Математичні методи цифровізації HR-процесів у публічному управлінні (Економіка і регіон/ Economics and region, 2025)
У дослідженні було виявлено, що впровадження штучного інтелекту в процеси добору кадрів державного сектору має подвійний ефект бо з одного боку алгоритмічні системи розширюють можливості оптимізації, стандартизації й підвищення продуктивності при одночасному скороченні ресурсних витрат, а з іншого боку вони генерують нові ризики відтворення структурних нерівностей і алгоритмічної дискримінації, що безпосередньо впливає на легітимність публічної влади. Проаналізовані сучасні наукові підходи до виявлення джерел упередженості показали несбалансованість технічних, етичних і правових рамок, що зумовлює розрив між ефективністю моделей, регуляторними вимогами та сприйняттям справедливості кандидатами. Доведено, що алгоритмічна упередженість проявляється на всіх етапах рекрутингового циклу, включно з таргетингом вакансій, автоматизованим скринінгом резюме, аналізом відеоінтерв’ю, психометричною оцінкою та ранжуванням, унаслідок чого алгоритми здатні масштабувати наявні соціальні нерівності й формувати нові приховані асиметрії. Систематизовано нормативно-правові вимоги щодо використання ШІ у сфері зайнятості відповідно до EU «AI Act», «Європейської конвенції з прав людини» та «GDPR», і обґрунтовано чому вони віднесені до високоризикових систем із необхідністю обов’язкового аудиту справедливості, прозорості, якості даних, людського нагляду та недискримінаційності. Для подолання виявлених суперечностей запропоновано композитний індекс справедливості та недискримінаційності, який інтегрує технічні метрики, етичні вимоги й правові критерії в єдину кількісну систему оцінювання, дозволяючи ідентифікувати критичні точки вразливості, визначати рівень ризику для публічного сектору та формувати доказову базу управлінських рішень. Вказано, що така модель переводить справедливість із абстрактного етичного принципу в вимірюваний параметр стандартизованого аудиту й регуляторного контролю та створює практичну основу для підвищення довіри до державних алгоритмів за умови системного забезпечення недискримінаційності та суспільної орієнтації цифрових кадрових рішень.
Keywords: публічне управління; штучний інтелект у відборі кадрів; алгоритмічна упередженість; алгоритмічна дискримінація; високоризикові HR-системи; EU «AI Act»; аудит даних; математичні методи