ARTYKUŁ ORYGINALNY
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach HR przedsiębiorstw logistycznych
 
 
 
Więcej
Ukryj
1
Akademia Piotrkowska, Piotrków Trybunalski, Polska
 
 
Data publikacji online: 30-09-2024
 
 
Data publikacji: 30-09-2024
 
 
NSZ 2024;19(3):29-40
 
SŁOWA KLUCZOWE
STRESZCZENIE
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: 1. Czy sztuczna inteligencja zwiększa efektywność procesów rekrutacyjnych w przedsiębiorstwach logistycznych? 2. Czy na poziom zaangażowania i wydajności pracowników logistyki ma wpływ personalizacja szkoleń opartych na AI? 3. 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.
REFERENCJE (30)
1.
BEDNARSKA-OLEJNICZAK, D., 2013. Wybrane problemy kształtowania wizerunku przedsiębiorstwa jako pracodawcy, Studia i Prace Wydziału Ekonomicznego, Tom III, s. 7-18.
 
2.
DASTIN, J., 2018. Insight – Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women, https://www.reuters.com/articl... (dostęp: 22.08.2024).
 
3.
DHL, 2024. Logistics Trend Radar 7.0, https://www.dhl.com/pl-en/home... (dostęp: 18.08.2024).
 
4.
DING, M., KAM, B., ZHANG, J., JIE, F., 2015. Effects of Human Resource Management Practices on Logistics and Supply Chain Competencies – Evidence from China Logistics Service Market, International Journal of Production Research, nr 53, s. 2885-2903.
 
5.
FINANCIAL TIMES, 2024. Raport specjalny „Przyszłość AI” Financial Times, https://www.ft.com/reports/fut... (dostęp: 12.08.2024).
 
6.
GABLETA, M., BODAK, A., 2014. Employee Interests in the Light of Human Resource Management Concepts, Management, nr 18, s. 9-20.
 
7.
GERMAIN, M., 2020. How Millennial Mentors Can Help Upskill, Reskill, and Retain Mature Workers, [w:] Hughes, C. (red.), Strategies for Attracting, Maintaining, and Balancing a Mature Workforce, Hershey: IGI Global Scientific Publishing, s.179-202.
 
8.
GREWAL, D., BENOIT, S., NOBLE, S.M., GUHA, A., AHLBOM, C.P., NORDFÄLT, J., 2023. Leveraging In-Store Technology and AI: Increasing Customer and Employee Efficiency and Enhancing their Experiences, Journal of Retail, vol. 99, nr 4, s. 487-504.
 
9.
GUPTA, A., MISHRA, M., 2023. Artificial Intelligence for Recruitment and Selection, [w:] Tyagi, P., Chilamkurti, N., Grima, S., Sood, K., Balusamy, B. (red.), The Adoption and Effect of Artificial Intelligence on Human Resources Management, Part B, Leeds: Emerald Publishing Limited, s. 1-11.
 
10.
JATOBÁ, M.N., FERREIRA, J.J., FERNANDES, P.O., TEIXEIRA, J.P., 2023. Intelligent human resources for the adoption of artificial intelligence: A systematic literature review, Journal of Organizational Change Management, vol. 36, nr 7, s. 1099-1124.
 
11.
JIANG, K., LI, P., 2019. Models of strategic human resource management, [w:] Wilkinson, A., Bacon, N., Snell, S., Lepak, D. (red.), Sage handbook of human resource management, New York: Sage.
 
12.
KUCK, J., 2017. Modern management solutions for logistics, finance and human resources in defense and security services, Economics, Entrepreneurship, Management, vol. 2, nr 4, s. 81-89.
 
13.
KUSTRICH, L., 2023. Innovations in the sphere of logistics management, State and regions Series Economics and Business, nr 3 (129), s. 68-73.
 
14.
MAIER, C., LAUMER, S., ECKHARDT, A., WEITZEL, T., 2013. Analyzing the impact of HRIS implementations on HR personnel’s job satisfaction and turnover intention, The Journal of Strategic Information Systems, vol. 22, nr 3, s. 193-207.
 
15.
MYERS, M., GRIFFITH, D., DAUGHERTY, P., LUSCH, R., 2004. Maximazing the human capital equation in logistics: education, experience and skills, Journal of Business Logistics, nr 25, s. 211-232.
 
16.
OGEDENGBE, D., OLADAPO, J., ELUFIOYE, O., EJAIRU, E., EZEAFULUKWE, C., 2024. Strategic HRM in the logistics and shipping sector: Challenges and opportunities, Magna Scientia Advanced Research and Reviews, vol. 10, nr 1, s. 294-305.
 
17.
PLAWGO, B., ERTMAN, A., 2021. Competency needs of industry 4.0 companies, Central European Management Journal, nr 29, s. 172-195.
 
18.
POPLAWSKI, W., STACHOWSKA, S., 2007. The Range of Utilization of the Strategy of Rewards in the Realization of the Development Strategy of the Enterprises in Poland, Olsztyn Economic Journal, nr 2, s. 25-42.
 
19.
RICHMOND, S., 2024. How to avoid the pitfalls when using AI to recruit new employees, https://www.thetimes.com/artic... (dostęp: 12.08.2024).
 
20.
RZEMIENIAK, M., WAWER, M., 2021. Employer Branding in the Context of the Company’s Sustainable Development Strategy from the Perspective of Gender Diversity of Generation Z, Sustainability, vol. 13, nr 2, s. 1-24.
 
21.
SEROKA-STOLKA, O., 2017. Proaktywne podejście przedsiębiorstwa do ochrony środowiska – kontekst strategiczny, Research Papers of Wroclaw University of Economics, nr 463, s. 107-117.
 
22.
SHI, Y., HANDFIELD, R., 2012. Talent management issues for multinational logistics companies in China: observations from the field, International Journal of Logistics Research and Applications, nr 15, s. 163-179.
 
23.
SIVATHANU, B., PILLAI, R., 2018. Smart HR 4.0 – how industry 4.0 is disrupting HR, Human Resource Management International Digest, vol. 26, nr 4, s. 7-11.
 
24.
SMOLAREK, M., DZIEŃDZIORA, J., 2014. Potrzeby rynku pracy w zakresie podnoszenia kwalifikacji pracowników MŚP w obszarze zarządzania, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Humanitas. Zarządzanie, nr 1, s. 79-90.
 
25.
STACHO, Z., STACHOVÁ, K., PAPULA, J., PAPULOVA, Z., KOHNOVÁ, L., 2019. Effective communication in organisations increases their competitiveness, Polish Journal of Management Studies, vol. 19, nr 1, s. 391-403.
 
26.
STACHOVÁ, K., PAPULA, J., STACHO, Z., KOHNOVÁ, L., 2019. External Partnerships in Employee Education and Development as the Key to Facing Industry 4.0 Challenges, Sustainability, vol. 11, nr 2, s. 1-19.
 
27.
SZKUDLAREK, E., 2024. Exploring the Role of Employer Branding in Promoting Diversity Management: A Study on IT Companies in Poland, Journal of Intercultural Management, vol. 16, nr 2, s. 97-114.
 
28.
TAN, Z.M., AGGARWAL, N., COWLS, J., MORLEY, J., TADDEO, M., FLORIDI, L., 2021. The ethical debate about the gig economy: A review and critical analysis, Technology and Society, nr 65.
 
29.
TRSTENJAK, M., OPETUK, T., DUKIĆ, G., CAJNER, H., 2022. Logistics 5.0 Implementation Model Based on Decision Support Systems, Sustainability, vol. 14, nr 11, s. 1-19.
 
30.
WANG, Y., KIM, S., RAFFERTY, A.E., SANDERS, K., 2020. Employee perceptions of HR practices: A critical review and future directions, The International Journal of Human Resource Management, nr 31, s. 128-173.
 
eISSN:2719-860X
ISSN:1896-9380
Journals System - logo
Scroll to top