Modeli umetne inteligence in upravljanje kariere zaposlenih: sistematičen pregled literature

Povzetek

Ozadje/namen: Uporaba modelov umetne inteligence (AI) za odločanje na podlagi podatkov v različnih fazah upravljanja kariere zaposlenih (EL) narašča. Vendar pa ni celovite študije, ki bi obravnavala prispevke umetne inteligence pri upravljanju EL. Zato je bil glavni cilj te študije osvetliti to teoretično vrzel in ugotoviti prispevek modelov AI k upravljanju EL.
Metode: Ta študija je uporabila metodo PRISMA, model sistematičnega pregleda literature, da bi zagotovila dostop do največjega števila publikacij, povezanih z obravnavano temo. Rezultati modela PRISMA so pripeljali do identifikacije 23 povezanih člankov, ugotovitve te študije pa so bile predstavljene na podlagi analize teh člankov.
Rezultati: Algoritmi AI so bili uporabljeni v vseh fazah upravljanja EL. Pokazalo se je tudi tudi, da so algoritmi Random Forest, Support Vector Machines, Adaptive Boosting, Decision Tree in Algoritmi umetne nevronske mreže boljši od drugih algoritmov in so bili najpogosteje uporabljeni v obravnavanih študijah.
Zaključek: Čeprav se uporaba modelov umetne inteligence pri reševanju problemov upravljanja EL povečuje, so raziskave na to temo še vedno v povojih in potrebnih je več raziskav.

Ključne besede: Umetna inteligenca, Globoko učenje, Strojno učenje, Upravljanje človeških virov, Življenjski cikel zaposlenih, PRISMA, Sistematični pregled literature