IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/aou/nszioz/y2024i3p29-40.html
   My bibliography  Save this article

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach HR przedsiębiorstw logistycznych

Author

Listed:
  • Adam Panek

Abstract

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.

Suggested Citation

  • Adam Panek, 2024. "Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach HR przedsiębiorstw logistycznych," Nowoczesne Systemy Zarządzania. Modern Management Systems, Military University of Technology, Faculty of Security, Logistics and Management, Institute of Organization and Management, issue 3, pages 29-40.
    • Handle: RePEc:aou:nszioz:y:2024:i:3:p:29-40
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://nsz.wat.edu.pl/pdf-203229-123558
    File Function: Full text
    Download Restriction: no
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    1. Tan, Zhi Ming & Aggarwal, Nikita & Cowls, Josh & Morley, Jessica & Taddeo, Mariarosaria & Floridi, Luciano, 2021. "The ethical debate about the gig economy: A review and critical analysis," Technology in Society, Elsevier, vol. 65(C).
    2. Grewal, Dhruv & Benoit, Sabine & Noble, Stephanie M. & Guha, Abhijit & Ahlbom, Carl-Philip & Nordfält, Jens, 2023. "Leveraging In-Store Technology and AI: Increasing Customer and Employee Efficiency and Enhancing their Experiences," Journal of Retailing, Elsevier, vol. 99(4), pages 487-504.
    3. Katarína Stachová & Ján Papula & Zdenko Stacho & Lucia Kohnová, 2019. "External Partnerships in Employee Education and Development as the Key to Facing Industry 4.0 Challenges," Sustainability, MDPI, vol. 11(2), pages 1-19, January.
    4. Maja Trstenjak & Tihomir Opetuk & Goran Đukić & Hrvoje Cajner, 2022. "Logistics 5.0 Implementation Model Based on Decision Support Systems," Sustainability, MDPI, vol. 14(11), pages 1-19, May.
    5. Magdalena Rzemieniak & Monika Wawer, 2021. "Employer Branding in the Context of the Company’s Sustainable Development Strategy from the Perspective of Gender Diversity of Generation Z," Sustainability, MDPI, vol. 13(2), pages 1-24, January.
    6. Ming Juan Ding & Booi H. Kam & Jia Ying Zhang & Ferry Jie, 2015. "Effects of human resource management practices on logistics and supply chain competencies – evidence from China logistics service market," International Journal of Production Research, Taylor & Francis Journals, vol. 53(10), pages 2885-2903, May.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    1. Zdenka Gyurák Babeľová & Augustín Stareček & Dagmar Cagáňová & Martin Fero & Miloš Čambál, 2019. "Perceived Serviceability of Outplacement Programs as a Part of Sustainable Human Resource Management," Sustainability, MDPI, vol. 11(17), pages 1-21, August.
    2. Lazar Gitelman & Mikhail Kozhevnikov & Olga Ryzhuk, 2019. "Advance Management Education for Power-Engineering and Industry of the Future," Sustainability, MDPI, vol. 11(21), pages 1-23, October.
    3. Pietro Evangelista & Aino Kianto & Henri Hussinki & Mika Vanhala & Anna-Maija Nisula, 2023. "Knowledge-Based Human Resource Management, Logistics Capability, and Organizational Performance in Small Finnish Logistics Service Providers," Logistics, MDPI, vol. 7(1), pages 1-21, February.
    4. Miloš Hitka & Silvia Lorincová & Milota Vetráková & Iveta Hajdúchová & Imrich Antalík, 2020. "Factors related to gender and education affecting the employee motivation," Entrepreneurship and Sustainability Issues, VsI Entrepreneurship and Sustainability Center, vol. 7(4), pages 3226-3241, June.
    5. Queenie Lyn G. Almerez & Arnold M. Duping, Ph.D., 2022. "Challenges and Responses of Higher Education Institutions (HEIs) Towards Academic Resilience," International Journal of Research and Innovation in Social Science, International Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS), vol. 6(12), pages 464-472, December.
    6. Yao, Qiongrui (Missy) & Baker, LaKami T. & Lohrke, Franz T., 2022. "Building and sustaining trust in remote work by platform-dependent entrepreneurs on digital labor platforms: Toward an integrative framework," Journal of Business Research, Elsevier, vol. 149(C), pages 327-339.
    7. Nicolás Palacios Crisóstomo & David Kaufmann, 2024. "STRATEGIES AND TACTICS IN PLATFORM URBANISM: Contested Spatial Production through Quick Delivery Platforms in Berlin and Barcelona," International Journal of Urban and Regional Research, Wiley Blackwell, vol. 48(5), pages 833-854, September.
    8. Kalina Grzesiuk & Dorota Jegorow & Monika Wawer & Anna Głowacz, 2023. "Energy-Efficient City Transportation Solutions in the Context of Energy-Conserving and Mobility Behaviours of Generation Z," Energies, MDPI, vol. 16(15), pages 1-28, August.
    9. Abeer Al-Khoury & Sahraa Anwer Hussein & Muthana Abdulwhab & Zainab M. Aljuboori & Hossam Haddad & Mostafa A. Ali & Ibtihal A. Abed & Hakeem Hammood Flayyih, 2022. "Intellectual Capital History and Trends: A Bibliometric Analysis Using Scopus Database," Sustainability, MDPI, vol. 14(18), pages 1-22, September.
    10. Melián-González, Santiago, 2022. "Gig economy delivery services versus professional service companies: Consumers’ perceptions of food-delivery services," Technology in Society, Elsevier, vol. 69(C).
    11. Patrick Klein & Bastian Popp, 2022. "Last-Mile Delivery Methods in E-Commerce: Does Perceived Sustainability Matter for Consumer Acceptance and Usage?," Sustainability, MDPI, vol. 14(24), pages 1-27, December.
    12. Silvia Lorincová & Peter Štarchoň & Dagmar Weberová & Miloš Hitka & Martina Lipoldová, 2019. "Employee Motivation as a Tool to Achieve Sustainability of Business Processes," Sustainability, MDPI, vol. 11(13), pages 1-15, June.
    13. Marzena Podgórska, 2022. "Challenges and Perspectives in Innovative Projects Focused on Sustainable Industry 4.0—A Case Study on Polish Project Teams," Sustainability, MDPI, vol. 14(9), pages 1-20, April.
    14. Chaang-Iuan Ho & Tzong-Shyuan Chen & Chin-Pei Li, 2023. "Airbnb’s Negative Externalities from the Consumer’s Perspective: How the Effects Influence the Booking Intention of Potential Guests," Sustainability, MDPI, vol. 15(11), pages 1-28, May.
    15. Syed Hammad Mian & Bashir Salah & Wadea Ameen & Khaja Moiduddin & Hisham Alkhalefah, 2020. "Adapting Universities for Sustainability Education in Industry 4.0: Channel of Challenges and Opportunities," Sustainability, MDPI, vol. 12(15), pages 1-33, July.
    16. Caiado, Rodrigo Goyannes Gusmão & Machado, Eduardo & Santos, Renan Silva & Thomé, Antonio Márcio Tavares & Scavarda, Luiz Felipe, 2024. "Sustainable I4.0 integration and transition to I5.0 in traditional and digital technological organisations," Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, vol. 207(C).
    17. Phi-Hung Nguyen, 2023. "A Fully Completed Spherical Fuzzy Data-Driven Model for Analyzing Employee Satisfaction in Logistics Service Industry," Mathematics, MDPI, vol. 11(10), pages 1-34, May.
    18. Monika Wawer & Kalina Grzesiuk & Dorota Jegorow, 2022. "Smart Mobility in a Smart City in the Context of Generation Z Sustainability, Use of ICT, and Participation," Energies, MDPI, vol. 15(13), pages 1-30, June.
    19. Patrycja Palen-Tondel & Alicja Smolbik-Jeczmien, 2021. "Looking for a Fulcrum- Are Preferred Work Values Different for Four Generation Cohorts Co-existing in the Labour Market of Poland?," European Research Studies Journal, European Research Studies Journal, vol. 0(3 - Part ), pages 102-119.
    20. Magdalena Rzemieniak & Joanna Wyrwisz & Katarzyn Toborek, 2021. "The Relationship between Consumers‘ Characteristics and the Expectations towards a Brand‘s Value," European Research Studies Journal, European Research Studies Journal, vol. 0(Special 1), pages 264-277.

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:aou:nszioz:y:2024:i:3:p:29-40. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Michał Jurek (email available below). General contact details of provider: http://nsz.wat.edu.pl/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.