Використання штучного інтелекту для оцінки ESG-показників у HR-практиках

Abstract

У статті розглянуто можливості застосування інструментів штучного інтелекту для оцінки ESG-показників у HR-практиках. Актуальність дослідження зумовлена зростаючою роллю екологічних, соціальних та управлінських факторів у корпоративному управлінні та необхідністю їх ефективного аналізу. Традиційні методи оцінки ESG-факторів, такі як експертні оцінки, внутрішні аудити та звітність, є ресурсозатратними та не завжди гарантують об’єктивність. Натомість використання штучного інтелекту дозволяє автоматизувати процес збору, аналізу та інтерпретації ESG-даних, що сприяє оперативному ухваленню стратегічних рішень та мінімізації людського чинника. Метою статті є розкриття можливостей застосування штучного інтелекту для оцінки ESG-показників у HR-практиках, визначення його основних переваг та перспектив впровадження у бізнес-процеси. Наукова новизна дослідження полягає у комплексному підході до інтеграції штучного інтелекту в оцінку ESG-аспектів HR, що дозволяє удосконалити процеси моніторингу корпоративної культури, оцінки соціальної відповідальності компаній, контролю кадрової політики та рівня дотримання принципів сталого розвитку. Авторський внесок полягає у визначенні ключових напрямів використання штучного інтелекту в HR-аналітиці, обґрунтуванні його переваг у контексті ESG-оцінки та розробці підходів до впровадження таких технологій у систему управління персоналом. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості впровадження AI-інструментів для підвищення рівня прозорості бізнес-процесів, вдосконалення кадрової політики, оптимізації процесів збору та аналізу ESG-даних. Використання штучного інтелекту сприяє формуванню ефективних HR-стратегій, покращенню корпоративної репутації та підвищенню довіри стейкхолдерів. Основні висновки дослідження підтверджують, що застосування штучного інтелекту в оцінці ESG-показників у HR-практиках є доцільним і необхідним для сучасних компаній. Використання AI-рішень сприяє підвищенню точності оцінки, скороченню часу на обробку ESG-даних та покращенню якості ухвалення управлінських рішень. Подальші дослідження у цій сфері можуть бути спрямовані на вдосконалення алгоритмів AI-аналізу та адаптацію їх до специфіки різних галузей бізнесу.