XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhrm
人力资源管理中人工智能的采用因素 Mohand Tuffaha * 和 M Rosario Perello-Marin 西班牙巴伦西亚理工大学 mohtuf@hotmail.com 摘要
人工智能现象已在多个领域得到广泛研究。相反，就人力资源管理中的人工智能而言，文献对人力资源管理中人工智能 (AI) 的采用因素的研究有限。从人员配置到管理绩效或薪酬，人工智能已进入人力资源管理的多个领域。提出了一系列关于如何在人力资源管理中采用人工智能的建议。这项研究旨在确定人力资源管理中人工智能六种场景的采用因素。这些场景是使用人工神经网络进行离职预测、使用基于知识的搜索引擎进行候选人搜索、使用遗传算法进行员工排班、使用文本挖掘进行人力资源情绪分析、使用信息提取进行简历数据获取以及使用交互式语音响应进行员工自助服务。因此，兼容性、相对优势、复杂性、管理支持、政府参与和供应商伙伴关系是影响人力资源管理中采用人工智能的决定性因素。本文试图通过探索采用人工智能的决定性因素，最大限度地降低人力资源管理某些领域采用人工智能所带来的风险，为从业者和学者提供新的见解。
对以人为本的议程的挑战？
国际劳工组织以人为本的议程将所有人的需求、愿望和权利置于经济、社会和环境政策的核心。在企业层面，这种方法要求更广泛的员工代表性和参与度，这可能是生产力增长的有力因素。然而，以人为本的议程在工作场所层面的实施可能会受到企业人力资源管理 (HRM) 各个领域使用人工智能 (AI) 的挑战。虽然企业在许多人力资源管理领域都热情地拥抱人工智能和数字技术，但他们对此类创新如何影响劳动力的理解往往落后或不被视为优先事项。本文提供了有关何时何地应鼓励在人力资源管理中使用人工智能的指导，以及在哪些情况下它可能会导致比它解决的问题更多的问题。
大学出发清单
链接•员工和会员出发政策：http：//policy.ku.edu/hrm/hrm/employee-affiliate-departure•会员数据表：https：//humanresources.ku.ku.edu/affiliates• https://ehs.ku.edu/ehs-forms•电子退出访谈调查：https：//kusurvey.ca1.qualtrics.com/jfe/jfe/form/form/form/sv_4gutsxqamk7k7k3nx政策：https：//policy.ku.edu/it/info-technology-security-policy•国际支持服务：https：//iss.ku.edu/••访谈问卷：https：//gos.ku.edu/resources•离开就业和福利过渡： •在线工作请求：https：//maximo.ku.edu/maximo/webclient/login/login.jsp?appservauth=true
BBA II 年级科目：- 人力资源管理
“人力资源是最有活力和生机的资源”——P. SUBBA RAO 引言：管理学领域的先驱亨利·法约尔曾说过“拆掉我的大楼，拿走我的机器和所有资本，但把我的人留给我，我将再次成为亨利·法约尔”。亨利·法约尔的这句话强调了人力资源在组织中起着至关重要的作用。人力资源代表“工作中的人”。人力资源是指组织中劳动力所拥有的知识、技能、能力、价值观、才能和信念。 人力资源管理：人力资源管理是一个将人与组织聚集在一起的过程，以实现各自的目标。它是管理过程的一部分，涉及组织中的人力资源管理，并试图通过赢得员工的全心全意合作来从员工那里获得最大利益。简而言之，它可以被定义为采购、发展和维护有能力的劳动力的艺术，以有效和高效的方式实现组织的目标。定义：1. 根据 Edwin Flippo 的说法：人力资源管理是对人力资源的采购、开发、薪酬、整合、维护和分离进行规划、组织、指导和控制，最终实现个人、组织和社会目标。2. 人力资源管理是处理与人相关的问题的组织职能，例如薪酬、招聘、绩效管理、组织发展、安全、健康福利、员工激励、沟通、管理和培训。3. 人力资源管理是吸引、发展和维持一支有才华和精力充沛的劳动力队伍以支持组织使命、目标和战略的过程。人力资源管理的性质：
马来西亚人力资源人工智能实施与组织绩效
摘要：本研究的目的是研究马来西亚人力资源 (HR) 人工智能 (AI) 实施对组织绩效的影响。人力资源 AI 实施的认知有三个维度，即人才获取过程、人力资本开发过程和绩效管理过程。数据是从马来西亚 352 名具有人力资源背景的受访者在线收集的，并使用偏最小二乘结构方程模型 (SmartPLS) 进行分析。结果表明，在人才获取过程、人力资本开发过程和绩效管理过程中实施 AI 对马来西亚的组织绩效有显著的积极影响。本研究通过研究人力资源 AI 实施对组织绩效的影响，为人力资源管理流程文献做出了重大贡献。它为商业组织提供了重要的见解，使其考虑在其人力资源管理 (HRM) 流程中实施 AI，以实现成功的业务。研究人力资源管理职能并已发表的研究很少基于马来西亚这样的国家。因此，本研究证实了对马来西亚人力资源管理流程中采用 AI 及其对组织绩效的潜在影响进行更多实证研究的主张。
探索人工智能在招聘和选拔流程中的适用性：重点关注招聘阶段
本研究探讨了在人力资源管理 (HRM) 背景下人工智能 (AI) 在招聘和选拔 (RS) 中的应用。与过去的研究相比，本研究通过调查招聘阶段未被充分探索的影响和招聘专业人员的批判性观点，为理解人工智能在招聘和选拔过程中的有效使用做出了宝贵的理论贡献。在此过程中，它通过整合人力资源管理文献，建立并扩展了信息系统内的技术采用理论。这项定性研究的结果表明，人工智能适用于特定的招聘阶段，如寻找人才、预筛选/预选和候选人参与。然而，人们不愿意在招聘预计划和面试阶段使用人工智能。它为人力资源管理从业者和寻求将人工智能融入招聘流程的组织提供了宝贵的见解。
AI时代的人力资源管理
这项定性研究探讨了人工智能（AI）在人力资源管理（HRM）及其含义中的使用。这项研究调查了人力资源管理中AI目前正在应用的特定领域及其对未来的潜力。道德考虑，技能要求和对传统人力资源实践的影响是整合AI的挑战。此外，本研究还探讨了AI如何改善HRM流程，包括效率，决策和员工经验。还讨论了人力资源部门减轻与AI相关的挑战的策略，同时还讨论了技术和人类触觉的和谐融合。还分析了员工对AI在人力资源过程中整合的看法，关注和期望。这项研究结论是通过强调将人力资源实践适应AI时代的重要性，并利用AI的潜力来改善人力资源。
人力资源管理中的人工智能和机器学习：前景和未来趋势
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
引文：Pietra D、Brisci A、Rumi E、Boggi S、Elena C、Pietrelli A、Bordoni R、Ferrari M、Passamonti F、De Bellis G、Cremonesi L 和 Cazzola M. Dee
对于 HRM 检测，采用补充表 S1 中报告的优化内含子引物。PCR 在 20 μ L 中进行，其中包含 100 ng DNA、0.5 单位 HotStart Taq 聚合酶以及 1x 缓冲液（Qiagen，德国希尔登）、1.5 mM MgCl 2、800 μ M dNTP、300 nM 每种引物和 1x EvaGreen（Idaho Technologies，犹他州盐湖城）作为插入染料。循环和 HRM 分析在 Rotor-Gene ™ 6000 实时分析仪上进行，采用以下热方案：95°C 持续 15 分钟（一个循环）；95°C 持续 30 秒，55°C 持续 30 秒，72°C 持续 30 秒（50 个循环）；72°C 持续 10 分钟（一个循环）；熔化温度从 85°C 升至 95°C，每秒上升 0.1°C。使用相关的 Rotor-Gene ™ 6000 系列软件 (v1.7.87) 分析数据。标准化条在前导范围的 88°C 和 88.5°C 之间，在尾随范围的 92.5°C 和 93°C 之间，置信阈值为 90%：如果 HRM 图超出了指定参考基因型的置信范围，则软件会将样本识别为变异。图 S1A 显示了健康受试者和 3 名 MPN 患者的 DNA 样本的 HRM 图谱，这些样本先前已通过微电子微芯片分析进行了基因分型（未显示数据）。患者 PV02_113 为 MPL (W515K) 纯合子（TGG>AAG 转换），其 HRM 曲线相对于野生型序列向左移向较低温度，这与纯合变体导致熔解温度 (Tm) 降低的预期一致。患者 PV04_494 为 MPL (W515A) 纯合子（TGG>GCG 转换）等位基因
转变人工资本：利用人工智能革新现代工作场所的人力资源策略
摘要目的：本文讨论了有关当前创新的人力资源管理（HRM）策略的评估及其在改变现代工作场所面孔时使用AI的转型。理论框架：鉴于技术景观，人口趋势和当前市场力量的变化，组织必须重新考虑其对HRM的方法。通过这种观点，本文通过应用技术和新方法来探讨关键领域的创新HRM策略，例如人才获取，员工参与度和技能发展。它着眼于向以员工为中心的模型的转变，重点是更积极的工作场所文化，更大，更深的多样性和包容性以及培养持续学习。方法：在混合方法技术中使用了分层随机抽样，以收集100位受访者的数据，其中包括员工，经理，AI专家和人力资源专业人员，这些专业人员使用SPSS软件来研究HRM中AI的看法，优势和困难。结果和讨论：研究中发现的主要发现表明，AI大大提高了人才管理（49.5％），并使员工的经验提高了（29.7％）。但是，诸如AI算法（34.7％）的偏见和缺乏全面披露（29.7％）等挑战强调了既有道德和负责任的执行必要性。研究意义：该研究加强了在AI驱动决策中保证责任制，公平性和开放性的法律。为了减少算法偏见并促进可持续劳动力发展的多学科策略的要求是加强的关键词：工作场所改革，人力资源管理，创新战略，员工参与，组织发展，组织发展