ВІДПОВІДАЛЬНЕ ШІ-ЛІДЕРСТВО В HRM 5.0: ЕТИЧНІ, УПРАВЛІНСЬКІ ТА РЕГУЛЯТОРНІ ЗАСАДИ АЛГОРИТМІЧНИХ РІШЕНЬ
DOI:
https://doi.org/10.33111/sedu.2026.58.241.256Ключові слова:
відповідальне ШІ-лідерство, HRM 5.0, алгоритмічна справедливість, AI Act, цифровий HRM, людиноцентричне управління, управління людськими ресурсамиАнотація
У статті концептуалізовано відповідальне ШI‑лідерство як ключовий вимір HRM 5.0 в умовах зростаючої алгоритмізації процесів управління людськими ресурсами. Метою дослідження є обґрунтування етичних, управлінських, регуляторних та економічних засад відповідального ШI‑лідерства шляхом поєднання людиноцентричної логіки HRM 5.0 з вимогами алгоритмічної справедливості та юридичними зобов’язаннями, пов’язаними з використанням високоризикових ШI‑систем у сфері зайнятості. Методологічну основу становлять системний і порівняльний аналіз, концептуальний синтез та правова інтерпретація наукових джерел 2020–2026 рр., а також положення Регламенту ЄС про штучний інтелект. У роботі доведено, що відповідальне ШI‑лідерство не може розглядатися як допоміжна цифрова компетентність HR‑менеджера. Натомість воно є інтегративною управлінською здатністю, що забезпечує етичне проєктування, впровадження, інтерпретацію та аудит алгоритмічних рішень, які впливають на працівників і кандидатів. Стаття визначає виміри алгоритмічної справедливості, розкриває системні джерела алгоритмічної упередженості на всіх етапах життєвого циклу ШI‑систем та окреслює управлінські функції HR‑лідерів, пов’язані з підзвітністю, людським наглядом, захистом прав працівників і розвитком ШI‑грамотності. Окрему увагу приділено економічним наслідкам відповідального ШI‑лідерства. Показано, що воно знижує витрати, пов’язані з алгоритмічною упередженістю, скорочує транзакційні та комплаєнс‑витрати, підвищує точність і ефективність HR‑рішень, сприяє продуктивності праці та зміцнює конкурентоспроможність підприємств. Наукова новизна статті полягає у запропонуванні інтегрованої моделі відповідального ШI‑лідерства в HRM 5.0, яка поєднує людиноцентричність, алгоритмічну справедливість, ШI‑урядування, регуляторну відповідність та економічну ефективність. Практична цінність дослідження полягає у формуванні концептуальної основи для організаційних політик відповідального використання ШІ у HR, програм розвитку лідерства та діагностичних інструментів оцінювання готовності HRM‑екосистем до етично та економічно обґрунтованого алгоритмічного прийняття рішень.
Посилання
Adisa, T. A. (2024). Industry 5.0: from digitization to digitalization. In HRM 5.0: Unpacking the digitalization of human resource management (pp. 1–9). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-031-58912-6_1
Aziz, M. F., Rajesh, J. I., Jahan, F., McMurrray, A., Ahmed, N., Narendran, R., & Harrison, C. (2025). AI-powered leadership: A systematic literature review. Journal of Managerial Psychology, 40(5), 604–630. https://doi.org/10.1108/JMP-05-2024-0389
Bandara, R. J., Biswas, K., Akter, S., Shafique, S., & Rahman, M. (2025). Addressing algorithmic bias in AI-driven HRM systems: Implications for strategic HRM effectiveness. Human Resource Management Journal, 35(4), 1047–1063. https://doi.org/10.1111/1748-8583.12609
Bar-Gil, O., Ron, T., & Czerniak, O. (2024). AI for the people? Embedding AI ethics in HR and people analytics projects. Technology in Society, 77, Article 102527. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102527
Bauwens, R., & Batistič, S. (2025). The present and future of artificial intelligence in people management research: A bibliometric approach. Business Research Quarterly, 28(4), 768–787. https://doi.org/10.1177/23409444251341326
Capasso, M., Arora, P., Sharma, D., & Tacconi, C. (2024). On the right to work in the age of artificial intelligence: Ethical safeguards in algorithmic human resource management. Business and Human Rights Journal, 9(3), 346–360. https://doi.org/10.1017/bhj.2024.26
Capolupo, N., Maione, G., & Supino, S. (2025). The anatomy of human resource management (HRM) 5.0: A bibliometric review of practices and workforce skills. The TQM Journal. https://doi.org/10.1108/TQM-07-2025-0402
Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act), Regulation No. 1689 (2024, July 12) (European Union). Official Journal of the European Union, L 2024/1689, 1–144. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32024R1689
Fabris, A., Baranowska, N., Dennis, M. J., Graus, D., Hacker, P., Saldivar, J., Borgesius, F. Z., & Biega, A. J. (2025). Fairness and bias in algorithmic hiring: A multidisciplinary survey. ACM Computing Surveys, 57(9), Article 224. https://doi.org/10.1145/3696457
Gal, U., Jensen, T. B., & Stein, M.-K. (2020). Breaking the vicious cycle of algorithmic management: A virtue ethics approach to people analytics. Information and Organisation, 30(2), Article 100301. https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2020.100301
Giermindl, L. M., Strich, F., Christ, O., Leicht-Deobald, U., & Redzepi, A. (2022). The dark sides of people analytics: Reviewing the perils for organisations and employees. European Journal of Information Systems, 31(3), 410–435. https://doi.org/10.1080/0960085X.2021.1927213
Hossain, S., Fernando, M., & Akter, S. (2025). Digital leadership: Towards a dynamic managerial capability perspective of artificial intelligence-driven leader capabilities. Journal of Leadership & Organizational Studies, 32(2), 189–208. https://doi.org/10.1177/15480518251319624
Hunkenschroer, A. L., & Luetge, C. (2022). Ethics of ai-enabled recruiting and selection: A review and research agenda. Journal of Business Ethics, 178(2), 977–1007. https://doi.org/10.1007/s10551-022-05049-6
Kim, S., Khoreva, V., & Vaiman, V. (2025). Strategic human resource management in the era of algorithmic technologies: Key insights and future research agenda. Human Resource Management, 64(2), 447–464. https://doi.org/10.1002/hrm.22268
Kravchuk, O. I. (2025). The digital ecosystem of human resource management 5.0: A new paradigm of human-centred development. Problems of Modern Transformations. Series: Economics and Management, 20. https://doi.org/10.54929/2786-5738-2025-20-04-07
Kravchuk, O. I. (2026). Human-centric digital leadership for HRM 5.0 ecosystem readiness. Smart Cities and Regional Development Journal, 10(1), 55–85. https://doi.org/10.25019/5ykgm661
Kravchuk, O. I., Varis, I. O., & Rubel, K. O. (2024). HR management digitalization: Conceptual aspects and trends. Problems of Modern Transformations. Series: Economics and Management, 12. https://doi.org/10.54929/2786-5738-2024-12-07-04 [In Ukrainian]
Meijerink, J., Boons, M., Keegan, A., & Marler, J. (2021). Algorithmic human resource management: Synthesizing developments and cross-disciplinary insights on digital HRM. The International Journal of Human Resource Management, 32(12), 2545–2562. https://doi.org/10.1080/09585192.2021.1925326
Naoum, R. F., Szakadáti, T., & Balogh, G. (2026). Artificial intelligence (AI) in human resource management (HRM): A systematic review of its dual impact on diversity, equity, and inclusion (DEI). Management Review Quarterly. https://doi.org/10.1007/s11301-025-00580-y
Ochmann, J., Michels, L., Tiefenbeck, V., Maier, C., & Laumer, S. (2024). Perceived algorithmic fairness: An empirical study of transparency and anthropomorphism in algorithmic recruiting. Information Systems Journal, 34(2), 384–414. https://doi.org/10.1111/isj.12482
Rigotti, C., & Fosch-Villaronga, E. (2024). Fairness, AI & recruitment. Computer Law & Security Review, 53, Article 105966. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2024.105966
Rodgers, W., Murray, J. M., Stefanidis, A., Degbey, W. Y., & Tarba, S. Y. (2023). An artificial intelligence algorithmic approach to ethical decision-making in human resource management processes. Human Resource Management Review, 33(1), Article 100925. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100925
Tandon, A., Dhir, A., Malik, A., Budhwar, P., & Kaur, P. (2024). Exploring the duality of perceptions: Insights into uncertainties, aversion, and appreciation towards algorithmic HRM. Human Resource Management, 64(2), 583–616. https://doi.org/10.1002/hrm.22263
Tursunbayeva, A., Pagliari, C., Di Lauro, S., & Antonelli, G. (2022). The ethics of people analytics: Risks, opportunities and recommendations. Personnel Review, 51(3), 900–921. https://doi.org/10.1108/PR-12-2019-0680
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Автор

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.