<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Russian Journal of Labour Economics</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Labour Economics</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Экономика труда</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2410-1613</issn>
<issn publication-format="electronic">2412-8929</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">124993</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/et.13.4.124993</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">UHJIVZ</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Advanced development of artificial intelligence skills as a priority task of personnel management</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Опережающее формирование навыков работы с искусственным интеллектом как приоритетная задача управления персоналом</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-6265-5905</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">5011-4886</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Mirzabalaeva</surname>
<given-names>Farida Islamudinovna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Мирзабалаева</surname>
<given-names>Фарида Исламудиновна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>доцент базовой кафедры ТПП РФ «Управление человеческими ресурсами»; ведущий научный сотрудник отдела рынка труда, кандидат экономических наук</p>
</bio>
<email>faridamir@yandex.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/><xref ref-type="aff" rid="aff2"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0002-6658-8823</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Cruz</surname>
<given-names>Luz Gardenia </given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Крус</surname>
<given-names>Лус Гардения </given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>Студент Высшей школы экономики и бизнеса, образовательная программа 38.04.03 «Управление персоналом»</p>
</bio>
<email>Luz.gardenia.cruz.009@gmail.com</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff2"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">All-Russian Research Institute of Labor</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Всероссийский научно-исследовательский институт труда</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        <aff-alternatives id="aff2">
<aff>
<institution xml:lang="en">Plekhanov Russian University of Economics</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-04-30" publication-format="print">
<day>30</day>
<month>04</month>
<year>2026</year>
</pub-date>
<volume>13</volume>
<issue>4</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 13, NO4 (2026)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 13, №4 (2026)</issue-title>
<fpage>517</fpage>
<lpage>536</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2026-03-26">
<day>26</day>
<month>03</month>
<year>2026</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="">
<day></day>
<month></month>
<year></year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, Mirzabalaeva F.I., Krus L.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Мирзабалаева Ф.И., Крус Л.</copyright-statement>
<copyright-year>2026</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Mirzabalaeva F.I., Krus L.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Мирзабалаева Ф.И., Крус Л.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2026-04-30"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/124993">https://1economic.ru/lib/124993</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>In the context of an intensive transformation of the demand for artificial intelligence skills, the need for advanced professional training is increasing.

Such advanced professional training acts a condition for ensuring long-term demand for skills and qualifications. 

With insufficient adaptation of the skills development system corresponding to the prospective demand, the risks of a structural imbalance of professionally qualified skills in the labor market (both external and internal ones) increase, and, as a result, staff shortages and structural unemployment grow. 

The article aims to identify the role of advanced development of artificial intelligence skills as a priority area of staff professional development. The hypothesis is based on the assumption that it is necessary to develop a system of advanced professional training of artificial intelligence skills, which can help minimize the negative impact of AI on professional and qualification imbalances in the development of staff skills and qualifications and most effectively realize the potential of modern technologies.

 The article identifies the role of advanced professional training of artificial intelligence skills and the corresponding transformation of personnel management functions in a modern organization. Research methods included content analysis of scientific literature, materials of international organizations on the studied issues, statistical methods of grouping and data analysis. The results of the study indicate insufficient adaptation of the system of advanced professional training to the modern challenges of AI technologies, a significant transformation of personnel management functions, and a discrepancy between the necessary and actual artificial intelligence skills. The research conclusions and recommendations may be of interest to a wide range of AI researchers.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>В условиях интенсивной трансформации спроса на навыки под влиянием использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) возрастает необходимость в опережающей профессиональной подготовке как условия обеспечения перспективного спроса на навыки и квалификации. При недостаточной адаптации системы развития навыков, соответствующих перспективному спросу, возрастают риски структурного дисбаланса профессионально-квалификационных навыков на рынке труда (как на внешнем, так и внутреннем), и, как следствие, рост дефицита кадров и структурной безработицы. Цель исследования – выявление роли опережающего формирования навыков работы с технологиями ИИ как приоритетного направления профессионального развития персонала. Гипотеза заключается в предположении о необходимости развития системы опережающей профессиональной подготовки персонала навыкам работы с технологиями ИИ, которые могут способствовать минимизации негативного влияния ИИ на профессионально-квалификационные диспропорции развития навыков и квалификаций персонала и наиболее эффективно реализовывать потенциал использования современных технологий. Новизна исследования заключается в выявлении роли опережающей профессиональной подготовки персонала навыкам использования ИИ и соответствующей трансформации функций управления персоналом в современной организации. Методы исследования: контент-анализ научной литературы, материалов международных организаций по исследуемой проблематике; статистические методы группировки и анализа данных. Результаты исследования свидетельствуют о недостаточной адаптации системы опережающей профессиональной подготовки персонала к современным вызовам технологий ИИ, существенной трансформации функций управления персоналом, о несоответствии необходимых и фактических навыков по использованию технологий ИИ. Выводы и рекомендации авторов статьи могут быть интересны широкому кругу исследователей ИИ</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>advanced professional training</kwd>
<kwd>artificial intelligence</kwd>
<kwd>personnel management functions</kwd>
<kwd>skills and qualifications mismatch</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>опережающая профессиональная подготовка</kwd>
<kwd>искусственный интеллект</kwd>
<kwd>функции управления персоналом</kwd>
<kwd>несоответствие навыков и квалификаций</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Абашкин В.Л., Ковалев Г.Г. Применение искусственного интеллекта в российских компаниях. - Москва: ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2025.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Аверьянов А.О., Степусь И.С., Гуртов В.А. Прогноз кадровой потребности для сферы искусственного интеллекта в России // Проблемы прогнозирования. – 2023. – № 1. – c. 129-143. – doi: 10.47711/0868-6351-196-129-143.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Буклемишев О. В. Искусственный интеллект в общественном секторе // Вопросы экономики. – 2022. – № 6. – c. 91-109. – doi: 10.32609/0042-8736-2022-6-91-109.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Гительман Л.Д., Исаев А.П., Кожевников М.В., Гаврилова Т.Б. Опережающее управленческое образование для технологического прорыва // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2022. – № 4. – c. 290–303. – doi: 10.17747/2618-947X-2022-4-290-303.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Земцов С. П. Цифровое неравенство и региональное развитие в России в условиях распространения технологий искусственного интеллекта // Журнал новой экономической ассоциации. – 2025. – № 2. – c. 225-233.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Иванова И.Г., Искандарян Г.О. Цифровые технологии в HR: современные тренды управления персоналом в России // Московский экономический журнал. – 2024. – № 10. – c. 144-158.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. / Аналитический доклад. - М.: Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации, 2024. – 85 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Искусственный интеллект в HR: кейсы российского рынка. Совместное исследование Технологий доверия и Knomary. 2023. 48с. [Электронный ресурс]. URL: https://data.tedo.ru/publications/ai-in-hr.pdf (дата обращения: 21.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Искусственный интеллект в HR: кейсы российского рынка. Совместное исследование Технологий доверия и Knomary. 2024. Июль. [Электронный ресурс]. URL: https://data.tedo.ru/publications/ai-in-hr.pdf (дата обращения: 21.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Отоцкий П. Л., Кобелев С. В. Кадровый код: будущее рынка труда с генеративным ИИ. / коллективная монография. - Москва: РАНХиГС, 2025. – 96 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Капелюк С.Д., Карелин И.Н. Динамика востребованности цифровых навыков на рынке труда регионов России // pi;-Economy. – 2023. – № 1. – c. 51–61. – doi: 10.18721/JE.16104.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Макарова О.Н., Мартыненко О.В., Полещук С.М., Шалыгина Е.В. Использование технологий искусственного интеллекта в управлении организации // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия Экономика и экологический менеджмент. – 2025. – № 3. – c. 66-75. – doi: 10.17586/2310-1172-2025-18-3-66-75.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Массовая уникальность: глобальный вызов в борьбе за таланты. Компания BCG, Союз Молодые профессионалы (Ворлдскиллс Россия) и Госкорпорация Росатом. 2019 г. 60 с. [Электронный ресурс]. URL: https://rosatom-academy.ru/upload/%D0%9E%D1%82%.pdf (дата обращения: 12.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Носырева И. Г., Белобородова Н. А. Внедрение технологий искусственного интеллекта как вызов специалистам по управлению персоналом // Лидерство и менеджмент. – 2025. – № 11. – c. 2267-2288. – doi: 10.18334/lim.12.11.124171.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Терников А. А. Искусственный интеллект и спрос на навыки работников в России // Вопросы экономики. – 2023. – № 11. – c. 65-80. – doi: 10.32609/0042-8736-2023-11-65-80.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Формирование навыков и обучение на протяжении всей жизни для будущей сферы труда. Международная конференция труда 109-я сессия, МОТ, 2021 г. [Электронный ресурс]. URL: https://mopo.lukoil.ru/i/upload_img/files/8/6/367376_e6b6ad2a7210.pdf (дата обращения: 19.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17.</label>
<mixed-citation>17. Художилова Е Как составить карту компетенций и подтвердить навыки кандидата. 23 декабря. 2025 г. [Электронный ресурс]. URL: https://hh.ru/article/kak-sostavit- (дата обращения: 22.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18.</label>
<mixed-citation>18. Чуланова О.Л., Хайбуллова К.Н. Управление интеграцией технологий искусственного интеллекта как технологического тренда в условиях цифровой трансформации в работу с персоналом // Вестник Сургутского государственного университета. – 2020. – № 1. – c. 112–121. – doi: 10.34822/2312-3419-2020-1-112-121.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B19">
<label>19.</label>
<mixed-citation>19. Шереметьева Е.Н., Фролова А.К., Баринова Е.П. Система управления цифровыми талантами // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. – 2024. – № 2. – c. 20-29. – doi: 10.24143/2073-5537-2024-2-20-29.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B20">
<label>20.</label>
<mixed-citation>20. Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030. JANUARY 2026. [Электронный ресурс]. URL: https://ict.moscow/static/pdf/files/1f9cf4c2-c939-5fdc-a41a-345018f9cae0.pdf (дата обращения: 23.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B21">
<label>21.</label>
<mixed-citation>21. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure ILO Working Paper 140. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure (дата обращения: 11.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B22">
<label>22.</label>
<mixed-citation>22. Government AI Readiness Index 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://oxfordinsights.com/wp-content/uploads/2023/11/AIReadinessReport.pdf (дата обращения: 15.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B23">
<label>23.</label>
<mixed-citation>23. Government AI Readiness Index 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://oxfordinsights.com/wp-content/uploads/2026/01/2025-Report_01_26.pdf (дата обращения: 15.03.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B24">
<label>24.</label>
<mixed-citation>24. What is skills mismatch and why should we care?. A key question to ensure a decent future of work. International Labour Organization (ILO). 1 April 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ilo.org/resource/article/what-skills-mismatch-and-why-should-we-care (дата обращения: 17.02.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B25">
<label>25.</label>
<mixed-citation>25. When citing this report, please use the following wording: Eurofound (2024), Company practices to tackle labour shortages, Publications Office of the European Union, Luxembourg. [Электронный ресурс]. URL: https://www.eurofound.europa.eu/en/ (дата обращения: 14.02.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B26">
<label>26.</label>
<mixed-citation>26. Xiaoyu Huang, Fu Yang, Jiaming Zheng, Cailing Feng, Lihua Zhang Personalized human resource management via HR analytics and artificial intelligence: Theory and implications // Asia Pacific Management Review. – 2023. – № 4. – p. 598-610. – doi: 10.1016/j.apmrv.2023.04.004.</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>