ارائه مدل استخدام مبتنی بر رویکرد شایسته‌سالاری با استفاده از هوش مصنوعی (مورد مطالعه: مدیران و کارکنان بانک صادرات) - پرماسی فاطمه; بگ زاده شهرام; احمدلو مجید; نوری مقدم‌ بابک‌ (آموزش، تربیت و توسعه پایدار)
هدف از پژوهش حاضر، طراحی و ارائه مدلی برای استخدام مبتنی بر شایسته‌سالاری با بهره‌گیری از هوش مصنوعی به‌منظور بهبود فرآیند انتخاب نیروی انسانی در بانک صادرات ایران است. این پژوهش از نوع کاربردی و به روش توصیفی-تحلیلی انجام شده است. جامعه آماری شامل بیش از 4000 نفر از کارکنان بانک صادرات در تهران بود که بر اساس فرمول کوکران، نمونه‌ای به حجم 350 نفر انتخاب گردید. داده‌ها از طریق منابع کتابخانه‌ای و آرشیوهای بانکی (شامل اطلاعات آزمون‌های استخدامی، ارزیابی عملکرد، و ارتقای شغلی) گردآوری شد. در تحلیل داده‌ها، از چهار الگوریتم هوش مصنوعی شامل شبکه عصبی عمیق (DNN)، رگرسیون Ridge، XGBoost و SVM-RBF استفاده گردید. مدل شبکه عصبی بازگشتی LSTM برای تحلیل وابستگی‌های زمانی و شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها به کار رفت. نتایج تحلیل نشان داد که در تمامی مدل‌ها، چهار مؤلفه مشترک شامل تعهد سازمانی، مهارت ارتباطی، مشتری‌مداری و کار تیمی به عنوان مهم‌ترین پیش‌بین‌های شایسته‌سالاری شناسایی شدند. همچنین متغیرهایی مانند نمره ارزیابی عملکرد، گواهینامه‌های تخصصی و ارتقای شغلی در رتبه‌های بعدی اهمیت قرار گرفتند. در مقابل، متغیرهایی نظیر قومیت و گرایش سیاسی، کمترین تأثیر را در پیش‌بینی شایستگی استخدامی داشتند. این هم‌گرایی میان مدل‌ها، پایداری الگوهای شناسایی‌شده را تأیید می‌کند. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در فرآیند استخدام می‌تواند به شفافیت، دقت، و عدالت در گزینش نیروی انسانی کمک کند و با تمرکز بر شاخص‌های رفتاری و عملکردی، شایسته‌سالاری واقعی را در سازمان‌ها محقق سازد. بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی LSTM و مدل‌های یادگیری ماشین، امکان بهبود تصمیم‌گیری منابع انسانی را در مقیاس کلان فراهم می‌کند.