Ценность и проявление предиктивной эмпатии при внедрении искусственного интеллекта в управление человеческими ресурсами

DOI:

Современная эпоха цифровой трансформации радикально изменила представления об управлении человеческими ресурсами (HR – Human Resources). Модель HR 4.0, возникшая в контексте «Индустрии 4.0», была сосредоточена на стандартизации и интеграции цифровых инструментов в кадровые процессы [Чеглакова и др., 2021; Stuss, 2023], где главный акцент делался на эффективность и контроль, что соответствовало рациональной модели организации труда, но и проявлялись риски – отчуждение работников, потеря мотивации и доверия. Модель HR 5.0, развивающаяся после 2020 г., стала ответом на эти вызовы.

Она предполагает переход к человеко-центричному подходу, при котором технологии усиливают, а не замещают человека [Prabakar et al., 2025; Capolupo et al., 2025], то есть имеет место быть развитие и равное взаимодействие с технологиями. Этот сдвиг отражает не просто технологическую эволюцию, а глубокие социокультурные изменения, связанные с новой ролью человека в цифровой экономике (табл. 1), то есть смещает фокус с технологической эффективности на ценности доверия, эмпатии и устойчивое развитие.

Развитие концепции человеко-центричного ИИ (Human-Centric AI) закреплено в международных документах [UNESCO ... , 2021; OECD ...] и Регламенте ЕС об искусствен-

L Z [ e b p Сравнительные характеристики моделей HR 4.0 и HR 5.0 7D E ОComparative characteristics of HR 4.0 and HR 5.0 models

Параметр	HR 4.0 (цифровизация и автоматизация)	HR 5.0 (человеко-центричная трансформация)
Цель	Эффективность и стандартизация	Доверие и устойчивое развитие
Роль ИИ	Контроль и аналитика данных	Партнёрство и поддержка
Роль человека	Исполнитель процессов	Центр системы и создатель смысла
Ценности	Скорость, рентабельность инвестиций, ключевые показатели эффективности	Эмпатия, этика, ответственность
Управленческая модель	Реактивная («управление через данные»)	Проактивная («управление через понимание»)

I j b f _ q Z Составлено авторами.

ном интеллекте [European Commission ... , 2024], в которых определено, что внедрение ИИ в управление человеческими ресурсами должно соответствовать принципам прозрачности, справедливости и ответственности [Ribeiro et al., 2024]. В кадровом контексте это означает прозрачные алгоритмы отбора и оценки, предотвращение дискриминации, защиту данных и формирование доверия к ИИ как инструменту поддержки, а не замещения человека. Этическое измерение HR 5.0 предполагает, что технологии усиливают эмпатию и понимание, а не подменяют человеческие решения. Ключевая роль принадлежит цифровой культуре, в которой ИИ воспринимается как партнер, а не угроза.

В условиях стремительного распространения искусственного интеллекта (ИИ) [Panday et al., 2025], машинного обучения и аналитических платформ организации вынуждены переосмысливать свои HR-системы [Kuzior et al., 2022]. Возникает новая управленческая парадигма, основанная на сочетании предиктивных технологий и эмпатического управления [Матвеева и др., 2025; Мамонтова, 2025], где решения на основе данных учитывают не только показатели производительности, но и эмоциональные, этические и культурные факторы [Могила и др., 2025]. Такой подход – «предиктивная эмпатия» – объединяет аналитические возможности ИИ (предсказуемость) и гуманистическую направленность решений и становится связующим звeном между автоматизацией и человеческим фактором, образуя новую этику управления. Суть предиктивной эмпатии – использование ИИ для анализа поведенческих данных и принятия решений с учетом контекста, индивидуальных особенностей и корпоративной культуры [Pelau et al., 2021]. Такой подход ориентирован не только на эффективность, но и на справедливость, вовлеченность и доверие. Таким образом, предиктивная эмпатия не только связывает автоматизацию и человеческий фактор, но и служит основой доверительного управления в эпоху ИИ. При этом эффективность HR-систем определяется не только технической зрелостью, но и качеством человеческого взаимодействия.

Внедрение ИИ в HR-практики открывает широкие возможности – от оптимизации

D Ценность и проявление предиктивной эмпатии подбора и адаптации персонала до прогнозирования текучести и построения индивидуальных траекторий развития сотрудников [World Economic Forum (WEF) ... , 2023; Deloitte, 2023]. Одновременно цифровизация несет новые риски: алгоритмическую предвзятость, утрату личного контакта и снижение доверия к управленческим решениям [Степнов и др., 2020]. Поэтому ключевым вызовом становится поиск баланса между автоматизацией и эмпатией, между технологической эффективностью и сохранением человеческого измерения труда.

Особенно остро эти вопросы встают в странах Центральной и Восточной Европы, где цифровые процессы развиваются неравномерно [DESI ... , 2024]. Несмотря на активное внедрение электронных платформ и аутсорсинговых моделей, многие организации все еще находятся на переходной стадии между HR 4.0 и HR 5.0. Здесь «цифровой разрыв» имеет не только технологическую, но и институционально-культурную и образовательную природу [Дементьев, 2023; Бушина, 2025].

В связи с этим возникает необходимость уточнения глубины проникновения цифровой трансформации HR в странах Центральной и Восточной Европы с учетом институциональных и методических аспектов внедрения искусственного интеллекта в HR-процессы, а именно: как сочетание технологий искусственного интеллекта и принципов человеко-центричного управления способно повысить доверие, эффективность и устойчивость HR-систем в эпоху цифровых изменений.

Методология исследования

Цель исследования – выявить закономерности внедрения технологий ИИ в систему управления человеческими ресурсами (HR) стран Центральной и Восточной Европы (ЦВЕ) и определить факторы перехода от модели HR 4.0 к HR 5.0. Особое внимание уделяется роли предиктивной эмпатии – способности организаций сочетать аналитические инструменты ИИ с человеко-центричными принципами управления.

Для достижения цели поставлены следующие задачи: а) оценить уровень цифровой зрелости и внедрения ИИ в HR-процессы в компаниях ЦВЕ; б) определить ключевые барьеры и риски цифровой трансформации HR; в) исследовать восприятие ИИ сотрудниками и руководителями через призму доверия и справедливости; сопоставить результаты с практиками Западной Европы; уточнить контуры модели человеко-центричной трансформации HR c учетом проявлений предиктивной эмпатии.

Эмпирическая база исследования основана на анкетном опросе 698 организаций из девяти стран ЦВЕ: Чехии (471), Польши (23), Словакии (32), Венгрии (76), Сербии (25), Болгарии (14), Румынии (29), Косово (11) и Албании (17) и качественные интервью с HR-директорами и финансовыми руководителями [Busina, 2025]. Структура выборки: наднациональные компании (47 %), локальные (29 %), государственный сектор (18 %), прочие (6 %); по отраслям: логистика и транспорт (23 %), IT и технологии (18 %), образование (18 %), производство (17 %), строительство (6 %), другие (18 %). Респондентами выступили: финансовые директоры (29 %), директоры по персоналу (23 %), HR-менеджеры (22 %), специалисты по заработной плате и администрированию.

Опрос проведен в 2024–2025 гг. в рамках программы «Цифровая трансформация управления персоналом в Центральной и Восточной Европе (Digital HR Transformation in CEE)» при участии компании Elanor ICT [Elanor ICT ... , 2025] и академических консультантов Университета экономики в Праге (Чешская Республика) с учетом следования стандартам ISO 9001:2015, ISO/IEC 27001:2022, ISO 31000:2018, ISO 30415:2021 и ISO/IEC 42001, задающим нормативные ограничения для этичного использования ИИ в HR.

В исследовании применялся комбинированный подход, включая: количественный анализ (обработка данных анкет (частотные распределения, корреляции между уровнем зрелости, рисками и эффективностью)); качественный анализ (контент-анализ открытых ответов и интервью, что позволило выявить субъективные оценки влияния ИИ на прозрачность и вовлеченность); сравнительный анализ (на наличие цифрового разрыва и сопоставление с результатами западноевропейских компаний, где интеграция ИИ в HR достигает 60–80 %).

Для анализа использовались ключевые переменные: уровень цифровой зрелости, сте- пень интеграции ИИ, области применения (набор, оценка, обучение, аналитика), преимущества (скорость, качество, доверие), риски (кадровые, технологические, этические) и элементы человеко-центричного управления (вовлеченность, эмпатия, благополучие). Каждый показатель оценивался по шкале и в открытых комментариях, что позволило объединить количественные и качественные данные.

Результаты и обсуждение

Общие тенденции цифровой трансформации HR в странах ЦВЕ. Проведенное исследование подтвердило, что процесс цифровизации управления человеческими ресурсами в регионе Центральной и Восточной Европы (ЦВЕ) находится на этапе перехода от HR 4.0 к HR 5.0. Большинство компаний активно внедряют базовые элементы автоматизации, но интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и человеко-центричных механизмов остается ограниченной.

Большинство компаний региона находятся на среднем уровне цифровой зрелости (см. рис. 1), что указывает на переходную фазу между операционной автоматизацией (HR 4.0) и стратегической интеграцией искусственного интеллекта (HR 5.0). Продвинутый уровень (12 %) характерен преимущественно для международных компаний и организаций, сертифицированных по стандартам ISO 9001 и 27001.

Оценка наиболее распространенных технологий (см. рис. 2) показывает, что цифровизация HR в ЦВЕ сохраняет административно-операционный характер: преобладают электронные подписи (71 %) и облачные HR-системы (47 %), тогда как использование ИИ-аналитики ограничивается 12 % организаций. Однако аналитика заработных плат и производительности на основе ИИ внедрена лишь в 12 % организаций. Это подтверждает, что цифровизация HR в ЦВЕ остается преимущественно операционно-административной, находясь на переходном этапе к стратегической интеграции ИИ-решений.

Распространенность HR 4.0 и зарождение HR 5.0. Полученные результаты демонстрируют, что HR 4.0 в ЦВЕ фактически стал стандартом, особенно в областях кадрового администрирования, расчета заработной платы, доку- ментооборота и учета рабочего времени. Однако признаки перехода к HR 5.0 наблюдаются лишь у ограниченного числа компаний, которые:

• 1)    интегрируют AI-инструменты в обучение и развитие персонала;

• 2)    используют предиктивные модели для планирования занятости;

• 3)    развивают культуру обратной связи и программы вовлеченности в ценности сотрудников.

По оценкам респондентов, лишь 10–15 % компаний уже применяют человеко-центричный подход, предполагающий соединение технологий с принципами доверия, эмпатии и персонализации. Характерная особенность компаний стран ЦВЕ – гибридность моделей HR: цифровизация активно сочетается с традиционными управленческими практиками. Такая двойственность отражает институциональные различия между ЦВЕ и Западной Европой, где

HR 5.0 постепенно становится частью корпоративной культуры.

Барьеры и риски внедрения AI в HR-практиках. Исследование позволило выделить ряд системных препятствий (см. рис. 3), наиболее значимыми из которых остаются высокая стоимость технологий (53 %) и дефицит цифровых компетенций (47 %), за которыми следуют сопротивление изменениям (29 %) и правовая неопределенность (24 %). Эти факторы формируют организационную инерцию: компании осознают ценность цифровизации, но не могут реализовать ее системно. Дополнительным вызовом является цифровое неравенство – 53 % компаний отметили случаи цифрового исключения, особенно среди работников старшего возраста и низкоквалифицированного персонала.

Установлено, что почти каждая вторая организация выражает озабоченность вопросами

70%

Средний уровень Низкий уровень Продвинутый уровень

Рис. 1. Уровень цифровой зрелости компаний в странах ЦВЕ

Fig. 1. The digital maturity level in the CEE companies

I j ь f _ q Z Составлено на основе данных 698 организаций, 9 стран ЦВЕ [Elanor ICT ... , 2025].

Рис. 2. Распространенность внедрения технологий HR 4.0 и HR 5.0 в компаниях стран ЦВЕ

Fig. 2. The prevalence of HR 4.0 and HR 5.0 technology adoption in CEE companies lj bf_q Z Составлено на основе данных 698 организаций, 9 стран ЦВЕ [Elanor ICT ... , 2025].

кибербезопасности (53 %) и риском несоответствия требованиям законодательства (41 %). Это подтверждает, что переход к HR 5.0 требует не только технической, но и нормативной зрелости.

Эффекты внедрения ИИ: между автоматизацией и доверием. В числе наиболее значимых положительных эффектов внедрения ИИ отмечается: повышение скорости HR-процессов (56 %); снижение ошибок и повышение качества решений (47 %); улучшение прозрачности и отслеживаемости данных (41 %); рост доверия между руководством и персоналом при условии объяснимости алгоритмов (28 %).

При этом негативные последствия включают: рост зависимости от цифровых систем, сокращение личных контактов, «алгоритмическую усталость» и недоверие к автоматизированным решениям при отсутствии обратной связи. Этот дуализм подчеркивает ключевую дилемму эпохи HR 5.0: каждое повышение точности алгоритма должно сопровождаться укреплением человеческого доверия. Таким образом, результативность внедрения ИИ-инструментов напрямую зависит от способности организации институционализировать эмпатию – создавать механизмы поддержки, обучения и коммуникации, а не только внедрять технологии.

Компании, использующие элементы предиктивной аналитики в сочетании с человеческим контролем и вовлеченностью, достигают лучших показателей по снижению теку- чести, адаптации новых сотрудников, удовлетворенности персонала и прозрачности оценки результатов труда. Предиктивная эмпатия проявляется там, где ИИ не принимает решения автономно, а помогает руководителю понять контекст и предложить варианты действий. Такая модель чаще встречается в организациях с развитой системой качества с учетом стандартов ISO, где цифровизация встроена в управленческий контроль. Следовательно, структурированный контроль и культура эмпатии создают основу устойчивого применения ИИ в HR – не как замены человека, а как партнера в принятии решений.

Сравнение компаний стран ЦВЕ и Западной Европы. Сопоставление с контрольной выборкой западноевропейских компаний выявило существенные различия (см. табл. 2), которые носят преимущественно институционально-культурный характер. Уровень интеграции ИИ в HR в странах ЦВЕ составляет 12 % против 65–80 % в Западной Европе; существенно ниже также распространение этических кодексов и структур управления искусственным интеллектом (AI governance).

Результаты исследования подтверждают, что:

• 1)    цифровая трансформация HR в ЦВЕ вступила в фазу осознанного развития, но требует институциональной поддержки и этической стандартизации;

  

  Рис. 3. Основные барьеры внедрения HR 5.0 в компаниях стран ЦВЕ

  Fig. 3. The main barriers to the HR 5.0 implementation in the CEE companies

  Ij bf_q Z Составлено на основе данных 698 организаций, 9 стран ЦВЕ [Elanor ICT ... , 2025].

  
  

• 2)    концепция предиктивной эмпатии служит эффективным инструментом объединения аналитических и гуманистических подходов;

• 3)    успех внедрения ИИ зависит от культуры доверия, прозрачности и готовности руководства адаптировать ISO и ESG-принципы в HR-практиках;

• 4)    технологическая зрелость без эмпатии и объяснимости решений не обеспечивает долгосрочной устойчивости HR-систем.

Таким образом, HR 5.0 в регионе ЦВЕ формируется как гибридная модель, сочетающая алгоритмическую точность и человеческое понимание как ключевые элементы будущего управления человеческими ресурсами.

Практические аспекты и рекомендации

Переход от HR 4.0 к HR 5.0 требует системного подхода, который сочетает цифровую трансформацию с этическими и организационно-культурными изменениями. На основе анализа данных и практик ведущих компаний региона ЦВЕ сформирована стратегическая рамка внедрения человеко-центричных AI-решений в HR, включающая четыре взаимосвязанных направления (табл. 3).

Измеримые эффекты внедрения ИИ в HR-процессы, по нашему мнению, следует концентрировать в сфере процессов усиления человека в принятии экономических решений HR на основе ИИ, что должно обеспечивать баланс эффективности, доверия и справедливости (см. табл. 4).

Практическая реализация принципов человеко-центричного управления, по нашему мнению, потребует формирования трехуровневой системы доверия: 1) технологическое доверие – обеспечение объяснимости и верификации алгоритмов; 2) организационное доверие – внедрение прозрачных политик обработки данных, контроль со стороны HR-комитетов и соответствие стандартам ISO; 3) социальное доверие – поддержка культуры обратной связи, психологической безопасности и совместного обучения.

L Z [ e b p ИИ-разрыв между компаниями стран ЦВЕ и Западной Европы 7D EOAI-gap between CEE and Western European companies

Фактор	Центральная и Восточная Европа, %	Западная Европа, %
Интеграция ИИ в HR	12	70
Этические кодексы	35	85
ESG / AI Governance (интеграция управления ESG и ИИ)	22	70
Стратегии цифрового обучения	43	78
Уровень доверия к ИИ	50	80

I j b f _ q Z Составлено авторами на основе данных 698 организаций, 9 стран ЦВЕ [Elanor ICT ... , 2025].

L Z [ e b p Стратегическая рамка внедрения HR 5.0: направления и инструменты

7D EOStrategic framework for HR 5.0 implementation: directions and tооls

Направление	Практические меры и инструменты
1. Управление изменениями	Создание проектных офисов и межфункциональных команд. Использование CR1/CR2-модели (Elanor) для структурирования этапов изменений. Обучение руководителей навыкам Agile-управления
2. Технологическая интеграция	Внедрение цифровых платформ (JIRA, ESP/IP, Confluence). Автоматизация ключевых HR-процессов и обеспечение кибербезопасности. Использование инструментов аналитики и прогнозирования
3. Развитие компетенций	Реализация программ цифрового обучения. Повышение квалификации HR-специалистов и руководителей. Создание внутренней экосистемы знаний и наставничества
4. Этическое и институциональное обеспечение	Разработка кодексов этики ИИ и регламентов ответственности. Формирование культуры доверия, прозрачности и уважения к данным сотрудников

I j b f _ q Z Составлено автором Ф. Бушиной.

Практика показывает: доверие сотрудников формируется не только через технические гарантии, но через возможность понимать, влиять и взаимодействовать с ИИ-системами. Поэтому в качестве рекомендаций в системе риск-менед-жменту следует отметить: а) разработку рамочной политики в области искусственного интеллекта (AI Policy Framework); б) создание этических комитетов и введение должности ответственного за доверие к ИИ (AI Trust Officer); в) регулярный аудит ИИ-решений на соответствие стандартам ISO и требованиям регламентов по защите данных; г) мониторинг несоответствий и постоянная обратная связь от сотрудников.

Исходя из результатов исследования в части того, что половина организаций региона указала на дефицит цифровых навыков как главный барьер, считаем необходимым выделить ключевую рекомендацию как создание экосистемы непрерывного обучения (Lifelong Learning & AI Literacy) [Polat, 2025], которая должна включать: программы повышения цифровой квалификации для HR-специалистов и руководителей; внедрение LMS-платформ с элементами адаптивного обучения и ИИ-под-сказок; совместные курсы с университетами и исследовательскими центрами; развитие навыков (soft skills) – коммуникации, эмпатии, межкультурного взаимодействия.

Предиктивная эмпатия требует, чтобы технологии и обучение развивались параллельно: чем выше цифровая зрелость компании, тем больше должна быть поддержка эмоционального и социального интеллекта сотрудников.

Следовательно, в рамках практической реализации модели предиктивной эмпатии должны быть осуществлены определенные этапы (табл. 5), которые обеспечивают цикличность

L Z [ e b p Измеримые эффекты внедрения ИИ в НR-процессы7 D E О Measurable effects of AI implementation in HR processes

HR-область	Применение искусственного интеллекта	Эффект
Адаптация новых сотрудников	Интеллектуальные ассистенты, предиктивный анализ текучести	1 время адаптации на 30 %, 1 затраты на 15 %
Вознаграждение и мотивация	Предиктивные модели бонусов и справедливости оплаты	t удержание персонала на 12 %, t уровень справедливости
Оценка эффективности труда	Аналитические панели и алгоритмы оценки KPI	t точность оценки на 25 %, 1 время руководителей на 10 %
Отчётность и контроль	Автоматизация аудита и отчётности по ISO и ESG	1 ошибки в расчётах на 40 %, 1 нагрузка HR на 20 %

Ij bf_q Z Составлено автором Ф. Бушина.

Этапы внедрения предиктивно-эмпатической модели в НR-cистему организации

Ѕtages of predictive-empathic model implementation in the HR-system

Этап	Цель	Практические инструменты
1. Диагностика цифровой зрелости	Оценить уровень автоматизации и доверия	Аудит цифровой зрелости (Digital Maturity Audit), оценка внедрения ИИ в HR (HR AI Assessment)
2. Формализация процессов	Определить зоны внедрения ИИ и стандарты	Картирование процессов по стандартам ISO (ISO Process Mapping), индикаторы системы менеджмента качества (QMS)
3. Разработка интеллектуального ассистента (AI Assistant) / чат-бота для HR (ChatHR)	Перевести рутинные операции в автоматизированный режим	HR-боты, платформы управления рабочими процессами (workflow-платформы)
4. Создание «цикла обратной связи с человеком» (Human Feedback Loop)	Обеспечить вовлечённость сотрудников в работу алгоритмов	Feedback порталы, анонимные опросы, этические форумы
5. Мониторинг и улучшение	Оценка влияния ИИ на благополучие и эффективность	ESG-метрики, Аудит ИИ (AI Audit Dashboard), обратная связь в реальном времени

Ij bf_q Z Составлено автором Ф. Бушина.

и прозрачность процесса внедрения ИИ – от планирования до обратной связи и постоянного совершенствования.

Следовательно, в качестве управленческих и институциональных рекомендаций следует выделить следующие:

– для организаций: встроить принципы человеко-центричного управления в стратегию; внедрить систему внутреннего аудита по стандартам ISO 9001/27001; развивать внутрикорпоративные академии цифровых компетенций; ввести ключевые показателиэффек-тивности (KPI) по благополучию и доверию в HR-отчетность;

• –    для государственных ведомств и академических институтов: создать программы сертификации ИИ в HR и стандарты этического регулирования; поддерживать межуниверситетские исследовательские консорциумы по HR 5.0; внедрять элементы «человекоцентричного ИИ» в образовательные программы управленцев;

  – для международных партнеров (регион Европейского союза и Центральной и Восточной Европы): развивать совместные цифровые платформы и обмен лучшими практиками; продвигать совместные стандарты аудита ИИ в HR; укреплять связи между бизнесом и академическими центрами.

Представленные меры направлены на формирование устойчивых и этически ответственных HR-систем, обеспечивающих переход к модели HR 5.0. Они создают основу для развития новых форм лидерства, доверия и цифрового сотрудничества, что определяет ключевые перспективы человеко-центричной трансформации в части реализации трех векторов:

• –    технологического вектора как развитие генеративного ИИ, когнитивных ERP 5.0 и цифровых двойников;

• –    этического вектора как усиление требований прозрачности и подотчетности (например, для европейских стран AI Act или ISO 42001);

• –    ценностного вектора как роста значимости доверия, эмпатии и благополучия как ключевых факторов производительности.

Таким образом, HR 5.0 представляет собой уже не просто управленческую концепцию, а парадигму организационного сознания, где эффективность определяется качеством человеческого взаимодействия с технологиями.

Заключение

Предиктивная эмпатия формирует новый тип организационного мышления, при котором цифровые решения принимаются с учетом эмоциональных и этических факторов, а эффективность HR измеряется не только скоростью и точностью, но и качеством взаимодействия человека и технологий. Исследование позволило обосновать включение предиктивной эмпатии в управленческую модель, объединяющей предсказательные возможности ИИ и принципы человеко-центричного управления.

Проведенное исследование показало, что цифровая трансформация управления человеческими ресурсами в странах Центральной и Восточной Европы вступила в фазу качественных изменений. Организации региона уже преодолели этап базовой автоматизации HR 4.0 и находятся на пороге перехода к человекоцентричной модели HR 5.0, где технологии искусственного интеллекта становятся не целью, а инструментом повышения эффективности, доверия и устойчивости.

Полученные результаты подтверждают, что: 1) цифровое неравенство в сфере искусственного интеллекта в HR носит институционально-культурный, а не только технологический характер, и его преодоление требует гармонизации цифровой политики, образования и этики ИИ; 2) HR 5.0 это модель сотрудничества человека и технологии, где цифровая система становится партнером, а не надзирателем; 3) предиктивная эмпатия является ключевым элементом между алгоритмической точностью и человеческим доверием. Поэтому будущее управления человеческими ресурсами определяется не только данными и цифровыми алгоритмами, но и способностью организаций сохранять человеческое измерение в цифровом пространстве с включенностью практик человеко-центричного управления.