[ZAPOWIEDŹ] Sztuczna inteligencja w doborze pracowników – zastosowania, szanse, wyzwania
Cena regularna:
towar niedostępny
dodaj do przechowalni
Opis
Spis treści
Autorzy: Dominika Bąk-Grabowska, Jolanta Bartkowiak
ISBN: 978-83-68699-44-9
Liczba stron: 94
Rok wydania: 2026
Wersja elektroniczna: DBC,
Monografia „Sztuczna inteligencja w doborze pracowników – zastosowania, szanse, wyzwania” to nowatorskie opracowanie łączące perspektywę zarządczo-normatywną i technologiczną w analizie wykorzystania AI w procesach rekrutacji i selekcji kandydatów.
Praca przedstawia szczegółowe studium przypadku systemu eRecruiter, pokazując, jak narzędzia HR Tech wspierają zarówno efektywność operacyjną, jak i pozytywne doświadczenia kandydatów. Autorki proponują Human–AI Integrated Case Study Methodology oraz model AIPT (Assist-Inform-Predict-Transform) do oceny dojrzałości systemów HR, wskazując praktyczne kierunki transformacji cyfrowej i humanocentrycznego wdrażania AI.
Monografia jest cennym źródłem wiedzy dla specjalistów HR, menedżerów, badaczy i wszystkich zainteresowanych odpowiedzialnym i efektywnym wykorzystaniem sztucznej inteligencji w doborze pracowników.
Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja w HR; rekrutacja cyfrowa; model AIPT, ocena systemów AI, etyka AI
Wstęp 4
1 AI w rekrutacji i selekcji pracowników 8
1.1 Szanse i zagrożenia związane z wdrażaniem AI do procesu doboru pracowników 8
1.2 Narzędzia AI w doborze pracowników 14
1.3 Modelowe ujęcia i przykłady stosowania AI w doborze pracowników 21
1.4 AI Act – ramy regulacyjne dla stosowania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w doborze pracowników 27
2 Metodyka studium przypadku 29
2.1 Projekt badania (design research) – paradygmat, strategia, określenie granic 29
2.2 Oparcie badania na założeniach modeli FINER i AIPT 34
2.3 Triangulacja danych i techniki ich pozyskiwania 42
2.4 Analiza danych w modelu hybrydowym Human-AI 47
2.5 Refleksyjność badawcza, kryteria jakości oraz wiarygodność badania 48
3 Studium przypadku – eRecruitment Solutions Sp. z o.o. i system eRecruiter 50
3.1 Obiekt badań – charakterystyka organizacji 50
3.2 Charakterystyka systemu eRecruiter z wykorzystaniem założeń modelu AIPT 55
3.3 Doświadczenia użytkowników systemu (User Experience) 64
3.3.1 Perspektywa klienta w użytkowaniu sytemu eRecruiter 64
3.3.2 Perspektywa kandydata w procesie rekrutacji w systemie eRecruiter 67
3.3.3 Perspektywa pracownika HR – upskilling i współpraca człowiek-AI 69
3.4 Kluczowe wyniki i mierzalne efekty wdrożenia eRecruitera 72
3.5 Kierunki rozwoju, przewidywania 72
3.6 Wnioski i rekomendacje dla praktyki 77
Zakończenie 81
Załączniki 84
Bibliografia 86
Spis rysunków 92
Spis tabel 93