Методы измерения удовлетворенности сотрудников в эпоху искусственного интеллекта

В статье представлен комплексный анализ методологических подходов к измерению удовлетворенности персонала в контексте интенсивного развития технологий искусственного интеллекта. Автор, основываясь на теоретическом фундаменте и эмпирических данных, критически осмысливает традиционные инструменты диагностики удовлетворенности, выявляя их ограниченную применимость в условиях генерации и обработки больших массивов неструктурированной информации. Особое внимание уделяется исследованию концептуального потенциала ИИ-решений, базирующихся на методах обработки естественного языка, интеллектуального анализа текста, машинного и глубокого обучения. Предложенная автором обобщенная архитектура ИИ-системы для оценки удовлетворенности сотрудников органично интегрирует взаимосвязанные модули сбора, обработки, анализа и интерпретации многомерных данных, а также генерации управленческих интервенций. Акцентируя многоаспектные выгоды имплементации ИИ в HR-аналитику, автор артикулирует необходимость учета специфики организационного контекста, соблюдения этических императивов и обеспечения комплементарности традиционных и инновационных методологических подходов.

This article provides a comprehensive analysis of methodological approaches to measuring employee satisfaction in the context of rapid advancements in artificial intelligence (AI) technologies. Grounded in theoretical foundations and empirical data, the author critically evaluates traditional satisfaction assessment tools, highlighting their limited applicability in the era of big data and unstructured information processing. Special attention is given to exploring the conceptual potential of AI-driven solutions based on natural language processing, text mining, machine learning, and deep learning techniques. The author proposes a generalized architecture for an AIpowered employee satisfaction assessment system, which seamlessly integrates interconnected modules for data collection, processing, analysis, interpretation, and the generation of managerial interventions. While emphasizing the multifaceted benefits of implementing AI in HR analytics, the author underscores the need to account for organizational context, adhere to ethical imperatives, and ensure the complementary use of traditional and innovative methodological approaches.