Ключевые тренд-сигналы использования искусственного интеллекта в управлении персоналом вузов

,

,

Введение . Современный период разворачивающейся беспрецедентной по своей сути цифровой революции диктует новые требования к рынку труда. Одним из таких требований является использование искусственного интеллекта (далее – ИИ), от внедрения которого во всем мире ожидается повышение ВВП до 11 % ¹ . При этом, как подчеркивает в книге «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего» бывший президент Google China Кай-Фу Ли, ИИ не является ни добром, ни злом, как большинство технологий в мире, и в конечном счете окажет на цивилизацию скорее позитивное, чем негативное влияние (Ли, Цюфань, 2022). Главное преимущество ИИ в том, что он может находить едва заметные закономерности в огромных массивах данных, способен охватывать тысячи параметров – от информации из открытых источников, истории покупок, записей в электронной медкарте до данных приложений и устройств. ИИ может выполнять многие задачи лучше, чем люди, причем с практически нулевыми финансовыми затратами. Этот простой факт гарантирует огромные прибыли, а также серьезнейшую трансформацию рынка труда и существенное повышение уровня безработицы, особенно для рабочих мест, не требующих высокой квалификации (Ли, Цюфань, 2022: 341–342). По данным ОЭСР, в такой категории высокого риска автоматизации, а значит, частичной или полной замены автоматизированными системами или ИИ-технологиями в будущем, сейчас находятся около 27 % нынешних рабочих мест ² .

Очевидно, что в эпицентре этих процессов оказываются современные университеты, в которых неоднозначное влияние использования искусственного интеллекта сказывается как на образовательном процессе, так и на системах управления образовательными организациями. На уровне управления персоналом внедрение ИИ способствует повышению эффективности работы сотрудников вузов, улучшению механизмов кадровой политики на основе применения возможностей автоматизации рутинных процессов, аналитики данных и персонализированного подхода к управлению человеческими ресурсами (англ. Human Resources, HR). Однако широкое распространение ИИ в HR-практиках университетов вызывает ряд этических, правовых и социальных вопросов, связанных с аспектами использования алгоритмов для принятия управленческих решений.

В последнее десятилетие исследования в области цифровой трансформации кадрового менеджмента активно развиваются и в России, и за рубежом, но специфика применения ИИ в вузовской кадровой политике рассматривается недостаточно, особенно в части изучения и учета тренд-сигналов, возникающих в динамично меняющейся цифровой образовательной среде. Поэтому целью нашего исследования является анализ современных тренд-сигналов внедрения технологий искусственного интеллекта в управление персоналом и их влияния на разработку кадровой политики в университетах. Для достижения цели решались следующие задачи: выделение основных трендов использования искусственного интеллекта в управлении персоналом, трендвотчинг (англ. trendwatching) применения ИИ в кадровом менеджменте вузов для выявления ключевых тренд-сигналов, определение подходов к разработке новой кадровой политики с учетом выявленных тренд-сигналов, их угроз и возможностей для вуза.

Материалы и методы. В рамках исследования использовался большой круг источников, включая аналитические отчеты (например, отчет АФТ «10 Трендов искусственного интеллекта»3, специальный отчет 2024 г. Microsoft «ИИ в образовании»4, отчет «Тренды в управлении персоналом 2025» Академии инноваций в области управления персоналом (Academy to Innovate HR)5, ежегодные тематические исследования журнала «Хроники высшего образования» (The Chronicle of Higher Education) – ведущего источника новостей, анализа и информации о высшем образовании в США6, отчеты EDUCAUSE – международной технологической ассоциации высшего образования и крупнейшего сообщества ИТ-лидеров и профессионалов, приверженных развитию высшего образования1); прогнозы международных организаций, таких как Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и ЮНЕСКО, касающиеся цифровой трансформации высшего образования и рынка труда; материалы национального портала в сфере искусственного интеллекта2 и сайтов ведущих российских и зарубежных вузов, внедряющих ИИ-решения в управление персоналом; научные публикации и рецензируемые статьи в международных базах данных, а также результаты эмпирических исследований, отражающих влияние ИИ-технологий на кадровую политику университетов.

Для достижения цели использовался научно-методический инструментарий системного анализа, позволяющий оценивать кадровую политику вузов в контексте трендвотчинга как сложную динамическую систему, подверженную влиянию тренд-сигналов применения искусственного интеллекта. Исследование базируется на концепции цифровой трансформации (Черная и др., 2022), в рамках которой ИИ рассматривается не только как технологический инструмент, но и как фактор изменений в управлении человеческими ресурсами, имеющий противоречивое значение.

Применение системного подхода обеспечило целостное рассмотрение влияния ИИ-техно-логий на различные аспекты кадровой политики вузов, включая отбор, развитие и удержание персонала, а также адаптацию к цифровой среде. Кроме того, использовался институциональный подход, позволяющий анализировать нормативно-правовые и управленческие аспекты внедрения искусственного интеллекта в кадровые процессы высших учебных заведений, а также динамический подход, ориентированный на исследование изменений кадровых стратегий вузов под влиянием технологических факторов и глобальных тенденций цифровизации. Подчеркнем, что такой анализ имеет предварительный и общий характер, его результаты нуждаются в апробации и адаптации к системе управления персоналом конкретной образовательной организации, поэтому предложенные подходы к анализу угроз и возможностей ИИ и его влияния на кадровую политику могут быть уточнены и дополнены.

Результаты . Исследование позволяет утверждать, что искусственный интеллект в управлении персоналом вузов в самом общем виде представляет собой комплекс технологий, которые имитируют человеческий интеллект, обеспечивают автоматизацию кадровых процессов, в том числе с помощью анализа больших массивов данных о сотрудниках, и повышение эффективности принятия решений по управлению человеческими ресурсами образовательных организаций. В HR-системах университетов ИИ применяется для выполнения таких задач, как прогнозирование кадровых потребностей, оптимизация подбора персонала, оценка компетенций, управление карьерным ростом, а также удержание талантов. Введение данного определения имеет принципиальное значение для нашей статьи, так как позволяет фиксировать специфику изучаемой сферы и ее отличия от других областей, включая особенности управления персоналом: сложную организационную структуру, наличие научно-педагогических, административноуправленческих и учебно-вспомогательных кадров, имеющих различия не только в образовании, функционале, но и периодах работы от контрактных циклов до постоянной занятости, и др. Как показывает анализ, важное значение получают и решение задач оптимизации учебной нагрузки, оценка результативности преподавателей и исследователей, прогнозирование потребности в кадрах с учетом изменения федеральных государственных образовательных и профессиональных стандартов, модернизации и цифровизации системы образования и отраслей, для которых готовятся выпускники вузов (Антипина, 2023; Бабанова, 2021; Горбунова, Бойко, 2022).

Показательно, что к подобным выводам приходят и зарубежные исследователи. Так, в отчете экспертов Центра будущего высшего образования и стратегии талантов Северо-Восточного университета США описывается двойственная природа искусственного интеллекта, определяемая его возможностями и вызовами и характеризуемая тремя ролями: сотрудника, агента и революционера. Как сотрудник искусственный интеллект помогает автоматизировать процессы, такие как отбор кандидатов, рутинные процедуры в HR и образовательном процессе, и одновременно требует нового подхода к оценке навыков и обучению новых работников. Как агент ИИ содействует улучшению обслуживания сотрудников, в том числе с помощью внедрения чат-ботов с информацией по адаптации. Как революционер – игрок, меняющий правила игры, ИИ способен создать новые стратегии для всех участников процесса, что может привести к более глубоким изменениям в найме и управлении талантами ³ .

Однако, несмотря на осознаваемую руководством вузов значимость использования искусственного интеллекта в системе управления университетами, внедрение ИИ-технологий носит скорее желаемый, чем реальный характер. Для иллюстрации этого вывода воспользуемся результатами исследования о применении ИИ в обработке данных Becoming a Data-Driven Institution («Становление учреждений, управляемых данными») журнала «Хроники высшего образования», проведенного платформой облачных вычислений компании Amazon (Amazon Web Services, AWS) весной 2023 г. на основе опроса администрации 452 учебных заведений, представляющих государственные и частные колледжи и университеты в США 2- и 4-летнего обучения ¹ . В соответствии с ним 67 % опрошенных руководителей вузов уверены, что их учреждения располагают хорошо подготовленным персоналом, способным использовать данные. При этом 71 % из них обучают своих сотрудников для совершенствования их навыков, 97 % вузов имеют сотрудников, занимающихся анализом данных, что указывает на высокий уровень вовлеченности в их использование для принятия решений. Около 50 % респондентов признают, что обладают навыками применения данных для подведения итогов и принятия решений, но существуют проблемы с распределением информации между структурными подразделениями. Из-за дефицита финансирования многие вузы начинают обучать сотрудников, чтобы избежать необходимости найма дорогостоящих внешних специалистов ² .

Отправной точкой исследования среди российских вузов служит информация Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, согласно которой в 2023 г. порядка 5 % научных организаций и около 10 % отечественных вузов применяли ИИ для своих целей, однако эти показатели не в полной мере отражают реальные масштабы использования данной технологии учеными, поскольку характеризуют только практики самих организаций, а не их сотрудников ³ .

Большие ожидания от внедрения искусственного интеллекта в систему управления вузами, в том числе в кадровый менеджмент, у администрации зарубежных и российских вузов и существующие проблемы подтверждают выводы специального отчета экспертов Microsoft «ИИ в образовании» 2024 г. о том, что большинство образовательных учреждений не имеют интегрированной стратегии по ИИ, однако это необходимо для безопасной и эффективной работы с новыми технологическими возможностями и доказывает важность разработки и внедрения таких стратегий для управления персоналом ⁴ .

Постановка стратегической задачи использования искусственного интеллекта в кадровом менеджменте вузов, как представляется, требует проведения анализа трендов инструментами и методами трендвотчинга как процесса наблюдения за трендами, их происхождением, а также выявления причин и контекста изменений (Щеголев и др., 2022). Показательным в этом смысле является отчет о трендах в кадровом менеджменте, подготовленный международной Академией инноваций в области управления персоналом (AIHR) ⁵ . Ее эксперты выделяют три основных блока трендов, связанных с использованием искусственного интеллекта:

• 1)    технологическая трансформация, включая необходимость адаптации ИИ под нужды организации; трудности полной реализации ИИ; проблемы в определении необходимых навыков для работы с новыми технологиями; учет наступающего бума новых высокотехнологичных профессий;

• 2)    динамика талантов, обусловленная такими трендами, как усиление экономических неопределенностей, влияющих на доступность и выбор квалифицированных кандидатов, демографические изменения, связанные с увеличением продолжительности жизни и модификацией состава активного населения, что требует пересмотра подходов к найму и управлению талантами; социальные ожидания нового поколения работников (поколения Z); гендерное равенство, определяющее требование уменьшение разрыва в оплате труда и возможностях карьерного роста между мужчинами и женщинами; увеличение организационной тревожности, возникающей среди работников из-за экономической неопределенности и трансформации рабочей среды и проявляющейся в повышении текучести кадров;

• 3)    тактики успешной адаптации к инновациям, необходимые для реализации кадровой стратегии и инициатив: участие HR-отделов в решении бизнес-задач, развитие «антихрупкости» сотрудников как реакции на вызовы через переподготовку и обучение новым навыкам, пересмотр механизмов вовлечения персонала, в том числе с использованием традиционных механизмов мотивации и стимулирования.

Данные тренды, как показывает эмпирический анализ практики вузов, в образовательных организациях прослеживаются в несколько ослабленной форме. Как представляется, это обусловлено тем, что использование ИИ в бизнес-процессах университетов, включая управление персоналом, находится на стадии экспериментов и пилотных проектов. В этом смысле тренды представляют собой скорее не общее направление изменений в кадровом менеджменте вузов, а тренд-сигналы как ранние индикаторы возможных будущих изменений, которые, судя по формам проявления, еще не получили массового распространения.

Обсуждение . В контексте проводимого исследования трендвотчинг в сфере управления персоналом вузов можно определить как систематический процесс наблюдения за изменениями в кадровом менеджменте, выявления их происхождения, анализа причин, возможных рисков и последствий, что особенно актуально при интеграции ИИ в кадровое администрирование вузов, прежде всего в кадровую политику по отношению к основному персоналу. С учетом сделанных ранее выводов этот подход рассматривается нами в качестве способа идентификации зарождающихся и доминирующих тренд-сигналов как изменений разной силы и влияния на базе сбора и интерпретации данных из различных источников, таких как медиа, социальные сети, пресс-релизы, отчеты, исследования, интервью с ведущими экспертами и др. Для анализа нами использовались данные из сети Интернет по российским и зарубежным вузам. Поиск информации осуществлялся с помощью сервисов Perplexity AI – поисковой системы и чат-бота на основе искусственного интеллекта и iAsk.AI, представляющего собой инновационный инструмент для поиска информации с помощью ИИ, с дальнейшей проверкой и обработкой полученных сведений.

Изучение рассмотренных трендов как тренд-сигналов разной силы использования ИИ в управлении персоналом применительно к вузам позволило обобщить информацию в виде таблицы 1.

Таблица 1 – Тренд-сигналы использования ИИ в управлении персоналом вузов ¹

Table 1 – Trend Signals of Using AI in University Personnel Management

СП с с i_	Тренд-сигнал	Мощность сигнала	Краткая характеристика	Пример вузов
1	2	3	4	5
ZZT аз § о -8-о аз 1- аз о ф S о с; о X ф	Адаптация ИИ под нужды организации	Сильный	Настройки ИИ для решения сложных задач вузов, учитывающие требования законодательства и академической среды к основному персоналу	Гарвардский университет (США) применяет ИИ-системы для оценки соответствия кандидатов требованиям вакансий на основе анализа научных публикаций, опыта преподавания и цифрового следа соискателя
	Трудности полной реализации ИИ	Сильный	Технологические барьеры, сопротивление сотрудников, связанное с этическими вопросами и организационными сложностями	Эдинбургский университет (Великобритания) столкнулся с серьезными трудностями после внедрения программного обеспечения Oracle Fusion, предназначенного для подсчета заработной платы сотрудников
	Определение необходимых навыков для работы с новыми технологиями	Сильный	Выявление и развитие навыков для работы с новыми технологиями, включая цифровую грамотность и аналитические способности	Российские вузы – участники проекта «Цифровая кафедра» в рамках программы «Приоритет-2030» при поддержке Минобрнауки России и Минцифры России
	Учет наступающего бума новых высокотехнологичных профессий	Сильный	Необходимость стратегического прогнозирования и планирования кадрового состава вуза с учетом появления и распространения новых ИТ- и ИИ-профессий	МГУ им. М.В. Ломоносова и НИТУ «МИСиС» (РФ) используют ИИ для анализа потребностей в преподавателях цифровых дисциплин и оценки компетенций ППС

Продолжение таблицы 1

1	2	3	4	5
co о 1— аз аз 1— аз S аз S d	Использование ИИ для решения кадровых проблем в условиях усиления экономических неопределенностей	Сильный	ИИ позволяет проводить быстрый анализ кадровых потребностей, прогнозировать дефицит специалистов и рационально распределять бюджетные средства	НИУ ВШЭ (РФ) использует аналитические решения на базе ИИ для оптимизации управления персоналом и эффективного использования бюджета
	Использование ИИ для управления демографическими изменениями в кадровом составе (сохранение активности поколения X)	Слабый	Применение ИИ обеспечивает анализ компетенций, прогнозирование карьерных траекторий и индивидуальные рекомендации для профессионального развития	СПбГУ (РФ) внедрил ИИ-платформу для управления персоналом, которая анализирует профили преподавателей, определяет потребности в развитии компетенций, формирует индивидуальные маршруты повышения квалификации
	Использование ИИ для учета социальных ожиданий нового поколения работников (поколения Z)	Слабый	ИИ-системы выявляют ключевые предпочтения работников поколения Z: гибкость условий труда, интеграция цифровых технологий, социальная ответственность и возможности для карьерного роста	РУДН (РФ) использует ИИ для мониторинга обратной связи от молодых специалистов и студентов поколения Z. Это позволяет оперативно выявлять необходимость гибкости рабочего графика, возможность удаленной работы и актуальные цифровые инструменты
	Использование ИИ для решения проблем увеличения организационной тревожности	Слабый	ИИ-системы обеспечивают мониторинг и анализ внутренних коммуникаций для изучения эмоциональных и когнитивных сигналов для создания системы мер психологической поддержки	Оксфордский университет (Великобритания) использует ИИ-инструменты для анализа настроений преподавателей, выявления факторов стресса и разработки предложений по повышению мотивации персонала
S S hi =Г аз i— аз ЕС аз о 3 ф S hi 1— hi аз	Использование ИИ для реализации кадровой стратегии и инициатив	Слабый	Переход вузов от фрагментарного применения ИИ к системной интеграции при реализации долгосрочной кадровой политики	Университет Южной Каролины (США) применяет ИИ-платформу в рамках пилотного проекта для стратегического кадрового планирования, в котором пока нет масштабного охвата всей структуры вуза
	Использование ИИ для участия HR в решении бизнес-задач вуза и его подразделений	Слабый	ИИ помогает HR участвовать в управлении академической эффективностью, оптимизации штатной численности, поддержке проектной деятельности и принятии управленческих решений на основе данных	Университетский колледж Лондона (Великобритания) использует ИИ-аналитику в рамках стратегии «Управление персоналом и организационное развитие» для решения задач повышения эффективности и устойчивого развития подразделений
	Развитие «антихрупкости» сотрудников как реакции на вызовы через переподготовку и обучение новым навыкам использования ИИ	Слабый	ИИ выступает инструментом для формирования и поддержки антикризисной устойчивости персонала	Национальный университет Сингапура использует ИИ-платформу для регулярной оценки компетенций сотрудников и выявления потребностей в переподготовке, на основе чего формируются индивидуальные образовательные маршруты
	Пересмотр механизмов вовлечения сотрудников в процессы использования ИИ на основе новых и традиционных механизмов мотивации	Сильный	Комплексный подход к вовлечению сотрудников на основе анализа ИИ мотивационных предпочтений кадров для формирования персонализированных программ развития	В Университете Окленда (Новая Зеландия) используется система обучения ИИ, сочетающая традиционные методы мотивации, такие как материальное поощрение, с предоставлением автономии в использовании ИИ

Результаты анализа полученных данных показывают, что наиболее сильными являются тренд-сигналы, связанные с технологической трансформацией системы управления персоналом: адаптация ИИ под нужды вуза, преодоление технологических и организационных барьеров, формирование новых компетенций, стратегическое планирование с учетом цифровых профессий. Во многом это обусловлено тем, что вузы, как и другие организации, активно используют технические и аналитические возможности ИИ-технологии в части планирования, подбора, оценки кадров.

Большинство «человекоориентированных» тренд-сигналов, включая управление возрастными и поколенческими изменениями (особенно важными для поколений X и Z), снижение организационной тревожности, развитие «антихрупкости», участие HR в бизнес-задачах вуза, остаются слабыми. Изучение лучших практик применения ИИ в учебных заведениях позволяет выделить успешное точечное внедрение ИИ-технологий в управление персоналом, но показывает отсутствие системной практики интеграции искусственного интеллекта в стратегический кадровый менеджмент. Иначе говоря, университеты фокусируются на ИИ как на инструменте аналитики и автоматизации рутинных операций, но слабо развивают его как средство вовлечения и развития человека. Между тем для успешной цифровой трансформации необходимо сместить акцент с «технологии ради технологии» на ИИ как инструмент поддержки персонала в условиях неопределенности и риска.

Заключение . Исследование позволило выявить совокупность актуальных тенденций в сфере использования искусственного интеллекта в управлении персоналом вузов, а также определить ключевые тренд-сигналы, формирующие направления трансформации кадровой политики университетов. На современном этапе ИИ представляет собой комплекс технологий, имитирующих интеллектуальные функции человека и позволяющих автоматизировать широкий спектр традиционных HR-процессов, связанных с подбором и развитием персонала. В условиях цифровой трансформации профессионального образования особую значимость приобретают аналитические возможности ИИ, способные обеспечить прогнозирование потребности в кадрах, формирование индивидуальных траекторий профессионального развития и оптимизацию штатного расписания и организационной структуры вуза.

Выполненный в рамках исследования трендвотчинг способствовал идентификации возникающих изменений в системе управления персоналом в результате использования искусственного интеллекта как тренд-сигналов разной силы. Среди наиболее выраженных тренд-сигналов можно выделить необходимость адаптации ИИ к специфике академической среды, преодоление технологических и организационных барьеров, развитие цифровых и аналитических компетенций у сотрудников, а также стратегическое планирование с учетом развития новых специализаций. Эти сигналы демонстрируют высокую степень готовности большинства из рассмотренных университетов к использованию ИИ для повышения эффективности управления человеческими ресурсами, в том числе за счет интеграции данных о научной и преподавательской деятельности сотрудников.

Слабыми тренд-сигналами являются изменения, отражающие динамику управления талантами в вузовской среде и трансформацию содержания кадровой политики. К ним относятся применение ИИ для учета демографических и поколенческих характеристик персонала, выявление предпочтений работников отдельных поколений (прежде всего представителей поколения Z), а также использование ИИ для мониторинга уровня организационной тревожности и эмоционального состояния сотрудников. Лишь некоторые университеты начинают интегрировать ИИ в реализацию долгосрочных кадровых инициатив, обеспечивая участие HR-подразделений в решении академических и управленческих задач, повышая вовлеченность сотрудников и формируя механизмы развития «антихрупкости» персонала, основанные на непрерывном обучении и переподготовке.

Полученные результаты указывают на необходимость пересмотра существующих стратегий кадрового менеджмента вузов. Одним из ключевых направлений новой кадровой политики должно стать смещение акцента с ИИ как исключительно технологического инструмента на ИИ как средство поддержки человека в условиях повышенной неопределенности и рисков. Поэтому важным условием эффективной трансформации кадровой политики становится интеграция ИИ в систему стратегического управления университетом, предполагающая наличие единой цифровой стратегии, ориентированной не только на использование данных в управленческих решениях, но и на развитие цифровой грамотности сотрудников, правовое и этическое регулирование процессов цифровой трансформации.