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人工智能与人力资源管理的跨学科回顾
人工智能 (AI) 有可能改变人力资源管理 (HRM) 的未来。来自不同学科的学者为人力资源管理的人工智能领域做出了贡献，但相互交流不足，导致知识体系碎片化。为此，我们对 184 篇文章进行了系统的跨学科审查，以提供全面的概述。我们根据学科将先前的研究分为四类：管理和经济学、计算机科学、工程和运营等。研究结果表明，不同学科的研究重点不同，方法也不同。虽然技术学科的研究倾向于关注人工智能在特定人力资源管理功能方面的发展，但其他学科的研究往往侧重于人工智能对人力资源管理、工作和劳动力市场的影响。所有类别中的大多数研究在理论发展方面都相对较弱。因此，我们为跨学科合作提供建议，提出人工智能的统一定义，并为研究和实践提供启示。
人工智能对人力资源管理的影响
7 Murugesan, U.、Subranmanian, P.、Srivastava, S. 和 Dwivedi, A. (2023)。人工智能对工业 4.0 中人力资源数字化的影响研究。决策分析杂志，7，100249。doi：https:lldoi.org/10.1016/j.dajour.2023.1 00249 8 Palos-Sánchez, PR、Baena-Luna, P.、Badicu, A. 和 Infante-Moro, JC (2022)。人工智能与人力资源管理：文献计量分析。应用人工智能，36(1)，1 -2 8。doi：https:lldoi.org/10.1080/08839514.2022 .2145631
将人力资源管理与商业战略联系起来
在组织中采用和实施战略人力资源管理概念的基本前提是将业务战略决策与人力资源管理政策联系起来。虽然一些人事文献表明组织应该在每个人事领域采用特定的“最佳实践”模式，但人们越来越接受这样一个观点：最佳人事政策选择与各个组织的独特特征有关。因此，有一种观点认为，组织需要实现人事政策选择与更广泛的战略考虑之间的契合，特别是产品市场条件和业务战略。然而，多年来的各种研究表明，虽然一些组织似乎成功地将人力资源政策与业务战略结合起来，但这种发展似乎并不普遍。
人工智能与人力资源管理的跨学科评论
人工智能 (AI) 有可能改变人力资源管理 (HRM) 的未来。不同学科的学者为人力资源管理中的人工智能领域做出了贡献，但相互影响不够，导致知识体系支离破碎。为此，我们对 184 篇文章进行了系统的跨学科审查，以提供全面的概述。我们根据学科将先前的研究分为四类：管理和经济学、计算机科学、工程和运营以及其他。研究结果表明，不同学科的研究重点不同，方法也不同。技术学科的研究往往侧重于人工智能在特定人力资源管理功能方面的发展，而其他学科的研究则往往侧重于人工智能对人力资源管理、工作和劳动力市场的影响。所有类别中的大多数研究在理论发展方面都相对较弱。因此，我们为跨学科合作提供了建议，提出了人工智能的统一定义，并为研究和实践提供了启示。
HO/HRM/RECR/2024-25/COM-70
照片图像：（4.5 厘米 × 3.5 厘米） 照片必须是近期护照样式的彩色照片。 确保照片为彩色，背景为浅色，最好为白色。 面部放松，直视相机。 如果在晴天拍照，请让太阳背对着你，或将自己置于阴凉处，这样你就不会眯着眼睛，也不会有刺眼的阴影。 如果必须使用闪光灯，请确保没有“红眼”。 如果戴眼镜，请确保没有反光，并且眼睛可以清晰可见。 不允许戴帽子、帽子和墨镜。允许佩戴宗教头饰，但不得遮住脸。 尺寸为 200 x 230 像素（首选）。 文件大小应在 20kb–50 kb 之间。 确保扫描图像的大小不超过 50kb。如果文件大小超过 50 kb，则在扫描过程中调整扫描仪的设置，例如 DPI 分辨率、颜色数量等。 上传的照片应大小合适且清晰可见。 文件类型：jpg / jpeg。
机器学习在优化HRM ...
Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。 组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。 此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。 但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。 必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。 必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。 关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。
人力资源管理数字化转型及其对
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在人力资源管理中采用人工智能 (AI) 的挑战
2.3,4 马来西亚国际伊斯兰大学工商管理系，Gombak，53100，马来西亚。摘要文章信息主要目标：本研究的目的是评估孟加拉国的人力资源管理实践，以及本文强调了采用人工智能的重要性、未来挑战和好处。新颖性：在孟加拉国，大多数与人力资源管理相关的研究都是通过关注现有的人力资源实践进行的，因此，本文试图通过采用人工智能的可能性来解释人力资源管理实践的下一步。研究方法：相关信息是从报纸文章、书籍和网站等二手资料中收集的。根据二手资料，我们解释了孟加拉国的人力资源管理实践、人工智能的意义以及人工智能适应的挑战。贡献：本研究将帮助政策制定者关注在孟加拉国人力资源管理实践中采用人工智能的好处和重要性，此外还可以对员工对接受人工智能的看法和准备情况进行进一步研究。结论：以人工智能为重点的人力资源管理实践具有提高员工绩效、人才发展、学习和发展以及员工保留的巨大潜力，同时还有助于最大限度地减少员工流失。随着孟加拉国的进步，到 2024 年将成为一个发展中国家，因此现在是采用人工智能来增强企业组织人力资源职能的最佳时机。
招聘和人力资源操作中绿色人力资源管理的指南
想象一下在传统招聘过程的各个阶段中陷入垃圾的资源数量：文书工作，评估，旅行，入职手续，培训等等。COVID-19的大流行向我们展示了如何切换到虚拟招聘如何最小化此类资源浪费，而改善了效率和生产力。由于数字招聘不需要候选人进行评估和访谈，因此可以大大减少由于过量的能源消耗而导致的碳足迹。虚拟招聘通过采用数字技术和工具，提出了许多实现环境目标的可能性。
HRM中的工作场所破坏 - UPH学术期刊
本文探讨了人力资源管理（HR）领域中断的现象。这种中断是由各种因素触发的，例如技术进步，劳动人口统计学和全球化的变化。本研究研究了这种中断对传统人力资源实践的影响，并探讨了组织可以使用这种变化的策略。本文通过在2014 - 2024年在Scopus中在Scopus中的出版搜索与工作中断相关的Scopus出版搜索，在Harzing Publis或Perish和Mendeley搜索机的帮助下采用了定量探索方法。搜索结果与工作场所中断有关的200多种文献表明，中断对人力资源实践有重大影响。组织需要通过实施新的策略来适应这一变化，例如使用技术来自动化人力资源任务，创建更灵活的工作文化，并制定新的培训和开发计划。与工作场所中断有关的研究通过更好地理解组织可以使用的破坏和策略现象来适应当前变化，从而为人力资源领域做出了重大贡献。探索工作场所中断的研究也对需要更新知识和技能的人力资源专业人员具有实际影响，以适应新的工作环境。