Digitalization of human resource management: current trends and challenges for Russian enterprises

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In the context of global digital transformation, human resource management (HRM) is undergoing significant changes, requiring scientific understanding and adaptation of management practices. The article presents a comprehensive analysis of current digitalization trends in Russia, their impact on the efficiency of personnel processes, and the challenges faced by enterprises. The study is based on a systematic methodology, including content analysis of scientific publications, regulatory documents, and comparative analysis of data from Russian and international reports. The research results identified four key areas of HRM digitalization: the use of artificial intelligence (AI) for automating recruitment, personnel assessment, and workforce planning; the implementation of cloud technologies enabling flexible data storage and processing; the gamification of training and onboarding, enhancing employee engagement and accelerating their integration into the corporate environment; the development of digital platforms for managing internal communications, document flow, and personnel analytics. Despite evident advantages such as reduced operational costs and improved accuracy of HR decisions, the digitalization process faces several barriers. These include employee resistance to change, cybersecurity risks, the need to revise labor standards, and ethical concerns related to the use of AI algorithms. Special attention is given to regional specifics: while large companies actively adopt innovations, small and medium-sized businesses lag due to high technology costs and a shortage of qualified personnel. The findings of the article can be applied in shaping corporate strategies, government programs to support business digitalization, as well as in educational courses on HR management and IT.

About the authors

Mikhail K. Chernyakov

Siberian University of Consumer Cooperation; Novosibirsk State Technical University

Author for correspondence.
Email: bookkeep@sibupk.nsk.su
ORCID iD: 0000-0002-9837-4849
SPIN-code: 2681-5230
Scopus Author ID: 57214115901
ResearcherId: A-4325-2018

Head of the Department of Applied Informatics and Data Economics, Doctor of Economics, Professor; Professor, Department of Audit, Accounting and Finance

 

Russian Federation, 26, K. Marx Ave., Novosibirsk, 630087, Russian Federation; 20, Karl Marx Ave., Novosibirsk, 630073, Russian Federation

Irina A. Chernyakova

Novosibirsk State Technical University

Email: i.chernyakova@corp.nstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0191-0447
SPIN-code: 5213-8647
Scopus Author ID: 57218092667
ResearcherId: ABF-1761-2020

Associate Professor of the Department of Management, PhD in Economics

 

Russian Federation, 20, Karl Marx Ave., Novosibirsk, 630073, Russian Federation

References

  1. Ablitarov, E. R., & Tsvetkova, I. I. (2022). Key trends in personnel management processes digitalization. Economic Research and Development, (10), 17–24. Retrieved from http://edrij.ru/article/05-10-22. https://doi.org/10.54092/25420208_2022_10_17 EDN: https://elibrary.ru/VCLNKI
  2. Bugasova, E. V., & Shichkin, I. A. (2024). Current trends in personnel management processes digitalization. Journal of Monetary Economics and Management, (8), 239–246. EDN: https://elibrary.ru/DRFCKP
  3. Drap, E. S., Koneva, D. A., & Mezhina, M. M. (2020). Digitalization in HRM: Challenges, prospects, technologies. In Digital Transformation of Society, Economy, Management and Education: Proceedings of the International Conference (Ekaterinburg, December 5–6, 2019) (vol. 1, pp. 42–48). Sedlčany: Ústav personalistiky.
  4. Koryakina, T. V., & Volodina, A. I. (2023). Digital technologies in HR management: key areas of development and influential factors. EFO, (3), 37–60.
  5. Lomonosova, N. V., & Yakimova, E. A. (2020). Status and prospects of using digital HR tools by Russian companies. Open Education, (4), 47–55. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2020-4-47-55 EDN: https://elibrary.ru/UOIFGL
  6. Makarova, E. A. (2022). Key technologies of digital transformation in HR: trends in personnel management in Russia. International Research Journal, (1-3), 30–34. https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.115.1.075 EDN: https://elibrary.ru/HINHZH
  7. Strategy for the Development of Information Society in the Russian Federation for 2017–2030 years: Decree of the President of the Russian Federation No. 203 of May 9, 2017. Collected Legislation of the Russian Federation, (20), Art. 2901. Retrieved from https://base.garant.ru/71670570
  8. Russian IT Market in 2024: Analytical Report. (2024). Interfax. Retrieved from https://www.interfax.ru
  9. Tatevosyan, S. A. (2023). HR-digitization: main areas of development and influential factors. Bulletin of St. Petersburg University. Management, (1), 37–60. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2023.103 EDN: https://elibrary.ru/RESDWW
  10. Tachanova, K. G., Myagkova, S. E., & Pashkevich, Yu. Yu. (2021). Current trends in digitalization in personnel management. UPIRR, (3), 61–67. https://doi.org/10.12737/2305-7807-2021-10-3-61-67 EDN: https://elibrary.ru/GWCDHN
  11. Trofimova, N. N. (2024). Analysis and systematization of key advantages of digital transformation of human resource management in terms of social, economic, and innovation aspects. Economics and Management: Problems, Solutions, 9(10), 126–134. https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2024.10.09.014 EDN: https://elibrary.ru/RUCEGT
  12. Abashkin, V. L., Abdrakhmanova, G. I., Vishnevsky, K. O., Gokhberg, L. M., et al. (2024). Digital Economy: 2024: Brief Statistical Digest. Moscow: ISSEZ HSE. 124 p.
  13. Yandex.NeuroStat. (2024). Generative neural networks usage statistics. Retrieved from https://ya.ru/ai/stat
  14. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
  15. Global Digital Trends 2024. (2024). GSMA Intelligence. Retrieved from https://www.gsmaintelligence.com
  16. Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1996). The Balanced Scorecard: Translating Strategy Into Action. Boston: Harvard Business Press. 322 p.
  17. World Population Prospects 2024: UN Report. (2024). United Nations. 120 p. Retrieved from https://population.un.org/wpp

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».