Leadership and Management Leadership and Management Лидерство и менеджмент 2410-1664 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 122588 10.18334/lim.12.2.122588 VLVGCS Articles Статьи Research Article Artificial intelligence in the personnel management of a construction company Применение искусственного интеллекта в управлении персоналом строительной организации https://orcid.org/0000-0002-2314-29717814-7289 Magera Tatiana Nikolaevna Магера Татьяна Николаевна

доцент кафедры «Менеджмент и инновации», кандидат психологических наук

 mageratatiana@mail.ru https://orcid.org/0009-0009-3476-5056 Bunyakin Serafim Nikolaevich Бунякин Серафим Николаевич

студент 2 курса магистратуры по направлению подготовки «Управление строительными подрядными организациями»

 serafim.bunyakin@ya.ru Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет 28 02 2025 12 2 VOL 12, NO2 (2025) ТОМ 12, №2 (2025) 393 412 02 02 2025 Copyright ©; 2025, Magera T.N., Bunyakin S.N. Copyright ©; 2025, Магера Т.Н., Бунякин С.Н. 2025 Magera T.N., Bunyakin S.N. Магера Т.Н., Бунякин С.Н. https://1economic.ru/lib/122588

The article presents the results of the initial stage of research on the introduction of artificial intelligence into personnel management of a construction organization. Based on the previous researches related to the transformation of the construction industry against the background of universal digitalization, the absence of a systematic list of artificial intelligence tools capable of optimizing the personnel management process of a construction organization has been revealed. There is also a serious gap in the understanding of the specific relevant application and significant benefits of artificial intelligence for personnel management units in the construction industry, as well as for the applicant for the position and, subsequently, for a new employee of the company. The life path of an employee in an organization has been traced step by step according to the Employee Life Cycle model.Specific artificial intelligence technologies have been identified, which act as tools for optimizing the management of a construction company. The article may be of interest both to employees of construction organizations who work with staff and to organizations in other professional fields.

В статье представлены результаты начального этапа исследования внедрения технологий искусственного интеллекта в процесс управления персоналом строительной организации. На основе предшествующих работ авторов данной статьи, связанных с изучением трансформации пространства функционирования строительной отрасли на фоне всеобщей цифровизации и изучения источников выявлено отсутствие систематизированного перечня ИИ-инструментов, способных оптимизировать процесс управления персоналом строительной организации. Также остаётся серьёзный пробел в понимании конкретного уместного применения и существенной пользы искусственного интеллекта для функционирования подразделений, осуществляющих управление персоналом в строительстве и для соискателя на должность, а впоследствии для нового сотрудника компании. Поэтапно прослежен жизненный путь сотрудника организации по модели The Employee Life Cycle, определены и описаны конкретные технологии искусственного интеллекта, выступающие в качестве инструментов оптимизации управления строительной подрядной организацией, чего не было предпринято ранее. Данные материалы представляют интерес как для сотрудников строительных организаций, работающих с персоналом, так и для организаций других профессиональных сфер.

 construction organization personnel management employee lifecycle artificial intelligence строительная организация управление персоналом жизненный цикл сотрудника в организации искусственный интеллект 1. Андреева Г.М. Социальная психология. / Учебник для высших учебных заведении. - М.: Аспект Пресс, 2001. – 290 c. 2. Батищев А.В., Горчаков И.В. Автоматизация процесса оценки и развития персонала строительной организации с помощью искусственного интеллекта // Вестник Академии знаний. – 2024. – № 5(64). – c. 522-529. 3. Булгаков А.В., Магера Т.Н. Концепция межгрупповой адаптации как платформа управления поликультурной организацией // Вестник Московского государственного областного университета. – 2018. – № 2. – c. 228-255. – doi: 10.18384/2224-0209-2018-2-877. 4. Батищев А.В., Горчаков И.В. Автоматизация процесса оценки и развития персонала строительной организации с помощью искусственного интеллекта // Вестник Академии знаний. – 2024. – № 5(64). – p. 522-529. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-protsessa-otsenki-i-razvitiya-personala-stroitelnoy-organizatsii-s-pomoschyu-iskusstvennogo-intellekta. 5. Коняев В.Н. Эргономика и безопасность труда на строительных объектах: применение искусственного интеллекта для повышения безопасности и улучшения условий труда // Исследования молодых ученых: Материалы LXXXVII Международной научной конференции. Казань, 2024. – c. 31-37.– url: https://moluch.ru/conf/stud/archive/521/18650/. 6. Кузнецова Н.С. Инструменты управления персоналом строительной отрасли // Экономика и управление в современных условиях: Международная научно-практическая конференция. Красноярс, 2019. – c. 118-120. 7. Магера Т.Н. Потенциальные возможности эмоционального компонента межгрупповой адаптации руководителей различных подразделений в поликультурной строительной организации // Человеческий капитал. – 2018. – № 10(118). – c. 61-71. – doi: 10.25629/HC.2018.10.05. 8. Булгаков А.В., Магера Т.Н. Предпосылки особенностей управления персоналом в условиях внедрения технологий управления и информационного моделирования в строительстве: социально-психологический подтекст // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 11(100). – c. 604-607. 9. Магера Т.Н., Кристаль М.О. Современные тенденции, проблемы и возможности управления персоналом строительной компании // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 4(93). – c. 1044-1047. 10. Маслоу А.Х. Мотивация и личность. - Санкт-Петербург [и др.]: Питер, 2019. – 400 c. 11. Сидоров Д.А Использование технологий в подборе строительного персонала: от баз данных до искусственного интеллекта. Кск эксперт. [Электронный ресурс]. URL: https://journal.ksk.expert/articles/ispolzovanie-tekhnologiy-v-podbore-stroitelnogo-personala-ot-baz-dannykh-do-iskusstvennogo-intellekt-2150/ (дата обращения: 12.01.2025). 12. Спенсер Г. Основания социологии Герберта Спенсера. / В 2 томах. В одной книге. - СПб.: Издание И.И. Билибина, 1877. – 900 c. 13. Харченко В.С. Путь сотрудника в организации: Employee Journey Map как методология анализа // Эко. – 2020. – № 12(558). – c. 154-173. – doi: 10.30680/ECO0131-7652-2020-12-154-173. 14. Шваб К., Дэвис Н. Технологии Четвертой промышленной революции. / Перевод с английского. - М.: ЭКСМО, 2018. – 320 c. 15. Шу Г., Андерл Р., Гауземайер Ю., Тен Хомпель М., Вальстер В. (и др.) Индекс зрелости Индустрии 4.0 – Управление цифровым преобразованием компаний (acatech ИССЛЕДОВАНИЕ). Acatech.de. [Электронный ресурс]. URL: http://www.acatech.de/uk/home-uk/work-and-results/publications (дата обращения: 22.01.2018). 16. Nosratabadi S., Zahed R.Kh., Ponkratov V.V., Kostyrin E.V. Artificial Intelligence Models and Employee Lifecycle Management: A Systematic Literature Review // Organizacija. – 2022. – № 3. – p. 181-198. – doi: 10.2478/orga-2022-0012. 17. Bloom H. The Global Brain: The Evolution of Mass Mind from the Big Bang to the 21st Century. - New York: John Wiley, 2000. – 380 p. 18. Gong Q., Fan Di., Bartram T. Integrating Artificial Intelligence and Human Resource Management: A Review and Future Research Agenda // International journal of human resource management. – 2025. – № 1. – p. 103-141. – doi: 10.1080/09585192.2024.2440065. 19. Conway J. Artificial Intelligence and Machine Learning: Current Applications in Real Estate. Master's Thesis. Massachusetts Institute of Technology. [Электронный ресурс]. URL: https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/120609/1088413444-MIT.pdf (дата обращения: 01.02.2025). 20. Ekuma K. Artificial Intelligence and Automation in Human Resource Development: A Systematic Review // Human Resource Development Review. – 2023. – doi: 10.1177/15344843231224009. 21. Fahlman S.E. Planning System for Robot Construction Tasks. MIT AI Working Papers. [Электронный ресурс]. URL: https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/41203/AI_WP_035.pdf (дата обращения: 12.01.2025). 22. Noor M. Alkudah, Tareq O. Almomani, Safa Al Sarayrah Incorporating Artificial Intelligence in Human Resources Management in Small and Medium Companies: Descriptive Study // International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences. – 2024. – № 3. – p. 146-169. – doi: 10.6007/IJARBSS/v14-i3/20946. 23. Johnson R., Lee A. // Academy of Strategic Management Journal. – 2023. – № 1. – url: https://www.abacademies.org/articles/human-resource-management-in-the-era-of-artificial-intelligence-future-hr-work-practices-anticipated-skill-set-financial-and-legal-13536.html. 24. Magera T. Features of intergroup adaptation of the representatives of various cultures in the construction sphere // Modern Journal of Language Teaching Methods. – 2018. – № 11. – p. 651. 25. Magera T. Socio-psychological aspects of the introduction of information modeling technologies in construction // E3s web of conferences: 2019. Innovative Technologies in Environmental Science and Education (ITESE-2019). Том 135. Divnomorskoe Village, 2019. – p. 04038.– doi: 10.1051/e3sconf/201913504038. 26. Müller B., Schmid S. Transparent Artificial Intelligence and Human Resource Management: A Systematic Literature Review. Proceedings of the 56th Hawaii International Conference on System Sciences. [Электронный ресурс]. URL: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1397context=hicss-56 (дата обращения: 17.01.2025). 27. Poznakhirko T.Y., Bunyakin S.N. Development of monthly operational plans for the production of construction and installation work // AIP Conference Proceeding. – 2023. – № 1. – p. 050003. – doi: 10.1063/5.0179026. 28. Nawaz N., Arunachalam H., Pathi B.K., Gajenderan V. The adoption of artificial intelligence in human resources management practices // International Journal of Information Management Data Insights. – 2024. – № 1. – p. 100208. – doi: 10.1016/j.jjimei.2023.100208. 29. Budhwar P., Malik A., De Silva M.T.T., Thevisuthan P. Artificial Intelligence – Challenges and Opportunities for International HRM: A Review and Research Agenda // International Journal of Human Resource Management. – 2022. – № 10. – p. 1065-1097. – doi: 10.1080/09585192.2022.2035161. 30. AI in HR: Trends and Applications. 2024. Tedo. [Электронный ресурс]. URL: https://data.tedo.ru/publications/ai-hr-2024.pdf (дата обращения: 12.01.2025).