Теоретические основы управления талантами: анализ существующих подходов
Ключевые слова:
Искусственный интеллект, управление персоналом, этика, алгоритмическая предвзятость, приватность, автономия, ответственность, этические принципы, HR-аналитикаАннотация
Введение. Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) существенно затрагивает сферу управления персоналом (HR), ставя новые этические вызовы. Актуальность исследования обусловлена возросшим использованием ИИ для подбора, оценки и контроля сотрудников, что повышает эффективность HR-процессов, но сопровождается рисками предвзятости, нарушения приватности и снижения роли человека. Цель работы – философско-этический анализ применения ИИ в HR, выявление ключевых этических проблем и оценка их с позиций классических этических теорий.
Материалы и методы. В исследовании были применены методы философского анализа и этической рефлексии. Методология основана на синтезе теоретических источников по этике ИИ и управлению персоналом и примеров из практики, с их интерпретацией в этических категориях.
Результаты. В ходе работы были выявлены основные этические проблемы применения ИИ в управлении персоналом: алгоритмическая предвзятость и нарушение справедливости решений; угроза приватности работников при тотальном цифровом мониторинге; снижение автономии личности и размывание ответственности при принятии решений алгоритмами; влияние ИИ на смысл труда и субъективность человека. Проведен философский анализ каждой проблемы: с позиций утилитаризма показано соотношение общей пользы и возможного вреда меньшинству; с позиций деонтологии – недопустимость нарушения прав и достоинства личности даже ради эффективности; с позиций этики добродетелей – важность моральных качеств разработчиков и менеджеров при внедрении ИИ. Новизна работы состоит в целостном рассмотрении ИИ в HR через призму классических этических теорий и современных этических стандартов, что позволяет систематизировать знания о моральных рисках HR-технологий с применением ИИ и соотнести их с фундаментальными этическими принципами.
Обсуждение. Полученные результаты подчеркивают, что для успешной интеграции ИИ в HR необходимо учитывать этическое измерение наравне с технической эффективностью. Практическое значение работы заключается в формулировании принципов ответственного использования ИИ: недопущение дискриминации и предвзятости, обеспечение прозрачности и объяснимости алгоритмов, сохранение человеческого контроля (принцип Human-in-the-loop) и приоритета прав сотрудников. Рекомендовано внедрение этических нормативов и аудита ИИ-систем в организациях, а также развитие законодательства, что уже наблюдается в различных странах. Перспективы исследования связаны с дальнейшей разработкой этических рамок для новых HR-технологий и анализом влияния ИИ на ценности труда в меняющемся обществе.
Скачивания
Библиографические ссылки
Чуланова О. Л., Квиндт О. В. Система подбора кадров
управления на основе компетентностного подхода
(региональный опыт) // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2012. Т. 1, № 3.
С. 29–32. DOI 10.12737/121. EDN QCMOPF.
Назарова Ю. В., Каширин А. Ю. Дилеммы этики искусственного интеллекта // Гуманитарные ведомости
ТГПУ им. Л. Н. Толстого. 2020. № 4 (36). С. 23–31. DOI
10.22405/2304-4772-2020-1-4-23-31. EDN DLQZIN.
Jobin A., Ienca M., Vayena E. The global landscape of
AI ethics guidelines // Nature Machine Intelligence.
2019. Vol. 1, no. 9. Pp. 389–399. DOI 10.1038/
s42256-019-0088-2.
Dawson J. Y., Agbozo E. AI in talent management in
the digital era – an overview // Journal of Science and
Technology Policy Management. 2024. DOI 10.1108/
jstpm-06-2023-0104.
Nawaz N., Arunachalam H., Pathi B. K., Gajenderan V. The
adoption of artificial intelligence in human resources management practices // Innovative Human Resource Management for SMEs. 2024. Pp. 136–147. DOI
10.1016/j.jjimei.2023.100208.
Mabrouk A. Human Resource Management in the Age of
Artificial Intelligence: Concepts, Tools and Steps // Solo
International Collaboration and Publication of Social
Sciences and Humanities. 2024. Vol. 3, no. 1. Pp. 1–12.
DOI 10.61455/sicopus.v3i01.216.
Panday P., Shukla G. P., Mishra A. HR 1.0 to HR 4.0. Technological enhancements for improving employee performance, safety, and well-being // Technological Enhancements for Improving Employee Performance, Safety, and
Well-Being. 2024. Pp. 257–268. DOI 10.4018/979-8-
3693-9631-5.ch012.
Mendy J., Jain A., Thomas A. Artificial intelligence in the
workplace – challenges, opportunities and HRM framework: a critical review and research agenda for change //
Journal of Managerial Psychology. 2024. DOI 10.1108/
jmp-05-2024-0388.
Лобачева А. С., Соболь О. В. Этика применения
искусственного интеллекта в управлении персоналом // E-Management. 2021. Т. 4, № 1. С. 20–28.
DOI 10.26425/2658-3445-2021-4-1-20-28. EDN
OWBUJT.
Faqihi A., Miah S. J. Artificial intelligence-driven talent
management system: Exploring the risks and options for
constructing a theoretical foundation // Journal of Risk
and Financial Management. 2023. Vol. 16, no. 1. P. 31. DOI
10.3390/jrfm16010031.
Gong Q., Fan D., Bartram T. Integrating artificial intelligence and human resource management: A review and
future research agenda // The International Journal
of Human Resource Management. 2024. Vol. 36, no. 1.
Pp. 103–141. DOI 10.1080/09585192.2024.2440065.
Halid H., Ravesangar K., Mahadzir S. L., Halim S. N. A. Artificial Intelligence (AI) in Human Resource Management (HRM) // Building the Future with
Human Resource Management. 2024. Pp. 37–70. DOI
10.1007/978-3-031-52811-8_2.
Скобенникова О. В. Перспективы управления человеческими ресурсами предприятия на основе языковых
моделей искусственного интеллекта // Стратегическое планирование и развитие предприятий. Москва,
2024. С. 134–140. DOI 10.34706/978-5-8211-0821-0-
134-140. EDN XWDJDH.
Jangid A. AI in global talent management // AI-Powered HR Finance: Transforming Workforce Management
and Financial Strategies in the Digital Age. 2024.
Pp. 64–73. DOI 10.58532/nbennurptch6.
Gupta M., Gupta D., Agrawal N., Gupta P. M. Revolutionizing Workforce Management // Digital HR. 2025.
Pp. 106–127. DOI 10.1201/9781032619651-8.
Jabeen G., Goli G., Kafila K., Ravindran G., Srihita R. H. A
review on the 4.0 Industrial Revolution and its impact on
human resource management trends // Journal of Scientometric Research. 2025. Vol. 14, no. 1. Pp. 1–15. DOI
10.5530/jscires.20251036.
Brewster C., Brookes M. Sustainable development goals
and new approaches to HRM: Why HRM specialists will
not reach the sustainable development goals and why it
matters // German Journal of Human Resource Management: Zeitschrift für Personalforschung. 2024. Vol. 38,
no. 2. Pp. 183–201. DOI 10.1177/23970022241229037.
Nur A. C., Iqbal S. Revolution 4.0 as a momentum for
human resource management towards Era 5.0 // Innovative Human Resource Management for SMEs. 2024.
Pp. 136–147. DOI 10.4018/979-8-3693-0972-8.ch008.
Козырева А. А., Тихомиров И. А., Девяткин Д. А., Соченков И. В. Этические аспекты использования технологий искусственного интеллекта: состояние дел
и перспективы регулирования // Искусственный интеллект и принятие решений. 2024. № 4. С. 3–14. DOI
10.14357/20718594240401. EDN FUOZSA.
Файзуллин Р. В., Отоцкий П. Л., Горлачева Е. Н., Поспелова Е. А., Харитонова Е. С. Сценарии развития рынка
труда России с учетом оценки влияния искусственного интеллекта: отраслевой разрез // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции,
прогноз. 2025. Т. 18, № 1. С. 170–189. DOI 10.15838/
esc.2025.1.97.10. EDN JEEGMF.
Карпов В. Э., Готовцев П. М., Ройзензон Г. В. Об этике
и системах искусственного интеллекта // Философия и общество. 2018. Вып. 2 (87). С. 85–102. DOI
10.30884/jfio/2018.02.07. EDN YAEVYT.
Разин А. В. Этика искусственного интеллекта // Философия и общество. 2019. № 1. С. 57–73. EDN YPCXWS.
Баксанский О.Е., Сорокина С.Г. Этика искусственного интеллекта: сбалансированный подход к развитию и применению // Общество: философия, история, культура. 2025. № 1. С. 23–33. DOI 10.24158/
fik.2025.1.2. EDN AVFHGB.
Chulanova, O. L., Kvindt, O. V. (2012) The competency-based approach to the personnel selection system
(regional experience). Management of the personnel and
intellectual resources in RussiA, 1 (3), pp. 29–32. https://
doi.org/10.12737/121. https://elibrary.ru/qcmopf.
Nazarova, Yu. V., Kashirin, A. Yu. (2020) Ethical dilemmas of artificial intelligence. Gumanitarnye vedomosti
Tul'skogo gosudarstvennogo pedagogiceskogo universiteta im. L.N. Tolstogo, 4 (36), pp. 23–31. https://doi.
org/10.22405/2304-4772-2020-1-4-23-31. https://elibrary.ru/dlqzin.
Jobin, A., Ienca, M., Vayena, E. (2019) The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1 (9), pp. 389–399. https://doi.org/10.1038/
s42256-019-0088-2.
Dawson, J. Y., Agbozo, E. (2024) AI in talent management in the digital era – an overview. Journal of Science and Technology Policy Management. https://doi.
org/10.1108/jstpm-06-2023-0104.
Nawaz, N., Arunachalam, H., Pathi, B. K., Gajenderan, V.
(2024) The adoption of artificial intelligence in human
resources management practices. International journal of information management data insights, pp. 136–147.
https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100208.
Mabrouk, A. (2024) Human Resource Management in the
Age of Artificial Intelligence: Concepts, Tools and Steps.
Solo International Collaboration and Publication of Social Sciences and Humanities, 3 (1), pp. 1–12. https://doi.
org/10.61455/sicopus.v3i01.216.
Panday, P., Shukla, G. P., Mishra, A. (2024) HR 1.0 to HR
4.0. Technological enhancements for improving employee performance, safety, and well-being. Technological
Enhancements for Improving Employee Performance,
Safety, and Well-Being, pp. 257–268. https://doi.
org/10.4018/979-8-3693-9631-5.ch012.
Mendy, J., Jain, A., Thomas, A. (2024) Artificial intelligence in the workplace – challenges, opportunities and
HRM framework: a critical review and research agenda
for change. Journal of Managerial Psychology. https://
doi.org/10.1108/jmp-05-2024-0388.
Lobacheva, A. S., Sobol, O. V. (2021) The ethics of artificial intelligence application in human resource management. E-Management, 4 (1), pp. 20–28. https://doi.
org/10.26425/2658-3445-2021-4-1-20-28. https://
elibrary.ru/owbujt.
Faqihi, A., Miah, S. J. (2023) Artificial intelligence-driven
talent management system: Exploring the risks and options for constructing a theoretical foundation. Journal
of Risk and Financial Management, 16 (1), p. 31. https://
doi.org/10.3390/jrfm16010031.
Gong, Q., Fan, D., Bartram, T. (2024) Integrating artificial
intelligence and human resource management: A review
and future research agenda. The International Journal
of Human Resource Management, 36 (1), pp. 103–141.
https://doi.org/10.1080/09585192.2024.2440065.
Halid, H., Ravesangar, K., Mahadzir, S. L., Halim,
S. N. A. (2024) Artificial Intelligence (AI) in Human Resource Management (HRM). Building the Future with
Human Resource Management, pp. 37–70. https://doi.
org/10.1007/978-3-031-52811-8_2.
Skobennikova, O. V. (2024) Prospects of enterprise human resource management based on artificial intelligence language models. Strategic Planning and Enterprise Development, Moscow, p. 134–140. https://doi.
org/10.34706/978-5-8211-0821-0-134-140. https://
elibrary.ru/xwdjdh.
Jangid, A. (2024) AI in global talent management. AI-Powered HR Finance: Transforming Workforce Management
and Financial Strategies in the Digital Age, pp. 64–73.
https://doi.org/10.58532/nbennurptch6.
Gupta, M., Gupta, D., Agrawal, N., Gupta, P. M. (2025)
Revolutionizing Workforce Management. Digital HR, pp.
106–127. https://doi.org/10.1201/9781032619651-8.
Jabeen, G., Goli, G., Kafila, K., Ravindran, G., Srihita, R.H.
(2025) A review on the 4.0 Industrial Revolution and its
impact on human resource management trends. Journal
of Scientometric Research, 14 (1), pp. 1–15. https://doi.
org/10.5530/jscires.20251036.
Brewster, C., Brookes, M. (2024) Sustainable development goals and new approaches to HRM: Why HRM
specialists will not reach the sustainable development goals and why it matters. German Journal of
Human Resource Management: Zeitschrift für Personalforschung, 38 (2), pp. 183–201. https://doi.
org/10.1177/23970022241229037.
Nur, A. C., Iqbal, S. (2024) Revolution 4.0 as a momentum
for human resource management towards Era 5.0. Innovative Human Resource Management for SMEs, pp. 136–147.
https://doi.org/10.4018/979-8-3693-0972-8.ch008.
Kozyreva, A. A., Tikhomirov, I. A., Devyatkin, D. A., Sochenkov, I. V. (2024) Ethical aspects of artificial intelligence
technology use: current state and regulatory prospects.
Artificial Intelligence and Decision Making, (4), pp. 3–14.
https://doi.org/10.14357/20718594240401. https://elibrary.ru/fuozsa.
Faizullin, R. V., Ototskiy, P. L., Gorlacheva, E. N., Pospelova, E. A., Kharitonova, E.S. (2025) Scenarios for labor
market development in Russia considering AI impact
assessment: sectoral analysis. Economic and Social
Changes: Facts, Trends, Forecast, 18 (1), pp. 170–189.
https://doi.org/10.15838/esc.2025.1.97.10. https://elibrary.ru/jeegmf.
Karpov, V. E., Gotovtsev, P. M., Roizenzon, G. V. (2018) On
ethics and artificial intelligence systems. Philosophy and
Society, 2(87), pp. 85–102. https://doi.org/10.30884/
jfio/2018.02.07. https://elibrary.ru/yaevyt.
Razin, A. V. (2019) Ethics of artificial intelligence. Philosophy and Society, (1), pp. 57–73. https://elibrary.ru/
ypcxws.
Baksansky, O. E., Sorokina, S. G. (2025) Ethics of artificial
intelligence: a balanced approach to development and
application. Society: Philosophy, History, Culture, (1),
pp. 23–33. https://doi.org/10.24158/fik.2025.1.2.
