Цифровизация управления персоналом: современные тенденции и вызовы для российских предприятий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В условиях глобальной цифровой трансформации управление персоналом (HRM) претерпевает значительные изменения, что требует научного осмысления и адаптации управленческих практик. Статья посвящена комплексному анализу современных тенденций цифровизации в России, их влияния на эффективность кадровых процессов и вызовов, с которыми сталкиваются предприятия. Исследование основано на методологии системного подхода, включающего контент-анализ научных публикаций, нормативных документов, а также сравнительный анализ данных российских и международных отчетов. Результаты исследования выявили четыре ключевых направления цифровизации HRM: использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации рекрутинга, оценки персонала и прогнозирования кадровых потребностей; внедрение облачных технологий, обеспечивающих гибкость хранения и обработки данных; геймификация обучения и адаптации, способствующая повышению вовлеченности сотрудников и ускорению их интеграции в корпоративную среду; развитие цифровых платформ для управления внутренними коммуникациями, документооборотом и аналитикой персонала. Несмотря на очевидные преимущества, такие как снижение операционных затрат и повышение точности HR-решений, процесс цифровизации сталкивается с рядом барьеров. Среди них – сопротивление сотрудников изменениям, риски кибербезопасности, необходимость пересмотра трудовых стандартов и этические вопросы, связанные с использованием алгоритмов ИИ. Особое внимание уделено региональной специфике: в то время как крупные компании активно внедряют инновации, малый и средний бизнес отстает из-за высокой стоимости технологий и нехватки квалифицированных кадров. Выводы статьи могут быть использованы при формировании корпоративных стратегий, государственных программ поддержки цифровизации бизнеса, а также в образовательных курсах по HR-менеджменту и IT.

Об авторах

Михаил Константинович Черняков

Сибирский университет потребительской кооперации; Новосибирский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: bookkeep@sibupk.nsk.su
ORCID iD: 0000-0002-9837-4849
SPIN-код: 2681-5230
Scopus Author ID: 57214115901
ResearcherId: A-4325-2018

заведующий кафедрой «Прикладная информатика и экономика данных», доктор экономических наук, профессор; профессор кафедры «Аудита, учета и финансов»

Россия, пр. К. Маркса, 26, г. Новосибирск, 630087, Российская Федерация; пр. Карла Маркса, 20, г. Новосибирск, 630073, Российская Федерация

Ирина Алексеевна Чернякова

Новосибирский государственный технический университет

Email: i.chernyakova@corp.nstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0191-0447
SPIN-код: 5213-8647
Scopus Author ID: 57218092667
ResearcherId: ABF-1761-2020

доцент кафедры «Менеджмент», кандидат экономических наук

 

Россия, пр. Карла Маркса, 20, г. Новосибирск, 630073, Российская Федерация

Список литературы

  1. Аблитаров, Э. Р., & Цветкова, И. И. (2022). Основные тенденции цифровизации процессов управления персоналом. Экономические исследования и разработки, (10), 17–24. Получено с http://edrij.ru/article/05-10-22. https://doi.org/10.54092/25420208_2022_10_17 EDN: https://elibrary.ru/VCLNKI
  2. Бугасова, Е. В., & Шичкин, И. А. (2024). Современные тенденции цифровизации процессов управления персоналом. Journal of Monetary Economics and Management, (8), 239–246. EDN: https://elibrary.ru/DRFCKP
  3. Драп, Е. С., Конева, Д. А., & Межина, М. М. (2020). Цифровизация в HRM: вызовы, перспективы, технологии. В кн.: Цифровая трансформация общества, экономики, менеджмента и образования: материалы Международной конференции (Екатеринбург, 05–06 декабря 2019 года) (т. 1, с. 42–48). Sedlčany: Ústav personalistiky.
  4. Корякина, Т. В., & Володина, А. И. (2023). Цифровые технологии HR-менеджмента: ключевые направления развития и факторы влияния. ЭФО, (3), 37–60.
  5. Ломоносова, Н. В., & Якимова, Е. А. (2020). Состояние и перспективы использования цифровых HR-инструментов российскими компаниями. Открытое образование, (4), 47–55. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2020-4-47-55 EDN: https://elibrary.ru/UOIFGL
  6. Макарова, Е. А. (2022). Ключевые технологии цифровой трансформации в сфере HR: тенденции в сфере управления персоналом в России. Международный научно-исследовательский журнал, (1-3)), 30–34. https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.115.1.075 EDN: https://elibrary.ru/HINHZH
  7. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы: указ Президента Рос. Федерации от 9 мая 2017 г. № 203. Собрание законодательства Российской Федерации, (20), ст. 2901. Получено с https://base.garant.ru/71670570/
  8. Российский IT-рынок в 2024 году: аналитический отчет. (2024). Интерфакс. Получено с https://www.interfax.ru
  9. Татевосян, С. А. (2023). HR-цифровизация: основные направления развития и факторы влияния. Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент, (1), 37–60. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2023.103 EDN: https://elibrary.ru/RESDWW
  10. Тачанова, К. Г., Мягкова, С. Е., & Пашкевич, Ю. Ю. (2021). Актуальные тенденции цифровизации в сфере управления персоналом. УПИРР, (3), 61–67. https://doi.org/10.12737/2305-7807-2021-10-3-61-67 EDN: https://elibrary.ru/GWCDHN
  11. Трофимова, Н. Н. (2024). Анализ и систематизация ключевых преимуществ цифровой трансформации управления человеческими ресурсами в контексте социального, экономического и инновационного аспектов. Экономика и управление: проблемы, решения, 9(10), 126–134. https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2024.10.09.014 EDN: https://elibrary.ru/RUCEGT
  12. Абашкин, В. Л., Абдрахманова, Г. И., Вишневский, К. О., Гохберг, Л. М., & др. (2024). Цифровая экономика: 2024: краткий статистический сборник. Москва: ИСИЭЗ ВШЭ. 124 с.
  13. Яндекс.Нейростат. (2024). Статистика знания и использования генеративных нейросетей. Получено с https://ya.ru/ai/stat
  14. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
  15. Global Digital Trends 2024. (2024). GSMA Intelligence. Получено с https://www.gsmaintelligence.com
  16. Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1996). The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Boston: Harvard Business Press. 322 p.
  17. World Population Prospects 2024: United Nations report. (2024). ООН. 120 p. Получено с https://population.un.org/wpp/

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».