В статье исследуются проблемы и перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта при отборе персонала в коммерческих компаниях России. За последние годы растет как количество применений, так и количество научных статей на тему применения технологий искусственного интеллекта в процессах управления персоналом как в нашей стране, так и за рубежом. Однако в настоящее время существует определенная лакуна в вопросах оценки эффективности применения данных технологий, выделении наиболее перспективных направлений использования искусственного интеллекта при отборе персонала, определении факторов, которые влияют на результаты таких внедрений применительно к российским условиям. Проведенный опрос экспертов и практиков в области работы с технологиями искусственного интеллекта в сфере управлении персоналом ведущих российских компаний позволил частично ответить на поставленные актуальные вопросы. Анализ ответов респондентов показал, что такие технологии благоприятно влияют на отбор сотрудников, улучшают качество отбора, увеличивают его скорость, разгружают сотрудников, сберегают денежные ресурсы и способствуют устранению предвзятости к кандидатам. Были выделены факторы, повышающие эффективность и результативность внедрений технологий искусственного интеллекта при отборе персонала: категория подбираемых сотрудников, масштаб отбора, возможности интеграции с имеющимся программным обеспечением. К сложностям использования технологий искусственного интеллекта при отборе персонала можно отнести наличие нетиповых позиций для отбора, зависимость результатов от качества и объема набора обучающих данных, возможное нежелание кандидатов общаться с роботом. По результатам проведенного исследования можно сделать обоснованный вывод о том, что искусственный интеллект в сфере отбора персонала, несмотря на наличие определенных проблем, имеет множество преимуществ, а также большие перспективы развития.

1. Cappelli P., Tambe P., Yakubovich V. Artificial intelligence in human resources management: challenges and a path forward // California Management Review. – 2019. – Vol. 61, iss. 4. – DOI: 10.2139/ssrn.3263878.

2. Lawler J., Elliot R. Artificial intelligence in HRM: an experimental study of an expert system // Journal of Management. – 1996. – Vol. 22, iss. 1. – P. 85–111. – DOI: 10.1016/S0149-2063(96)90013-6.

3. Competence assessment as an expert system for human resource management: a mathematical approach / M. Bohloulia, N. Mittasb, G. Kakarontzasbc, T. Theodosioub, L. Angelisb, M. Fathia // Expert Systems with Applications. – 2017. – Vol. 70. – P. 83–102. – DOI: 10.1016/j.eswa.2016.10.046.

4. Nawaz N. Exploring artificial intelligence applications in human resource management // Journal of Management Information and Decision Sciences. – 2020. – Vol. 23, iss. 5. – P. 552–563.

5. Nawaz N. Artificial intelligence applications for face recognition in recruitment process // Journal of Management Information and Decision Sciences. – 2020. – Vol. 23, Spec. iss. – P. 499–509.

6. Nawaz N. Artificial intelligence is transforming recruitment effectiveness in CMMI level companies // International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. – 2019. – Vol. 8 (6). – P. 3017–3021.

7. Abdeldayem M.M., Aldulaimi S.H. Trends and opportunities of artificial intelligence in human resource management: aspirations for public sector in Bahrain // International Journal of Scientific and Technology Research. – 2020. – Vol. 9 (1). – P. 3867–3871.

8. Boon C., Den Hartog D.N., Lepak D.P. A systematic review of human resource management systems and their measurement // Journal of Management. – 2019. – Vol. 45 (6). – P. 2498–2537.

9. Introduction and background/context correlation between entrepreneurial orientation and implementation of AI in human resource management (HRM) / R. Baldegger, M. Caon, K. Sadiku, S. Ransbotham, P. Gerbert, M. Reeves, M. Spira // Technology Innovation Management Review. – 2017. – Vol. 10 (4). – P. 72–79.

10. Matsa P., Gullamajji K. To study impact of artificial intelligence on human resource management // International Research Journal of Engineering and Technology. – 2019. – Vol. 6, iss. 8. – P. 1229–1238.

11. Davenport T. AI and HR: a match made in many companies // Forbes. – 2019. – February 10. – URL: https://www.forbes.com/sites/tomdavenport/2019/02/10/ai-and-hr-a-match-made-in-many-companies/#71bcdc983cd3 (accessed: 29.05.2021).

12. A video-based screening system for automated risk assessment using nuanced facial features / S.J. Pentland, N.W. Twyman, J.K. Burgoon, J.F. Nunamaker, C.B.R. Diller // Journal of Management Information Systems. – 2017. – Vol. 34, N 4. – P. 970–993.

13. Twyman N.W. Automated human screening for detecting concealed knowledge: Dr. of philosophy diss. / Department of Management Information Systems, University of Arizona. – Tucson, AZ, 2012. – 128 p.

14. Пантелеева Т.А., Арустамов Э.А., Максаев А.А. Возможности искусственного интеллекта в управлении кадровыми ресурсами в условиях свободного предпринимательства // Отходы и ресурсы. – 2019. – Т.6, № 3. – С. 1–9.

15. Климчук Т.В., Уваров М.А. Искусственный интеллект в сфере управления персоналом // Вестник науки и образования. – 2020. – № 13-2 (91). – С. 31–35.

16. Фадейкина В.С., Андреева Н.Н. Современные технологии автоматизации процессов подбора персонала в организацию // Вестник экономики, права и социологии. – 2020. – № 1. – С. 142–151.

17. Калиновская И.Н. Теоретические аспекты подбора кадров с применением технологий искусственного интеллекта // Вестник Витебского государственного технологического университета. – 2021. – № 1 (21). – C. 48–64.

18. Шарапова Н.В., Шарапова В.М., Швецова Д.М. Digital-технологии подбора персонала // Креативная экономика. – 2017. – № 9. – С. 953–966.

19. Чуланова О.Л., Хайбуллова К.Н. Исследование применения технологий искусственного интеллекта в управлении персоналом современных организаций // Вестник Евразийской науки. – 2020. – № 1. – С. 1–14.

20. Кораблев А.Ю., Булатов Р.Б. Машинное обучение в бизнесе // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2018. – № 2 (23). – С. 68–72.

21. Голованова О.С., Масюк Н.Н. Чат-бот – digital помощник рекрутера // Территория новых возможностей. – 2020. – № 4. – С. 111–117.

22. Архипова Н.И., Седова О.Л. Применение digital-инструментов в подборе и отборе персонала в организации // Вестник РГГУ. Серия: Экономика. Управление. Право. – 2018. – № 2 (12). – С. 9–22.

23. Вальдриева З.Р., Фандрова Л.П. Оптимизация решений по отбору персонала на основе разработки экспертной системы // Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн: материалы II Международной научно-практической конференции, г. Тамбов, 17–19 ноября 2015 г. – Тамбов, 2016. – Вып. 2, т. 2. – С. 327–335.

24. Маслова В.М. Система рекрутинга с элементами искусственного интеллекта // Экономические системы. – 2018. – Т. 11, № 1 (40). – С. 56–59.

25. Шевелева А.В., Шевелев В.С. Практика применения искусственного интеллекта в сфере управления персоналом нефтегазовых компаний // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. – 2019. – № 3. – С. 354–360.

26. Блинникова А.В., Йинг Д.К. Использование искусственного интеллекта в процессах управления человеческими ресурсами // Вестник Университета. – 2020. – № 7. – С. 14–21.

27. Цой Д.В. Трансформация системы управления персоналом в условиях цифровизации экономики // Инновационная наука. – 2020. – № 1. – С. 62–65.

28. Мониторинг глобальных трендов цифровизации 2020 / ПАО «Ростелеком». – URL: https://www.company.rt.ru/upload/iblock/6e0/ROSTELECOM_TRENDS2020_INTERACTIVE_FINAL.pdf (дата обращения: 29.05.2021).

29. Эффекты от внедрения решений на базе искусственного интеллекта в российских компаниях / ПАО «Ростелеком». – URL: https://www.company.rt.ru/press/news/files/ROSTELECOM_AI_0112.pdf (дата обращения: 29.05.2021).