<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>Apaadana Higher Education Institute</PublisherName>
      <PublisherNameVernacular>موسسه آموزش عالی آپادانا</PublisherNameVernacular>
      <JournalTitle>Journal of Behavioral Studies and Organizational Excellence</JournalTitle>
      <JournalTitleVernacular>فصلنامه مطالعات رفتاری و تعالی سازمانی</JournalTitleVernacular>
      <Issn>2981-2267</Issn>
      <Volume></Volume>
      <Issue></Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year></Year>
        <Month></Month>
        <Day></Day>
      </PubDate>
    </Journal>

    <ArticleTitle>Prioritizing of Human Resource Management System for Artificial Intelligence Implementation Using the Analytic Hierarchy Process (AHP)</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>اولویت بندی نظام های مدیریت منابع انسانی برای پیاده سازی هوش مصنوعی با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP)</VernacularTitle>

    <FirstPage></FirstPage>
    <LastPage></LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi"></ELocationID>
    <Language>FA</Language>

    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>banafsheh</FirstName>
        <LastName>rastegarfar</LastName>
        <Affiliation>univesity professor</Affiliation>
        <VernacularFirstName>بنفشه</VernacularFirstName>
        <VernacularLastName>رستگارفر</VernacularLastName>
        <VernacularAffiliation>استاد</VernacularAffiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>akbar</FirstName>
        <LastName>hasanpour</LastName>
        <Affiliation>univesity professor</Affiliation>
        <VernacularFirstName>اکبر</VernacularFirstName>
        <VernacularLastName>حسن پور</VernacularLastName>
        <VernacularAffiliation>استاد</VernacularAffiliation>
      </Author>
    </AuthorList>

    <PublicationType></PublicationType>

    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year></Year>
        <Month></Month>
        <Day></Day>
      </PubDate>
    </History>

    <Abstract>Artificial intelligence (AI), as one of the transformative technologies of the digital era, has found extensive applications across various human resource management (HRM) systems. However, due to resource constraints, organizations require a scientific prioritization of these systems for intelligent investment. The aim of this study is to prioritize five main HRM systems including recruitment and hiring, performance management, training and development, compensation, and employee retention for AI implementation. This research is applied in terms of purpose and descriptive-survey in terms of nature and method. The five main HRM systems, which were identified through thematic analysis, were selected as research alternatives. To prioritize these alternatives, the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Expert Choice 11 software were employed. Pairwise comparison questionnaires were distributed among 10 experts, and the data were analyzed using the eigenvector method. The evaluation criteria included efficiency, implementation cost, time to return on investment, organizational readiness, and the risk of ethical bias, all of which were selected based on the literature review and expert validation. The inconsistency ratio (CR) for all comparisons was calculated to be less than 0.1, indicating the high reliability of the judgments. 
The results of the AHP analysis revealed that the &quot;intelligent recruitment and hiring&quot; system ranked first with a weight of 0.321, &quot;intelligent employee retention&quot; ranked second with a weight of 0.245, and &quot;intelligent performance management&quot; ranked third with a weight of 0.198.  The &quot;intelligent training and development&quot; system (0.146) and &quot;intelligent compensation&quot; system (0.090) were placed in the subsequent priorities.  Human resource managers should initiate AI investment from recruitment and resume screening processes, and then move toward behavioral prediction and employee retention systems.This prioritization can serve as a practical roadmap for digital transformation in organizations.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از فناوری های تحول آفرین در عصر دیجیتال، کاربردهای گسترده ای در نظام های مختلف مدیریت منابع انسانی (HRM) یافته است. با این حال، سازمان ها با توجه به محدودیت منابع، نیازمند اولویت بندی علمی این نظام ها برای سرمایه گذاری هوشمندانه هستند. هدف این پژوهش، اولویت بندی پنج نظام اصلی مدیریت منابع انسانی شامل جذب و استخدام، مدیریت عملکرد، آموزش و توسعه، جبران خدمات و حفظ و نگهداشت کارکنان برای پیاده سازی هوش مصنوعی است.
این پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از نظر ماهیت، توصیفی-پیمایشی است. پنج نظام اصلی HRM که با روش تحلیل مضمون انجام شده بود، به عنوان گزینه های تحقیق انتخاب گردیدند. برای اولویت بندی این گزینه ها، از روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و نرم افزار Expert Choice 11 استفاده شد. پرسشنامه های مقایسات زوجی در اختیار ۱۰ خبره قرار گرفت و داده ها با روش بردار ویژه تحلیل گردیدند. معیارهای ارزیابی شامل کارایی، هزینه پیاده سازی، زمان بازگشت سرمایه، آمادگی سازمانی و ریسک سوگیری اخلاقی بودند که بر اساس ادبیات پژوهش و تأیید خبرگان انتخاب گردیدند. نرخ ناسازگاری (CR) برای تمامی مقایسات کمتر از ۰٫۱ محاسبه شد که نشان دهنده پایایی بالای قضاوت هاست.
نتایج تحلیل AHP نشان داد که نظام «جذب و استخدام هوشمند» با وزن ۰٫۳۲۱ در اولویت اول، «حفظ و نگهداشت هوشمند کارکنان» با وزن ۰٫۲۴۵ در اولویت دوم و «مدیریت عملکرد هوشمند»با وزن ۰٫۱۹۸ در اولویت سوم قرار دارند. نظام های «آموزش و توسعه هوشمند» (۰٫۱۴۶) و «جبران خدمات هوشمند» (۰٫۰۹۰) در اولویت های بعدی جای گرفتند.
مدیران منابع انسانی باید سرمایه گذاری در حوزه هوش مصنوعی را از فرآیندهای استخدام و غربالگری رزومه آغاز کرده و سپس به سمت سیستم های پیش بینی رفتار و نگهداشت کارکنان حرکت کنند. این اولویت بندی می تواند به عنوان نقشه راه عملی برای تحول دیجیتال در سازمان ها مورد استفاده قرار گیرد.</OtherAbstract>

    <ObjectList>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value">Keywords: Artificial Intelligence</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value">Human Resource Management</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value">Analytic Hierarchy Process (AHP)</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value">Expert Choice</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value">Prioritization</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value">Intelligent Recruitment</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value_vernacular">کلیدواژه ها: هوش مصنوعی</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value_vernacular">مدیریت منابع انسانی</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value_vernacular">تحلیل سلسله مراتبی (AHP)</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value_vernacular">Expert Choice</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value_vernacular">اولویت بندی</Param></Object>
      <Object Type="keyword"><Param Name="value_vernacular">استخدام هوشمند.</Param></Object>
    </ObjectList>

    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://boe.apadana.ac.ir/downloadfilepdf/876214</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>