ТЕХНОЛОГІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМАХ РЕКРУТИНГУ ТА УПРАВЛІННЯ ПЕРСОНАЛОМ

Анотація

У статті розглянуто сучасні підходи до використання штучного інтелекту (ШІ) у процесах рекрутингу та розвитку персоналу в умовах цифрової трансформації бізнесу. Проаналізовано теоретичні засади й практичні інструменти автоматизації HR-процесів, інтеграцію інтелектуальних технологій у процеси підбору, оцінювання та утримання працівників. Особливу увагу приділено використанню технологій augmented writing для формування описів вакансій, що підвищують релевантність і гендерну нейтральність текстів, системам автоматизованого сканування профілів кандидатів у соціальних мережах, інтелектуальним сканерам резюме, чат-ботам та системам автоматизованого вхідного тестування. Детально розглянуто використання алгоритмів машинного навчання та обробки природної мови, зокрема моделей BERT, GPT, T5, що забезпечують семантичний аналіз і класифікацію профілів кандидатів, а також моделі прогнозування успішності працівників. Проаналізовано типові етапи обробки даних, створення ембеддінгів (vector embeddings) профілів і застосування векторних баз даних для пошуку релевантних кандидатів, зокрема використання Milvus, Pinecone та Weaviate для реалізації семантичного пошуку. Розглянуто механізми інтеграції таких моделей у системи автоматизованого підбору персоналу, оцінювання результативності та прогнозування професійної успішності працівників. Проаналізовано метрики оцінювання ефективності (accuracy, precision, recall, F1-score), які використовуються для кількісного вимірювання результативності у HR-аналітиці. Доведено, що інтеграція інтелектуальних технологій сприяє скороченню часу підбору персоналу на 40–60 %, підвищенню точності відбору на 25–30 % і зниженню рівня упередженості у прийнятті рішень. Окреслено етичні ризики застосування штучного інтелекту – алгоритмічну дискримінацію, непрозорість моделей, ризики порушення приватності та обмеження даних. Запропоновано підходи до забезпечення прозорості й справедливості систем на основі Explainable AI та принципів GDPR. Результати дослідження мають практичне значення для розробників HR-технологій, аналітиків і менеджерів з персоналу, що впроваджують системи інтелектуальної автоматизації у рекрутингові процеси.