<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Archiving and Interchange DTD with OASIS Tables with MathML3 v1.4 20220324//EN" "JATS-archive-oasis-tables-mathml3.dtd">
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xml:lang="en" dtd-version="1.4" article-type="research-article">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="eissn">2588-0101</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Вестник Евразийской науки</journal-title>
        <journal-title xml:lang="en">The Eurasian Scientific Journal</journal-title>
      </journal-title-group>
      <publisher>
        <publisher-name>ООО «Издательство «Мир науки»</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="uri">https://esj.today/15FAVN324.html</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Возможности использования технологии
искусственного интеллекта для оценки и управления эффективностью сотрудников</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>The possibilities of using artificial intelligence
technology to evaluate and manage employee performance</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <name name-style="eastern">
            <surname>Филимонова</surname>
            <given-names>Инна Витальевна</given-names>
          </name>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru" name-style="eastern">
              <surname>Филимонова</surname>
              <given-names>Инна Витальевна</given-names>
            </name>
            <name xml:lang="en" name-style="western">
              <surname>Filimonova</surname>
              <given-names>Inna Vitalievna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>IVFilimonova@fa.ru</email>
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-6383-8084</contrib-id>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
        <aff-alternatives id="aff1">
          <aff>
            <institution xml:lang="ru">ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» (Москва, Россия)</institution>
          </aff>
          <aff>
            <institution xml:lang="en">Financial University under the Government of the Russian Federation (Moscow, Russia)</institution>
          </aff>
        </aff-alternatives>
      </contrib-group>
      <pub-date pub-type="epub" iso-8601-date="2024-08-01">
        <day>01</day>
        <month>08</month>
        <year>2024</year>
      </pub-date>
      <pub-date date-type="collection">
        <year>2024</year>
      </pub-date>
      <volume>16</volume>
      <issue>s3</issue>
      <elocation-id>15FAVN324</elocation-id>
      <history>
        <date date-type="received" iso-8601-date="2024-06-13">
          <day>13</day>
          <month>06</month>
          <year>2024</year>
        </date>
        <date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-07-25">
          <day>25</day>
          <month>07</month>
          <year>2024</year>
        </date>
      </history>
      <permissions>
        <copyright-year>2024</copyright-year>
        <copyright-holder xml:lang="ru">Филимонова Инна Витальевна</copyright-holder>
        <copyright-holder xml:lang="en">Filimonova Inna Vitalievna</copyright-holder>
        <license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>CC BY 4.0</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:type="simple" xlink:href="https://esj.today/15FAVN324.html">https://esj.today/15FAVN324.html</self-uri>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ) для оценки эффективности сотрудников. Применение технологии искусственного интеллекта играют различные роли в бизнесе: от улучшения взаимодействия сотрудников и клиентов до обнаружения закономерностей в огромных объемах данных и автоматизации монотонной деятельности. Компании по всему миру внедряют технологии искусственного и интеллекта в различные сферы управления человеческими ресурсами, поскольку им нужен более быстрый и точный результат. Автор считает, что в современном мире технологии искусственного интеллекта (ИИ) играют все более важную роль в различных аспектах бизнес-процессов, включая оценку и управление эффективностью сотрудников. В исследовании описаны возможности российского и зарубежного программного обеспечения в области оценки эффективности сотрудников; выделены преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта при оценке эффективности сотрудников; на основе рейтинга пользователей выделены главные составляющие хорошего программного обеспечения, позволяющего учесть все важные аспекты оценки эффективности сотрудников для внедрения в систему управления эффективностью организации. Кроме того, эта статья рассматривает возможности использования ИИ для автоматизированного анализа производительности, предсказания успеха сотрудников, определения потребностей в обучении и поддержке, а также оптимизации процессов кадрового управления. В рамках данного исследования также акцентируется внимание на том, что применение ИИ может значительно повысить точность и объективность оценки, снизить предвзятость и улучшить принятие решений в управлении персоналом. Сделаны выводы о важности применения технологий искусственного интеллекта при оценке и анализе эффективности сотрудников, поскольку это может значительно улучшить процесс управления производительностью и позволит повысить конкурентоспособность организации.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>The article discusses the use of artificial intelligence (AI) to evaluate the effectiveness of employees. The use of artificial intelligence technology plays various roles in business: from improving employee-customer interaction to detecting patterns in huge amounts of data and automating monotonous activities. Companies around the world are implementing artificial intelligence technologies in various areas of human resource management, because they need faster and more accurate results. The author believes that in the modern world, artificial intelligence (AI) technologies are playing an increasingly important role in various aspects of business processes, including employee performance assessment and management. The study describes the capabilities of Russian and foreign software in the field of employee performance assessment; highlights the advantages and disadvantages of using artificial intelligence in evaluating employee performance; Based on the user rating, the main components of good software are highlighted, which allows taking into account all important aspects of evaluating employee effectiveness for implementation into the organization's performance management system. In addition, this article examines the possibilities of using AI for automated performance analysis, predicting employee success, determining training and support needs, and optimizing HR management processes. This study also focuses on the fact that the use of AI can significantly improve the accuracy and objectivity of assessment, reduce bias and improve decision-making in personnel management. Conclusions are drawn about the importance of using artificial intelligence technologies in evaluating and analyzing employee performance, since this can significantly improve the performance management process and increase the competitiveness of the organization.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <title>Ключевые слова</title>
        <kwd>искусственный интеллект</kwd>
        <kwd>оценка эффективности</kwd>
        <kwd>автоматизация оценки</kwd>
        <kwd>управление эффективностью сотрудников</kwd>
        <kwd>HR-tech</kwd>
        <kwd>управление персоналом</kwd>
        <kwd>автоматизация HR процессов</kwd>
        <kwd>обучение персонала</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <title>Keywords</title>
        <kwd>artificial intelligence</kwd>
        <kwd>efficiency assessment</kwd>
        <kwd>automation of evaluation</kwd>
        <kwd>employee performance management</kwd>
        <kwd>HR-tech</kwd>
        <kwd>personnel management</kwd>
        <kwd>automation of HR processes</kwd>
        <kwd>staff training</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <ref id="ref1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ramachandran K.K. Machine learning and role of artificial intelligence in optimizing work performance and employee behavior / K.K. Ramachandran, A. Apsara Saleth Mary, Sh. Hawladar [и др.] // Materials Today: Proceedings. — 2022. — Т. 51. — С. 2327–2331. — DOI 10.1016/j.matpr.2021.11.544. — EDN FAATLZ.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Tongkachok K. The Role of Artificial Intelligence on Organisational support Programmes to Enhance work outcome and Employees Behaviour / K. Tongkachok, Sh. Garg, V. P. Vemuri [и др.] // Materials Today: Proceedings. — 2022. — Т. 56. — С. 2383–2387. — DOI 10.1016/j.matpr.2021.12.205. — EDN MVYWDM.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Purnomo, H. The Phenomenon of Disruption in Human Resource Management: A Systematic Literature Review / H. Purnomo, Samari, Faisol Hambali // Open Access Indonesia Journal of Social Sciences. — 2023. — Т. 6, № 4. — С. 1055–1060. — DOI 10.37275/oaijss.v6i4.171. — EDN KAQYVB.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Dynamics of human resource department ecosystem in developing human resource role: An ecosystem perspective / H. Ginting, V.A. Khristiningrum, A. Gustomo [и др.] // PLoS ONE. — 2023. — Т. 18, № 12. — С. e0295544. — DOI 10.1371/journal.pone.0295544. — EDN BMOYYG.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Kreines, M. Artificial intelligence tools for business applications: Objective map of science and analysis of texts / M. Kreines, E. Kreines // Proceedings — 21st IEEE Conference on Business Informatics, CBI 2019: 21, Moscow, 15–17 июля 2019 года. — Moscow, 2019. — Т. 1– С. 445–451. — DOI 10.1109/CBI.2019.00058. — EDN YWFOKK.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Nguyen, T.M. Impact of knowledge sharing on employees' service quality: the moderating role of artificial intelligence / T.M. Nguyen, A. Malik // International Marketing Review. — 2021. — DOI 10.1108/IMR-02-2021-0078. — EDN VIRRME.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Radugin, A.A. Artificial intelligence for education in becoming digital society: challenges and opportunities / A.A. Radugin, L.S. Perevozchikova, E.V. Avdeenko // 6th International Conference on Advances in Education: Abstracts &amp; Proceedings, Istanbul, 05–06 октября 2020 года. — Istanbul: Eskişehir Osmangazi University [Университет Эскишехира Османгази], 2020. — C. 521–526. — EDN UPOEOS.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Artificial intelligence in developing countries: The impact of generative artificial intelligence (AI) technologies for development / N.R. Mannuru, S. Shahriar, Z.A. Teel [и др.] // Information Development. — 2023. — DOI 10.1177/02666669231200628. — EDN RPMJWX.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филимонова, И.В. Этическая сторона использования искусственного интеллекта в образовании / И.В. Филимонова // Вестник евразийской науки. 2024. — Т. 16. — № s1. — URL: https://esj.today/PDF/64FAVN124.pdf.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Филимонова, И.В. Исследование преимуществ и недостатков обучения на основе генеративного искусственного интеллекта / И.В. Филимонова — DOI 10.25629/HC.2023.12.54 // Человеческий капитал. — 2023. — № 12-2(180). —С. 170–177. — EDN NFMITS.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Pulyala, S.R. The Future of SIEM in a Machine Learning-Driven Cybersecurity Landscape / S.R. Pulyala // Turkish Journal of Computer and Mathematics Education. — 2023. — Т. 14, № 03. — С. 1309–1314. — DOI 10.61841/turcomat.v14i03.14392. — EDN CRQKWO.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Блинникова, А.В. Использование искусственного интеллекта в процессах управления человеческими ресурсами / А.В. Блинникова, Д.К. Йинг // Вестник университета. — 2020. — № 7. — С. 14–21. — DOI 10.26425/1816-4277-2020-7-14-21. — EDN WTLSUR.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">The Impact of Artificial Intelligence on Human Resources Management Strategy: Opportunities for the Humanisation and Risks / V. Konovalova, E. Mitrofanova, A. Mitrofanova, R. Gevorgyan // Wisdom. — 2022. — Т. 2, № 1. — С. 88–96. — DOI 10.24234/wisdom.v2i1.763. — EDN KILRJP.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>
