Матыцин Денис Евгеньевич, доктор юридических наук, профессор кафедры гражданского и международного частного права (базовая кафедра ЮНЦ РАН)
Волгоград
Denis E. Matytsin, Doctor of Law, Candidate of Economic Sciences, Professor of the Department of Civil and International Private Law (Basic Department of the UNC RAS)
Volgograd
Иншакова Агнесса Олеговна, доктор юридических наук, профессор, заведующий кафедрой гражданского и международного частного права (базовая кафедра ЮНЦ РАН)
Волгоград
Аgnessa O. Inshakova, Doctor of Law, Professor, Head of the Department of Civil and International Private Law (Basic Department of the UNC RAS)
Volgograd
Введение. В центре внимания исследования находится проблема оптимизации управления человеческими ресурсами при системном охвате экономической эффективности и корпоративной социальной ответственности. Цель статьи заключается в исследовании роли аутсорсинга в гуманизации предпринимательства в экономике искусственного интеллекта. Потенциал аутсорсинга в области развития предпринимательства в экономике искусственного интеллекта обосновывается через эконометрическое моделирование с использованием метода регрессионного анализа на примере компаний из “Global-500” в 2022 г. Перспективные направления развития «умного» аутсорсинга в поддержку гуманизации предпринимательства в экономике с помощью метода сравнительного анализа определяются через идентификацию его преимуществ по сравнению с традиционным аутсорсингом для гуманизации предпринимательства. С помощью метода кейс-стади систематизированы успешные примеры использования «умного» аутсорсинга в различных бизнес-операциях предпринимательства.
Материалы и методы. Статья опирается на количественно-качественную методологию в соответствии с системным подходом для формирования наиболее полного и достоверного представления об использовании аутсорсинга в предпринимательстве в экономике искусственного интеллекта. Исследование в статье проводится на микроуровне экономики искусственного интеллекта при изучении практики предпринимательства. Фундаментальную основу проводимого в этой статье исследования сформировала Теория управления человеческими ресурсами (HRM). Авторы использовали как общенаучные, так и частнонаучные методы познания, среди которых можно выделить диалектический, сравнительный, структурно-функциональный и т. д.
Результаты исследования. Полученные результаты развивают и дополняют научные положения Теории управления человеческими ресурсами (HRM). В результате проведенного исследования авторы статьи доказали, что применение аутсорсинга не должно ограничиваться отдельными случаями и целесообразно массовое применение аутсорсинга для повышения эффективности управления человеческими ресурсами в предпринимательстве. Тем самым обоснована ключевая роль аутсорсинга в реализации ЦУР 8 в экономике искусственного интеллекта. Вклад исследования в науку состоит в переосмыслении сущности и роли аутсорсинга в экономике искусственного интеллекта. Полученные результаты отразили аутсорсинг в новом свете, который впервые представлен не только как инструмент, но так же, как объект автоматизации.
Обсуждение и заключение. Ключевой вывод заключается в том, что в экономике искусственного интеллекта гуманизация предпринимательства может обеспечиваться с помощью «умного» аутсорсинга, который более предпочтителен по сравнению с традиционным аутсорсингом в силу своей повышенной гибкости, рациональности и эффективности. Теоретическая значимость заключается в уточнении специфики аутсорсинга в экономике искусственного интеллекта, а также в обосновании предпочтительности и в обеспечении научной методологии осуществления «умного» аутсорсинга. Практическая значимость связана с тем, что предложенные практические рекомендации по осуществлению «умного» аутсорсинга позволяют повысить эффективность предпринимательской деятельности и повысить устойчивость бизнеса к экономическим кризисам, поддерживают экономический рост через «умный» аутсорсинг.
Introduction. The study focuses on the problem of optimizing human resource management with systematic coverage of economic efficiency and corporate social responsibility. The purpose of the article is to investigate the role of outsourcing in humanizing entrepreneurship in the AI economy. The potential of outsourcing in the development of entrepreneurship in the artificial intelligence economy is substantiated through econometric modeling using the method of regression analysis on the example of companies from the “Global-500” in 2022. Prospective directions of development of “smart” outsourcing in support of humanization of entrepreneurship in the economy with the help of the method of comparative analysis are determined through the identification of its advantages in comparison with traditional outsourcing for humanization of entrepreneurship. Using the case study method, successful examples of smart outsourcing in various business operations of entrepreneurship are systematized.
Materials and methods. The article relies on the quantitative-qualitative methodology in accordance with the systemic approach to form the most complete and reliable picture of the use of outsourcing in entrepreneurship in the artificial intelligence economy. The research in the paper is conducted at the micro level of the AI economy in the study of entrepreneurship practices. The fundamental basis of the research conducted in this article was formed by the Human Resource Management (HRM) Theory. The authors used both general scientific and privatescientific methods of cognition, among which we can distinguish dialectical, comparative, structural and functional, etc.
Results of the study. The obtained results develop and supplement the scientific provisions of the Theory of Human Resource Management (HRM). As a result of the research, the authors of the article proved that the application of outsourcing should not be limited to individual cases, and it is advisable to mass application of outsourcing to improve the efficiency of human resource management in entrepreneurship. Thereby, the key role of outsourcing in realizing SDG8 in the AI economy is substantiated. The contribution of the article to science is to redefine the essence and role of outsourcing in the AI economy. The results reflect outsourcing in a new light, which for the first time is presented not only as a tool, but also as an object of automation.
Discussion and Conclusion. The key conclusion is that in the artificial intelligence economy the humanization of entrepreneurship can be ensured through smart outsourcing, which is more preferable to traditional outsourcing due to its increased flexibility, rationality and efficiency. The theoretical significance lies in clarifying the specifics of outsourcing in the artificial intelligence economy, as well as in justifying the preference and in providing a scientific methodology for the implementation of smart outsourcing. Practical significance is related to the fact that the proposed practical recommendations for the implementation of “smart” outsourcing can improve the efficiency of business activities and increase business resilience to economic crises, support economic growth through smart outsourcing.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.