The impact of artificial intelligence on the labour market and HRM

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.procs.2025.10.236
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Artificial intelligence (AI) is having a massive impact on the labor market and human resource management (HRM). The emergence of AI-based automation is altering the demand for particular skills and jobs, creating new roles while displacing others. For HRM, AI brings opportunities to automate processes like recruitment and training, improve decision-making through data analytics, and enhance the employee experience through personalized tools. This study examines the effects of AI on the labor market and HRM practices in Kazakhstan, encompassing both technology-driven and traditional sectors. Using a mixed-methods approach combining semi-structured interviews, focus groups, case studies, and survey analysis of 100 participants (HR professionals, employees, and AI specialists), the study finds that 75% of respondents recognize AI’s role in creating new job roles, while 70% agree it contributes to job displacement. Additionally, 85% emphasize the need for upskilling to meet AI-driven job demands. In HRM, AI was most strongly associated with improving recruitment efficiency (mean score 4.3) and enhancing objectivity in performance evaluation (4.4). These findings provide evidence-based insights for policymakers and HR leaders to balance technological adoption with workforce adaptability.