<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2782-4586</issn>
   <issn publication-format="online">2949-1851</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">97559</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.26118/2782-4586.2025.61.63.027</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Научные статьи</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>SCIENTIFIC ARTICLES</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Научные статьи</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Methods of using artificial intelligence technologies in the human resource management system of an organization</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Методы использования технологий искусственного интеллекта в системе управления человеческими ресурсами организации</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Сурков</surname>
       <given-names>Валерий Владимирович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Surkov</surname>
       <given-names>Valery Vladimirovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы</institution>
     <city>Москва</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Patrice Lumumba Peoples' Friendship University of Russia</institution>
     <city>Moscow</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2025-04-23T00:37:14+03:00">
    <day>23</day>
    <month>04</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2025-04-23T00:37:14+03:00">
    <day>23</day>
    <month>04</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <issue>1</issue>
   <fpage>175</fpage>
   <lpage>182</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2025-04-15T00:00:00+03:00">
     <day>15</day>
     <month>04</month>
     <year>2025</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://jomeam.ru/en/nauka/article/97559/view">https://jomeam.ru/en/nauka/article/97559/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Статья посвящена исследованию методов применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в системе управления человеческими ресурсами (HR) современных организаций. Актуальность темы обусловлена растущим интересом к потенциалу ИИ в оптимизации HR-процессов и принятии управленческих решений. Цель работы - выявить наиболее эффективные методы внедрения ИИ в HR-менеджмент и оценить их влияние на ключевые показатели деятельности организаций. Задачи включают: 1) анализ существующих подходов к использованию ИИ в HR; 2) разработку методологии оценки эффективности ИИ-решений; 3) эмпирическую апробацию предложенной методологии на выборке компаний. Методы исследования основаны на сочетании концептуального анализа литературы, экспертных интервью, эконометрического моделирования и сравнительного анализа кейсов. Эмпирическую базу составили данные по 120 крупным российским и зарубежным компаниям за период 2018-2023 гг. Результаты показывают, что внедрение ИИ в подбор персонала, обучение и развитие, управление эффективностью способствует росту производительности труда на 18-25%, снижению текучести кадров на 10-15% и повышению вовлеченности сотрудников на 20-30%. При этом ключевое значение имеет комплексный подход к цифровой трансформации HR на основе интеграции ИИ с другими технологиями (большие данные, роботизация процессов и др.). Полученные выводы имеют значимость для развития теории и практики HR-менеджмента в условиях цифровизации. Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку отраслевых моделей применения ИИ в HR с учетом специфики бизнеса.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The article is devoted to the study of methods for applying artificial intelligence (AI) technologies in the human resource (HR) management system of modern organizations. The relevance of the topic is driven by the growing interest in AI's potential to optimize HR processes and support managerial decision-making. The aim of the work is to identify the most effective methods of integrating AI into HR management and assess their impact on the key performance indicators of organizations. Tasks include: 1) analyzing existing approaches to AI usage in HR; 2) developing a methodology to evaluate the efficiency of AI solutions; 3) empirically testing the proposed methodology on a sample of companies. The research methods are based on a combination of conceptual literature analysis, expert interviews, econometric modeling, and case comparison. The empirical base consists of data from 120 large Russian and international companies for the period 2018–2023. The results demonstrate that the implementation of AI in recruitment, training and development, and performance management contributes to an 18–25% increase in labor productivity, a 10–15% reduction in employee turnover, and a 20–30% improvement in employee engagement. At the same time, a comprehensive approach to HR digital transformation, based on the integration of AI with other technologies (big data, process automation, etc.), plays a crucial role. The findings are significant for advancing the theory and practice of HR management in the context of digitalization. Future research should focus on developing industry-specific models for AI application in HR, taking into account the specifics of different businesses.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>искусственный интеллект</kwd>
    <kwd>управление человеческими ресурсами</kwd>
    <kwd>подбор персонала</kwd>
    <kwd>обучение и развитие</kwd>
    <kwd>управление эффективностью</kwd>
    <kwd>HR-аналитика</kwd>
    <kwd>цифровые технологии</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>artificial intelligence</kwd>
    <kwd>human resource management</kwd>
    <kwd>recruitment</kwd>
    <kwd>training and development</kwd>
    <kwd>performance management</kwd>
    <kwd>HR analytics</kwd>
    <kwd>digital technologies</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Бондаренко Н.Е. Искусственный интеллект в управлении персоналом: возможности и риски // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2019. Т. 8. № 3. С. 21–29.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bondarenko N.E. Iskusstvennyy intellekt v upravlenii personalom: vozmozhnosti i riski // Upravlenie personalom i intellektual'nymi resursami v Rossii. 2019. T. 8. № 3. S. 21–29.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Карпов А.В., Петровская В.Г. Психологические аспекты применения искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами // Вестник Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова. Серия Гуманитарные науки. 2018. Т. 45. № 3. С. 88–96.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Karpov A.V., Petrovskaya V.G. Psihologicheskie aspekty primeneniya iskusstvennogo intellekta v upravlenii chelovecheskimi resursami // Vestnik Yaroslavskogo gosudarstvennogo universiteta im. P.G. Demidova. Seriya Gumanitarnye nauki. 2018. T. 45. № 3. S. 88–96.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Кибанов А.Я., Дуракова И.Б. Управление персоналом в цифровой экономике: монография. Москва: ИНФРА-М, 2019. 252 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kibanov A.Ya., Durakova I.B. Upravlenie personalom v cifrovoy ekonomike: monografiya. Moskva: INFRA-M, 2019. 252 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Нестеров А.К. Искусственный интеллект: что ждет рынок труда? // Комплексный анализ социально-трудовых отношений. 2018. Т. 33. № 2. С. 140–151.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Nesterov A.K. Iskusstvennyy intellekt: chto zhdet rynok truda? // Kompleksnyy analiz social'no-trudovyh otnosheniy. 2018. T. 33. № 2. S. 140–151.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Свистунов В.М., Лобачев В.В. Трансформация подходов к управлению персоналом в эпоху искусственного интеллекта // Вестник университета. 2017. № 12. С. 5–8.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Svistunov V.M., Lobachev V.V. Transformaciya podhodov k upravleniyu personalom v epohu iskusstvennogo intellekta // Vestnik universiteta. 2017. № 12. S. 5–8.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Соколова Д.В., Титова О.В. Когнитивные технологии в работе с персоналом // Управление человеческими ресурсами в условиях цифровизации общества: сборник научных статей. 2019. С. 177–184.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Sokolova D.V., Titova O.V. Kognitivnye tehnologii v rabote s personalom // Upravlenie chelovecheskimi resursami v usloviyah cifrovizacii obschestva: sbornik nauchnyh statey. 2019. S. 177–184.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Талалаева Е.В. Влияние искусственного интеллекта на подбор и адаптацию персонала // Управление развитием персонала. 2019. Т. 58. № 2. С. 120–127.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Talalaeva E.V. Vliyanie iskusstvennogo intellekta na podbor i adaptaciyu personala // Upravlenie razvitiem personala. 2019. T. 58. № 2. S. 120–127.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Филиппова Е.Б. Повышение качества подбора персонала на основе автоматизированной оценки компетенций // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2016. № S4. С. 26–30.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Filippova E.B. Povyshenie kachestva podbora personala na osnove avtomatizirovannoy ocenki kompetenciy // Nauchno-metodicheskiy elektronnyy zhurnal «Koncept». 2016. № S4. S. 26–30.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Agarwal R., Dhar V. Big Data, Data Science, and Analytics: The Opportunity and Challenge for IS Research // Information Systems Research. 2014. Vol. 25. No. 3. pp. 443–448.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Agarwal R., Dhar V. Big Data, Data Science, and Analytics: The Opportunity and Challenge for IS Research // Information Systems Research. 2014. Vol. 25. No. 3. pp. 443–448.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Anderson M. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward // California Management Review. 2019. Vol. 61. No. 4. pp. 15–42.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Anderson M. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward // California Management Review. 2019. Vol. 61. No. 4. pp. 15–42.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Awad E., Dsouza S., Bonnefon J.F., Shariff A., Rahwan I. Crowdsourcing moral machines // Communications of the ACM. 2018. Vol. 61. No. 3. pp. 48–55.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Awad E., Dsouza S., Bonnefon J.F., Shariff A., Rahwan I. Crowdsourcing moral machines // Communications of the ACM. 2018. Vol. 61. No. 3. pp. 48–55.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Cheng M.M., Hackett R.D. A critical review of algorithms in HRM: Definition, theory, and practice // Human Resource Management Review. 2019. Vol. 31. No. 1. pp. 100698.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Cheng M.M., Hackett R.D. A critical review of algorithms in HRM: Definition, theory, and practice // Human Resource Management Review. 2019. Vol. 31. No. 1. pp. 100698.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. How artificial intelligence will change the future of marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. 2020. Vol. 48. No. 1. pp. 24–42.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. How artificial intelligence will change the future of marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. 2020. Vol. 48. No. 1. pp. 24–42.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Marler J.H., Boudreau J.W. An evidence-based review of HR Analytics // The International Journal of Human Resource Management. 2017. Vol. 28. No. 1. pp. 3–26.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Marler J.H., Boudreau J.W. An evidence-based review of HR Analytics // The International Journal of Human Resource Management. 2017. Vol. 28. No. 1. pp. 3–26.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward // California Management Review. 2019. Vol. 61. No. 4. pp. 15–42.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward // California Management Review. 2019. Vol. 61. No. 4. pp. 15–42.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B16">
    <label>16.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Борисова С. С., Гренадерова М.В. Человеческие ресурсы: особенности управления в условиях цифровизации//Актуальные вопросы современной экономики.- 2020.- №11.- С.201-205</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Borisova S. S., Grenaderova M.V. Chelovecheskie resursy: osobennosti upravleniya v usloviyah cifrovizacii//Aktual'nye voprosy sovremennoy ekonomiki.- 2020.- №11.- S.201-205</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B17">
    <label>17.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Алиева З.М., Эдилсултанова Л.А., Мамаева У.З. Анализ управления человеческими ресурсами предприятия в эпоху больших данных//Journal of Monetary Economics and Management.- 2023.- №2. – С.183-187</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Alieva Z.M., Edilsultanova L.A., Mamaeva U.Z. Analiz upravleniya chelovecheskimi resursami predpriyatiya v epohu bol'shih dannyh//Journal of Monetary Economics and Management.- 2023.- №2. – S.183-187</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
