BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kempa Anna (Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach), Michalik Krzysztof (Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach)
Tytuł
Wybrane technologie sztucznej inteligencji we wspomaganiu zarządzania kapitałem ludzkim
Źródło
Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Technologie informatyczne w zarządzaniu kapitałem ludzkim w organizacji, 2016, s. 110-130, rys.
Słowa kluczowe
Informatyka, Zarządzanie kapitałem ludzkim, Organizacja, Sztuczna inteligencja, Systemy informatyczne
Information science, Human Capital Management, Organisation, Artificial intelligence, Computer system
Abstrakt
Szybki rozwój informatyki sprawił, że stała się ona istotnym elementem procesu podejmowania decyzji, głównie w formie ich wspomagania, znacznie rzadziej ich podejmowania sensu stricto. Istnieje jednak wiele obszarów decyzyjnych, w których tradycyjne (konwencjonalne)2 systemy informatyczne zarządzania (SIZ) nie są wystarczające dla powodzenia ich zastosowań lub zadowalającego poziomu wsparcia niektórych procesów zarządzania, np. zarządzania wiedzą. Jedną z dynamicznie rozwijających się subdyscyplin informatyki zdolną wspierać procesy podejmowania decyzji i rozwiązywania innych problemów zarządzania - w niektórych przypadkach potencjalnie lub już w praktyce - jest sztuczna inteligencja (SI). Od pewnego czasu na gruncie nauk o zarządzaniu uwzględniono rosnącą świadomość roli wiedzy w zarządzaniu organizacjami, co doprowadziło do wyodrębnienia się nurtu badań określanego jako zarządzanie wiedzą (ZW). Wśród różnych ujęć ZW występuje ujęcie procesowe obejmujące m.in. takie procesy, jak: pozyskiwanie (akwizycja) wiedzy, gromadzenie (retencja) wiedzy, dystrybucja (transfer) i dzielenie się wiedzą czy użytkowanie (wykorzystanie wiedzy). Procesy te są ściśle skorelowane z zarządzaniem kapitałem ludzkim, stąd doświadczenia wynikające z wykorzystania technologii sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą mogą, zdaniem autorów, zostać wykorzystane w zarządzaniu kapitałem ludzkim w organizacji. Niniejszy rozdział zaczyna się od pogłębienia tego zagadnienia. W jego dalszej części zostały omówione wybrane technologie i metody sztucznej inteligencji, które mogą wspomagać rozwiązanie problemów w obszarze zarządzania organizacją. Przedstawiono krótki przegląd opisanych w literaturze zastosowań tych metod w zarządzaniu kapitałem ludzkim. (fragment tekstu)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Bibliografia
Pokaż
  1. Bakonyj J. (2006), Metody sztucznej inteligencji w ocenie kapitału intelektualnego [w:] Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, red. R. Knosala, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole.
  2. Bozura F.T., Beskese A., Kaharaman C. (2007), Prioritization of Human capital measurement indicators using fuzzy AHP, "Expert Systems with Applications", No. 32(4).
  3. Bukowska E., Kaczmarek M., Walczak M. (2013), Semantycznie wspomagane wyszukiwanie ekspertów, "Studia Oeconomica Posnaniensia", nr 2.
  4. Debevoice T. (2007), Business Process Management with Business Rules Approach, Implementing the Service Oriented Architecture, Tipping Point Solutions, Roanoke.
  5. Edvinsson L., Malone M.S. (2001), Kapitał intelektualny, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  6. Gołuchowski J. (2005), Technologie informatyczne w zarządzaniu wiedzą w organizacji, AE, Katowice.
  7. Graham I. (2006), Business Rules Management and Service Oriented Architecture, Wiley, Chichester.
  8. Halle B. von (2002), Business Rules Applied - Building Better Systems Using the Business Rules Approach, Wiley, New York.
  9. Jantan H., Hamdan A.R., Othman Z.A. (2010), Intelligent Techniques for Decision Support System [w:] Human Resource Management in Decision Support Systems, ed. G. Devlin, INTECH, March.
  10. Jashapara A. (2006), Zarządzanie wiedzą. Zintegrowane podejście, PWE, Warszawa.
  11. Juang Y.-S., Lin S.-S., Kao H.-P. (2007), An Adaptive Scheduling System with Genetic Algorithms for Arranging Employee Training Programs, "Expert Systems with Applications", No. 33.
  12. Kempa A. (2006), Metody i narzędzia wspomagające wyszukiwanie ekspertów i ekspertyz [w:] Studia i materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, red. L. Drelichowski, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, Bydgoszcz.
  13. Kempa A. (2015), Badanie kompletności medycznej bazy wiedzy [w:] Studia i materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, red. W. Bojar, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, tom 74, Bydgoszcz.
  14. Kendal S., Creen M. (2007), An Introduction to Knowledge Engineering, Springer, London.
  15. Koronacki J., Ćwik J. (2015), Statystyczne systemy uczące się. Wydanie drugie, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT Andrzej Lang.
  16. Kowalczyk A., Nogalski B. (2007), Zarządzanie wiedzą. Koncepcja i narzędzia, Difin, Warszawa.
  17. Maruszewski M., Kempa A., Michalik K., Zacny B. (2013), Koncepcja bazy wiedzy system ekspertowego dla kardiochirurgii [w:], Technologie informatyczne w administracji publicznej i służbie zdrowia. Zarządzanie cyfrową transformacją organizacji publicznych, red. A. Sobczak, "Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych", nr 29.
  18. Michalik K. (2012), Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe w zarządzaniu wiedzą i wspomaganiu decyzji biznesowych, "Journal of Management and Finance" , No. 1, Vol. 3.
  19. Michalik K. (2012), Reguły biznesowe w zarządzaniu wiedzą [w:] Technologie wiedzy w zarządzaniu publicznym'11, red. J. Gołuchowski, A. Frączkiewicz-Wronka, Wydawnictwo UE, Katowice.
  20. Michalik K. (2014), Systemy ekspertowe we wspomaganiu procesów zarządzania wiedzą w organizacji, Wydawnictwo UE, Katowice.
  21. Morgan T. (2002), Business Rules and Information Systems: Aligning IT with Business Goals, Addison-Wesley, New York.
  22. Probst G. et al. (2004), Zarządzanie wiedzą w organizacji, Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
  23. Ross R.G., Lam G.S.W. (2011), Business Analysis with Business Rules, Building Business Solutions, Business Rule Solutions LLC.
  24. Saidi Mehrabad M., Fathian Brojeny M. (2007), The Development of an Expert System for Effective Selection and Appointment of the Jobs Applicants in Human Resource Management, "Computers & Industrial Engineering", No. 53.
  25. Sokołowska A. (2002), Zarządzanie kapitałem intelektualnym a zarządzanie wiedzą - integracja i dezintegracja [w:] Nowe kierunki w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Integracja i dezintegracja, red. H. Jagoda, J. Lichtarski, Prace Naukowe AE we Wrocławiu, nr 928, Wydawnictwo AE, Wrocław.
  26. Sveiby K. (2001), Intellectual Capital and Knowledge Management, http://www.sveiby.com/articles/IntellectualCapital.html (dostęp: wrzesień 2016).
  27. Tai W.-S., Chen Ch.-T. (2009), A New Evaluation Model for Intellectual Capital Based on Computing with Linguistic Variable, "Expert Systems with Applications", Vol. 36, Iss. 2, Part 2, March.
  28. Tripathi P., Ranjan J., Pandeya T. (2012), Human Resource Management through AI Approach: An Experimental Study of an Expert System, National Conference on Communication Technologies & its impact on Next Generation Computing CTNGC, Proceedings published by International Journal of Computer Application.
  29. Veltri S., Mastroleo G., Schaffhausev-Linzatti M. (2014), Measuring Intellectual Capital in the University Sector Using a Fuzzy Logic Expert System, "Knowledge Management Research & Practice", 12.
  30. Waber B., Pentland A. (2007), Augmented Social Reality, MIT tech Report, October, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.153.863l&rep=rep 1&typ e=pdf (dostęp: wrzesień 2016).
  31. Zarandi M.H.F., Mohammadhasan N., Bastani S. (2012), A Fuzzy Rule-Based Expert System for Evaluating Intellectual Capital [w:] Advances in Fuzzy Systems Volume, No. 11.
Cytowane przez
Pokaż
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu