Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Panek Adam

1 2024

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach HR przedsiębiorstw logistycznych

Panek Adam

Nowoczesne Systemy Zarządzania

2024

T. 19, nr 3

29--40

Cel badań i hipotezy/pytania badawcze: Artykuł omawia zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu zasobami ludzkimi w przedsiębiorstwach logistycznych, ze szczególnym uwzględnieniem procesów rekrutacji, szkoleń i zarządzania wydajnością. Przedstawione w pracy rozważania pozwalają na sformułowanie następujących pytań badawczych, które stanowią podstawę wywodu w opracowaniu: - Czy sztuczna inteligencja zwiększa efektywność procesów rekrutacyjnych w przedsiębiorstwach logistycznych? - Czy na poziom zaangażowania i wydajności pracowników logistyki ma wpływ personalizacja szkoleń opartych na AI? - Czy wdrożenie AI w HR firm logistycznych ma wyłącznie pozytywne skutki? Metody badawcze: W pracy wykorzystano analizę przypadków oraz dane literaturowe jako główne metody badawcze. Autor posłużył się przykładami wdrożeń sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach logistycznych, aby pokazać praktyczne zastosowania technologii w procesach HR. Metody te umożliwiły połączenie teoretycznego omówienia z praktycznym ujęciem tematu. Główne wyniki: Główne wyniki badań przedstawione w pracy wskazują, że zastosowanie sztucznej inteligencji w procesach HR w przedsiębiorstwach logistycznych przynosi znaczące korzyści. AI istotnie zwiększa efektywność rekrutacji, umożliwiając szybsze i bardziej precyzyjne dopasowanie kandydatów do wymagań stanowisk dzięki automatyzacji analizy CV oraz wykorzystaniu chatbotów. Personalizacja szkoleń opartych na AI podnosi poziom zaangażowania i wydajności pracowników, a optymalizacja harmonogramów pracy i precyzyjne prognozowanie potrzeb kadrowych pozwalają na lepsze zarządzanie zasobami ludzkimi. Wdrożenie AI przyczynia się również do obniżenia kosztów operacyjnych i zwiększenia efektywności działań w środowisku logistycznym. W pracy jednocześnie wskazano, że skuteczne wykorzystanie AI wymaga odpowiedzialnego podejścia, uwzględniającego potencjalne ryzyka, takie jak uprzedzenia algorytmiczne i opór pracowników. Implikacje dla teorii i praktyki: Praca dostarcza wartościowego wkładu do teorii zarządzania zasobami ludzkimi, szczególnie w kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze logistycznym. Wskazuje na konieczność rozwoju nowych modeli zarządzania HR, które integrują technologię AI z tradycyjnymi metodami. Badanie podkreśla znaczenie personalizacji procesów HR i ich automatyzacji, co może stanowić podstawę do dalszych badań nad wpływem AI na efektywność i innowacyjność organizacji. Wyniki pracy mają bezpośrednie zastosowanie w przedsiębiorstwach logistycznych, wskazując na praktyczne korzyści wynikające z implementacji AI. Automatyzacja rekrutacji, personalizacja szkoleń oraz prognozowanie potrzeb kadrowych mogą znacząco poprawić efektywność operacyjną firm. Jednocześnie autor zwraca uwagę na potrzebę odpowiedzialnego wdrażania AI, z uwzględnieniem ryzyk, takich jak uprzedzenia algorytmiczne i obawy pracowników, co może pomóc organizacjom w minimalizowaniu barier w adaptacji nowych technologii. Te wnioski mogą służyć jako wytyczne dla menedżerów HR, wdrażających AI w swoich organizacjach.

Research objectives and hypothesis/research questions: The article discusses the use of artificial intelligence in human resource management in logistics companies, with particular emphasis on recruitment, training and performance management processes. The considerations presented in the paper allow us to formulate the following research questions, which constitute the basis for the argument in this study: - Does artificial intelligence increase the efficiency of recruitment processes in logistics companies? - Is logistics employees’ level of engagement and productivity affected by the personalization of AI-based training? - Does the implementation of AI in the HR of logistics companies have only positive effects? Research methods: The paper uses case study analysis and literature data as the main research methods. The author used examples of artificial intelligence implementations in logistics companies to illustrate practical applications of the technology in HR processes. These methods made it possible to combine theoretical discussion with a practical approach to the topic. Main results: The main findings presented in the paper indicate that there are significant benefits to applying AI to HR processes in logistics companies. AI significantly improves recruitment efficiency, enabling faster and more precise matching of candidates to job requirements through the automation of CV analysis and the use of chatbots. Personalization of AI-based training improves employee engagement and productivity, while optimization of work schedules and accurate forecasting of staffing needs allow for better human resource management. The implementation of AI also contributes to lower operational costs and more efficient operations in the logistics environment. At the same time, the paper points out that the effective use of AI requires a responsible approach, taking into account potential risks such as algorithmic biases and employee resistance. Implications for theory and practice: The work results directly apply to logistics companies, demonstrating the practical benefits of implementing AI. Automating recruitment, personalizing training, and forecasting staffing needs can significantly improve companies’ operational efficiency. At the same time, the author highlights the need to implement AI responsibly, taking into account risks such as algorithmic biases and employee concerns, which can help organizations minimize barriers to adopting new technologies. These findings can serve as guidelines for HR managers implementing AI in their organizations.