов анализа областей применения ТИИ обосновать возможность использования ТИИ в HR. Основной результат исследования - разработана компьютерная программа «Расчёт индекса саморазвития кадров», опирающаяся на теоретико-методологические положения авторской «Концепции психологической профилактики девиантного поведения сотрудников», которая объединяет архитектонику поведенческой психологии, превентивной и личностно-ориентированной педагогики, социологии управления, позволяющая с достаточной степенью объективности оценить динамику их развития, а также рассчитать индекс саморазвития сотрудника и уровень развития поведенческой компетенции.

Ключевые слова: технология, искусственный интеллект, трехмерная модель поведения, компетенции, компетенции, персонал, HR.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HR: MODERN SOFTWARE SOLUTIONS

Research article

Andrunik A.P.*

Research Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia, Moscow, Russia

* Corresponding author (andrunik72[at]mail.ru)

Abstract

The article updates the research on the problem of implementing the basic principles of personnel formation based on the technologization of this process using artificial intelligence technology; designing a three-dimensional competence model of personnel behavior; determining diagnostic tools for evaluating professional, personal, and behavioral competencies of employees and automating this process via AI. The aim of the study is to justify the possibility of using AI technology in HR based on the results of the analysis of the AI application areas. The main result of the research is the development of a computer program "Calculation of the Personnel Self-Development Index" based on the theoretical and methodological provisions of the original "Concept of Psychological Prevention of Deviant Behavior of Employees", which combines the architectonics of behavioral psychology, preventive and personality-oriented pedagogy, and management sociology, which allows assessing the dynamics of their development with a sufficient degree of objectivity, as well as to calculate the employee self-development index and the level of development of thier behavioral competence.

Keywords: technology, artificial intelligence, three-dimensional model of behavior, competencies, competencies, personnel, HR.

Введение

Совершенствование кадровой политики и повышение эффективности процесса подготовки квалифицированных кадров – важнейшие задачи, решаемые HR и системой управления организаций в целом и требующие комплексного подхода в управленческой, социально-психологической, юридической и других сферах.

Однако в практической деятельности нередки случаи проявления сотрудниками непрофессионализма, пренебрежения принципами морали и права, примеры различных форм девиантного поведения, включая оппортунизм, что закономерно снижает эффективность деятельность компании.

Как представляется, причины нарушения трудовой дисциплины – в личной недисциплинированности сотрудников, несоблюдении уставных требований, низком уровне квалификации персонала, а также слабым вниманием должностных лиц к инновационным кадровым технологиям, позволяющих автоматизировать процесс диагностики поведения сотрудников, одной из которых является ТИИ.

При всей сложности внутренних алгоритмов и технологий основные стратегические цели ТИИ вполне понятны: во-первых, создание аналитических продуктов, которые имеют разумное (рациональным, адекватным) поведение и способны принимать решения на основе на основе существующих баз данных; во-вторых, использование «интеллекта» в роботах-помощниках, которые могут «думать», самообучаться, строить прогнозы, понимать, эффективно и качественно выполнять задачи, поставленные человеком.

Сегодня ТИИ постепенно проникают практически во все отрасли и сферы деятельности, трансформируя привычные нам программные продукты в интеллектуальные: политика; розничные продажи в онлайн-магазинах; менеджмент; промышленность; медицина и здравоохранение; игровая индустрия; образование; HR.

Пример применения ТИИ в управлении человеческими ресурсами, программные продукты, реализующие эту технологию, а также типичные недостатки (проблемы) представлены на рисунке 1.

Рис. 1 – Области HR, применяющие ТИИ

 

Проблемы обучения, повышения квалификации, совершенствования умений и навыков сотрудников; критерии и показатели оценки уровня их квалификации; возможность применения инновационных кадровых технологий и ассесмента персонала освещены в нескольких научных работах автора статьи [1], [7], [9].

Так, обосновано, что модель управления процессом формирования (развития) компетенций и регулирования поведения сотрудников, включающая в свой состав набор поведенческих, профессиональных и личностных компетенций, позволяет на практике определять уровень развития конкретного сотрудника и направление вектора его поведения, в том числе прогнозируемый (рис. 2).

Рис. 2 – Трёхмерная модель управления процессами формирования (развития) компетенций

 

Ключевой идеей при проектировании данной модели стал поиск взаимовлияний и соотношений между стратегическими целями новой парадигмы «Менеджмент 2.0», закономерностями, основополагающими принципами и направлениями HR, реализуемыми в современных компаниях, основными положениями концепции «Мотивация 3.0» и возможностью их практического применения при реализации процесса диагностики целесообразного поведения сотрудников в условиях развития нового технологического уклада («Индустрия 4.0: BigData»).

Поведение – это довольно сложный феномен, чтобы быть описанным какой-то одной областью знаний. Поведение персонала объединяет в себе всю совокупность трудового функционала, включая обязательность соблюдения правил реализации полученных профессиональных навыков. При этом поведение персонала всегда связано с необходимостью соблюдения требований к его поведенческим и личностным компетенциям, лежащим в основе проектирования его «профиля» деятельности и служащим одним из основных критериев аттестации на предмет соответствия / не соответствия данным требованиям.

Как представляется, в данном случае справедливо утверждать, что совершенствование модели кадровой политики (с учетом современных общеменеджериальных трендов) должно быть направлено на повышение уровня ответственности и саморазвития сотрудника, его рефлексию относительно профессионально-значимых целей и задач. При адекватном понимании этого направления кадрового менеджмента (не в ущерб принципам единоначалия и субординации) реализация кадрового потенциала является практически неограниченным процессом и задает руководителям подразделений новый вектор развития. Для реализации данного подхода целесообразно использовать матрицу компетенций сотрудников, разработанную специально для целей данного исследования, которая дает возможность строго целевой подготовки человека под проект [8].

Одной из значимых теоретических и методологических предпосылок разработки и применения инновационных технологий в HR и определения закономерностей и принципов их реализации в практической плоскости является выполнение принципиального требования всестороннего анализа данного процесса с использованием метода моделирования. При этом технологизация управления поведением персонала на основе применения ТИИ – это, одновременно, и главный источник «конкурентных преимуществ» системы в целом, и условие возможности преобразования принципов реализации кадровой политики с учетом направлений развития менеджмента XXI века [1], [2], [4].

Становится очевидной необходимость формирования механизмов определения уровня сформированности компетенций сотрудников, а также возможность использования показателей трёхмерной модели управления поведением с целью отбора сотрудников или выбора кандидата на вышестоящую должность из множества альтернатив с использованием технологий и алгоритмов ИИ.

Для достижения данной цели автором разработана программа «Расчёт индекса саморазвития кадров («РИСК»). В ее основе - авторская «Концепция психологической профилактики девиантного поведения сотрудников», которая опирается на теоретико-методологические положения общей теории систем, объединяет архитектонику поведенческой психологии, превентивной и личностно-ориентированной педагогики, а также включает в диагностический инструментарий более 60 сформулированных автором критериев и показателей диагностики поведения личности, около 350 конкретных индикаторов, позволяющих с достаточной степенью объективности оценить динамику их развития (сформированности к настоящему времени), а также рассчитать индекс саморазвития сотрудника и уровень развития поведенческой компетенции.

Программа «РИСК» включает комплекс авторских методик:

– «Оценка степени риска проявления недисциплинированного поведения»;

– «Оценка степени личностной ориентации субъекта управления в профилактике девиантного поведения сотрудников»;

– «Оценка уровня дисциплинированности сотрудников»;

– «Оценка уровня подготовки руководителей к реализации превентивной кадровой политики»;

– «Оценка надежности и лояльности сотрудников»;

– «Оценка потенциала профессионального управляющего»;

– «Оценка уровня развития инновационных компетенций сотрудников» [2].

Посредством встроенного в программу «РИСК» алгоритма, который реализует принцип максимального правдоподобия с применением методологии создания экспертной системы (как одной из ТИИ), программа обеспечивает возможность проведения кластерного анализа и формирование отчётов с указанием сильных и слабых сторон тестируемого сотрудника и областей для его совершенствования [2].

Программа «РИСК» обеспечивает возможность представления состава выбранного критерия (показателя и признака) векторов компетенций в форме баллов, которые программа переносит в матрицу «РАДАР». Полученные результаты расчётов параметров кластерного анализа и ЛМ в программе «РИСК» хранятся в специальной базе данных и при необходимости могут корректироваться.

Подсистема проведения многофакторного регрессионного анализа предназначена для выявления тенденций изменения компетенций в зависимости от временного изменения определённой совокупности элементов, образующих выбранную характеристику. Данная подсистема позволяет также выполнять прогнозирование направлений векторов поведения персонала.

Итоговые данные путём реализации принципа факторного анализа используются для формирования отчёта о «портрете» сотрудника и формулирования практических рекомендаций о возможности / невозможности его карьерного перемещения. Основное назначение отчёта состоит в снижении степени неопределенности в процессе разработки, принятия и реализации кадровых решений относительно будущей траектории развития конкретного сотрудника за счёт встроенного в программу «РИСК» алгоритма, основанного на принципе максимального правдоподобия.

В нём содержится отображение уровней сформированности личностных, поведенческих, профессиональных компетенций с помощью матрицы «РАДАР» с указанием сильных и слабых сторон тестируемого сотрудника, областей для совершенствования процесса развития компетенций, а также выводов (рекомендаций) по проектированию дальнейшей карьерной траектории сотрудника.

Таким образом, в разработанной программе «РИСК» сочетаются технологии формирования и развития компетенций трёхмерной модели управления поведением сотрудников, алгоритмы активной экспертизы и кластерного анализа, инструменты ЛМ, что обеспечивает возможность реализации в практической работе службы HR и управленческой деятельности в целом идеи применения ТИИ для решения задач по качественной реализации принципов и направлений кадровой политики, снижения количества проявлений непрофессионализма сотрудников персонала и примеров демонстрации ими девиантного поведения, а также оптимального выбора кандидата из конечного множества альтернативных вариантов на конкретную должность в составе кадрового резерва.

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

1. Андруник А.П. Технология подготовки руководителей к личностно-ориентированному управлению персоналом / А.П. Андруник // Научный рецензируемый журнал «Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки». – Калининград 2021. – № 1 (55). – 253 с.;
2. Андруник А.П. Менеджмент XXI века: от генезиса проблем – к телезису решений / А.П. Андруник // Глобальный научный потенциал. – Санкт-Петербург 2020. – № 12 (117). – 388 с.;
3. Андруник А.П. Искусственный интеллект как инструмент диагностики компетенций персонала / А.П. Андруник // Наука и бизнес: пути развития. – Москва 2020. – № 12 (114). – 324 с.;
4. Андруник А.П. Современные проблемы управления персоналом: социально-психологический аспект / А.П. Андруник // Перспективы науки. – Тамбов 2020. – № 12 (135). – 354 с.;
5. Андруник А.П. Автоматизация процесса диагностики компетенций персонала саморазвивающихся, самоорганизующихся систем / А.П. Андруник, С.И. Косякин, Н.Ю. Бухвалов // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3; [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/VWGFz (дата обращения: 12.05.2021)
6. Андруник А.П. Многоуровневая модель управления инновационными организациями в свете новой парадигмы «Менеджмент 2.0» / А.П. Андруник, М.В. Гагарина // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 2; [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/VWEpT; (дата обращения: 12.05.2021)
7. Андруник А.П. Математическое обоснование методики диагностики компетенций персонала 2С-систем / А.П. Андруник, В.В. Козлов // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1;
8. Давнис В. В. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография / В. В. Давнис, В. И. Тинякова; Воронеж, гос. ун-т. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. - 248 с. - ISBN 5-9273-0785;
9. Molodchik A. Employee Behaviour Management in 2S-Systems: Modern Imperatives / A. Molodchik, A. Andrunik // World applied sciences journal. - Volume 23 number 5, 2013. [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/VWGFA (accessed: 12.05.2021)

Список литературы на английском языке / References in English

1. Andrunik A. P. Tekhnologiya podgotovki gidrovodov k lichnostno-orientirovannomu upravleniyu hrmov [Technology of Training Managers for Personal-Oriented Personnel Management] / A. P. Andrunik // Izvestiya Baltiyskoy gosudarstvennoi akademii rybopromyslovogo flota: psikhologo-pedagogicheskie nauki [Bulletin of the Baltic State Academy of Fishing Fleet: Psychological and Pedagogical Sciences]. - Kaliningrad 2021. – № 1 (55). – 253 p. [in Russian]
2. Andrunik A. P. Menedzhment XXI veka: ot genezisa problem – k telezisu reshenijj [Management of the 21st Century: From the Genesis of Problems to the Telesis of Solutions] // Global'nyjj nauchnyjj potencial [Global Scientific Potential]. - Saint Petersburg 2020. – № 12 (117). – 388 p. [in Russian]
3. Andrunik A. P. Iskusstvennyjj intellekt kak instrument diagnostiki kompetencijj personala [Artificial Intelligence as a Tool for Diagnosing Personnel Competencies] / A. P. Andrunik // Nauka i biznes: puty razvitiya [Science and Business: Trajectories of Progress]. - Moscow 2020. – № 12 (114). – 324 p. [in Russian]
4. Andrunik A. P. Sovremennye problemy upravlenija personalom: social'no-psikhologicheskijj aspekt [Modern Problems of Personnel Management: Socio-Psychological Aspect] / A. P. Andrunik // Perspektivy nauki [Prospects of Science]. - Tambov 2020. – № 12 (135). – 354 p. [in Russian]
5. Andrunik A. P. Avtomatizacija processa diagnostiki kompetencijj personala samorazvivajushhikhsja, samoorganizujushhikhsja sistem [Automation of the Process of Diagnostics of Personnel Competencies of Self-Developing, Self-Organizing Systems] / A. P. Andrunik, S. I. Kosyakin, N. Yu. Bukhalov // Sovremennye problemy nauki i obrazovanija [Modern Problems of Science and Education]. – 2014. – № 3; [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/VWGFz (accessed: 12.05.2021) [in Russian]
6. Andrunik A. P., Gagarina M. V. Mnogourovnevaja model' upravlenija innovacionnymi organizacijami v svete novojj paradigmy «Menedzhment 2.0» [Multilevel Model of Management of Innovative Organizations in the Light of the New Paradigm "Management 2.0"] / A. P. Andrunik, M. V. Gagarina // Sovremennye problemy nauki i obrazovanija [Modern Issues of Science and Education]. – 2014. – № 2; [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/VWEpT (accessed: 12.05.2021) [in Russian]
7. Andrunik A. P. Matematicheskoe obosnovanie metodiki diagnostiki kompetencijj personala 2C-sistem [Mathematical Justification of the Methodology for Diagnosing the Competencies of 2C-Systems Personnel] / A. P. Andrunik, V. V. Kozlov // Sovremennye problemy nauki i obrazovanija [Modern Problems of Science and Education]. – 2015. – № 1 [in Russian]
8. Davnis V. V. Prognoznye modeli ehkspertnykh predpochtenijj: monografija [Predictive Models of Expert Preferences: A Monograph] / V. V. Davnis, V. I. Tinyakova; Voronezh, State University. - Voronezh: Voronezh State University Publishing House, State University, 2005. - 248 p. - ISBN 5-9273-0785 [in Russian]
9. Molodchik A. Employee Behaviour Management in 2S-Systems: Modern Imperatives / A. Molodchik, A. Andrunik // World applied sciences journal. - Volume 23 number 5, 2013. [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/VWGFA (accessed: 12.05.2021)