Keresés

Keresési eredmények

• Innovation, Artificial Intelligence in Contingent Work-Force Management

  571-590

  Matonya Michael M.

  Megtekintések száma:

  669

  In recent years, the global use of contingent workers is rapidly increasing despite the increasing quantity of artificial intelligence applications in business. The question is "how these companies leverage the use of artificial intelligence to enhance contingent workforce's management?". The ideal goal of this paper is to develop a purely conceptual application of innovation, artificial intelligence (AI) adjacent to contingent workforce management(CWM). The researcher used qualitative information gathered from various authors and observations to reinforce the usage of AI. One of the critical tools to integrate with contingent workforce management for reduction of time spent on human resource administrative tasks is AI. There must be a transformation of thinking, accepting positive organizational change, utilization of technology and openness to new technology to foster  AI. Along with that, integrating contingent workforce management with AI reduces risks and costs, increases efficiency and quality of work. Innovation and Artificial intelligence have been used in five pillars performance of contingent workforce management to mitigate the challenges associated with it.

• Artificial Intelligence in Human Resources Information Systems: Investigating its Trust and Adoption Determinants

  749-765

  Hmoud Bilal Ibrahim

  Várallyai László

  Megtekintések száma:

  3612

  With the rapidly emerging trend of employing Artificial Intelligence technologies within modern economics. This study is an attempt to fill the research gap associated with the factors that have influence with the adoption of artificial intelligence in human resources information systems on HR-leaders intention to use it. It empirically investigates the influences that trust, technological readiness, facilitating condition and performance expectancy on HR-professional’s behavioral intention to use AI in HRM. Besides, examine the moderating effect of age and experience on the proposed associations. Data were collected from by online questionnaire from 185 HR managers. A structural framework was introduced to test the relationship between study latent variables. Result exhibited that trust and performance expectancy has a significant influence on HR-professionals behavioral intention to use AI-HRIS. Trust and technological readiness showed a significant influence on HR-professionals performance expectancy of using AI-HRIS. While facilitating condition, organizational size and technological readiness did not show a significant influence on HR-professionals behavioral intention toward using AI-HRIS. Lastly, Age and Experience did not have a moderating effect on trust and performance expectancy association with the behavioral intention toward using AI-HRIS. The findings of this study contribute to the theory development of information technology diffusion in HRM.

• A Literature Review: Artificial Intelligence Impact on the Recruitment Process

  108-119

  FraiJ JihaD

  László Várallyai

  Megtekintések száma:

  13627

  This paper aim is to review the implementation of artificial intelligence (AI) in the Human Resources Management (HRM) recruitment processes. A systematic review was adopted in which academic papers, magazine articles as well as high rated websites with related fields were checked. The findings of this study should contribute to the general understanding of the impact of AI on the HRM recruitment process. It was impossible to track and cover all topics related to the subject. However, the research methodology used seems to be reasonable and acceptable as it covers a good number of articles which are related to the core subject area. The results and findings were almost clear that using AI is advantages in the area of recruitment as technology can serve best in this area. Moreover, time, efforts, and boring daily tasks are transformed to be computerized which makes a good space for humans to focus on more important subjects related to boosting performance and development. Acquiring automation and cognitive insights as well as cognitive engagement in the recruitment process would make it possible for systems to work similarly to the human brain in terms of data analysis and the ability to build an effective systematic engagement to process the data in an unbiased, efficient and fast way.

• Artificial Intelligence Possibilities in Vehicle Industry

  148-154

  Menyhárt József

  Megtekintések száma:

  299

  There have been several attempts during the last decades to extend the ranges of application of artificial intelligence. The aim of the development for AI is to replace human intelligence and experience. The ultimate aim for machines and vehicles is to run much more efficiently and with higher reliability than ever before. The Artificial Techniques (AI) used a wide range of expert systems to optimize problems. Hybrid intelligent management systems have become increasingly influential in artificial intelligence during the last decades. As a result, maintenance and fleet management systems have undergone significant development. By choosing adequate maintenance or operating strategy and taking user behaviour into consideration, these systems can not only increase the reliability and efficiency of vehicles but can also result in financial savings. The paper tries to discusses the applications of AI techniques in predictive maintenance and vehicle industry.

• LSI with Support Vector Machine for Text Categorization – a practical example with Python

  18-29

  Gomes Da Costa Cavalcanti Joao Henrique

  Menyhárt József

  Megtekintések száma:

  400

  Artificial intelligence is becoming a powerful tool of modernity science, there is even a science consensus about how our society is turning to a data-driven society. Machine learning is a branch of Artificial intelligence that has the ability to learn from data and understand its behavers. Python programming language aiming the challenges of this new era is becoming one of the most popular languages for general programming and scientific computing. Keeping all this new era circumstances in mind, this article has as a goal to show one example of how to use one supervised machine learning method, Support Vector Machine, and to predict movie’s genre according to its description using the programming language of the moment, python. Firstly, Omdb official API was used to gather data about movies, then tuned Support Vector Machine model for Latent semantic indexing capable of predicting movies genres according to its plot was coded. The performance of the model occurred to be satisfactory considering the small dataset used and the occurrence of movies with hybrid genres. Testing the model with larger dataset and using multi-label classification models were purposed to improve the model.

• Az optikai karakterfelismerő mesterséges intelligencia hatása a munkaerő-piacra

  9-16

  Krutilla Zsolt

  Riczu Zsófia

  Megtekintések száma:

  373

  Az informatika rohamos fejlődésének köszönhetően ma már nincs szükség sok millió forintos bonyolult szuperszámítógépek kiépítésére, ha nagy mennyiségű adatokat szeretnénk tárolni, feldolgozni, vagy azt modellezni. A mai mikroprocesszorok és CPU-k olyan gyártástechnológiával készülnek és olyan számítási teljesítményre képesek, melyek 10 évvel ezelőtt még elképzelhetetlenek voltak. Egyre nagyobb mennyiségű adatokat vagyunk képesek tárolni, feldolgozni és megjeleníteni is. Az adatok ilyen szintű feldolgozási kapacitása mellett egyre inkább teret hódítanak a gépi tanulást alkalmazó programok és felhasználási területek is. A gépi tanulás során mesterséges neuron hálók felhasználásával biológiai ihletésű szimuláció történik, mely képes megoldani bármilyen problémát melyek számítógép segítségével megoldhatók. Az informatika fejlődése a technológia gyors és radikális változásait idézi elő, amely nem csupán a felhasználók digitális adaptációját igényli, hanem bizonyos foglalkoztatáspolitikai és munkaerő-piaci megoldások idomulását is. A mesterséges intelligencia alapjaiban kérdőjelezheti meg az egyes munkajogi relációkat: az élő munkaerő redukálása mellett új munkavállalói kompetenciákat kényszerít ki. Erre utal az 1998-ban megjelent Supiot-jelentés is, melynek alapfeltevése volt, hogy válságban van a munkajog alapját képező társadalmi, gazdasági szabályozási modell.

• Labour Economics - A technológiai fejlődés oldaláról

  98-108

  Boros József

  Megtekintések száma:

  71

  A technológiai fejlődés hatása a munkaerőpiacra és az innovációs folyamatokra kiemelkedő fontosságú kutatási terület. Jelen tanulmány célja a technológiai újítások megjelenésének és gyakoriságának vizsgálata a tudományos publikációkban, különös tekintettel a Journal of Labour Economics folyóiratra 2000 és 2020 között. A kutatás során tartalomelemzési módszer került alkalmazásra, melynek keretében 1405 cikkben 8 különböző technológiai fejlődésre utaló szó és kifejezés (például: technológia, mesterséges intelligencia, gépi tanulás) keresése történt meg. A keresések során a találatok száma és éves megjelenési trendjei is elemzésre kerültek. A vizsgálat során 9469 találatot sikerült azonosítani, melyek azt mutatják, hogy az esetek 64,7%-ában legalább egyszer előfordult valamely technológiai kifejezés. Az éves trendek elemzése alapján csak bizonyos kulcsszavak (technológia, mesterséges intelligencia és gépi tanulás) esetében figyelhető meg növekedés. A cikkek kisebb részében, mindössze 1%-ában található legalább 50 alkalommal említés technológiai vonatkozású kifejezésekre. Az eredmények azt mutatják, hogy bár a technológiai fejlődés témája jelentős szerepet kap a munkaerőpiaci kutatásokban, a megjelenési gyakoriság és a mélységi elemzések jelentős változatossággal rendelkezik. A technológiai fejlődésre utaló kifejezések megjelenésének növekedése főként a mesterséges intelligencia és gépi tanulás területén figyelhető meg. Az eredmények egyetlen folyóiratra vonatkoznak, így további kutatások szükségesek más munkaerőpiaci folyóiratok bevonásával a reprezentativitás érdekében.

• Battery Measurement Methods and Artificial Intelligence Applied in Energy Management Systems

  428-436

  Menyhárt József

  Szabolcsi Róbert

  Megtekintések száma:

  154

  Diagnostics of batteries using advanced methods have gained remarkable roles in the past few years. This study focuses on the type of measurements, tests and methods to reveal and classify them. During manufacturing and operation several faults could emerge in batteries including non-optimal operation conditions, operators without experience, and finally, random changes in batteries under physical and nonphysical conditions. Improper handling of batteries and battery cells man cause operation failures or, in the worst case, accidents. To reveal these problems several methods are applied in industry and in scientific laboratories. For a comprehensive analysis of battery management, artificial intelligence and Industry 4.0 methods can be used very effectively. Big Data analysis in its standard form is not a new achievement, but other mathematical tools could be applied to control monitoring such as Fuzzy Logic or Support Vector Machine (SVM). They are efficient tools to analyse the deviation of batteries condition because it can detect sudden changes, parameter deviations and anomalies, and the user’s behaviour and habits. This article gives a description about the most important battery testing methods and the connection between Big Data and Operation Management with Artificial Intelligent (AI) methods.

• Trends in the Internet of Things (IoT) and Influence on the Industries’ Progress

  176-187

  Zeynvand Lorestani Vahid

  Megtekintések száma:

  198

  This research aims to investigate the critical role of the Internet of Things in the future of industries’ progress. For this purpose, a survey of 250 top managers across 13 industries has conducted. The objective was to find their view of point about what short and mega trends, in which sector will have the most considerable influence in the five years as well as 30 years ahead. Moreover, various technologies are also identified that will have the most importance in the future according to the majority of the respondents, such as Internet of things, Automation and Artificial Intelligence, and, on the other hand, the segments that capital expenditure is currently being directed towards, such as Energy Efficiency and Personalisation of Services.

• What Drives The Diffusion of AI Recruitment Systems in Swiss HRM? The Importance of Technological Expertise, Innovative Climate, Competitive Pressure, Employees’ Expectations and Contextual Factors

  1-43.

  Revillod Guillaume

  Megtekintések száma:

  26

  This study examines organizational, environmental, and contextual factors influencing the diffusion of artificial intelligence recruitment systems in human resources management within Swiss organizations. Based on a survey provided to 324 private and public Swiss HR professionals, it explores how some technology-organization-environment theoretical framework predictors' as well as innovative climate provided by organizations influence the three stages – evaluation, adoption, and routinization ­– of diffusion of this innovation. To do this, the following article is based on a PLS-SEM structural equation model. Its main findings are that technological expertise, innovative climate, competitive pressure, and expectations regarding future use of the tool by organizations working in the same field are directly linked to the spread of this type of AI tool. However, public-sector organizations are more reluctant about using this type of tool. This aversion can, however, be moderated by an innovative climate and the fact that the HR function plays an active part in an organization's strategic direction. This said, this article makes a significant contribution to the literature about the diffusion of emerging technologies in organizations.

• Az ipar 4.0 és a digitalizáció szerepe a mezőgazdaságban, különös tekintettel a romániai mezőgazdaságban

  Nagy Szeréna

  Megtekintések száma:

  417

  A robotizáció, az automatizáció, az adatok felhasználása, a mesterséges intelligencia nagymértékben teret hódítanak a világban és a mezőgazdasági szektorban is, amelyek hozzájárulnak egy hatékonyabb mezőgazdasági szektor kialakításához. A mezőgazdaságban a fenntartható fejlődés nélkülözhetetlen eszközei az ipar 4.0 által nyújtott lehetőségek, technológiák. Az agrárszektor számára a digitalizáció jelenti a jövőt, ugyanis növeli a terméshozamot, miközben a környezettermelés mérséklődik, nem növekedik. Jelen kutatás célja, hogy bemutassa az Ipar 4.0 fogalmát, szerepét a mezőgazdaságban, illetve megvizsgálja a romániai mezőgazdasági szektor viszonyulását, körülményeit az ipar 4.0 technológiáinak és a digitalizáció adoptálásához.

   

• Vasúti közlekedés során keletkező zajok okainak és hatásainak elemzése

  116-130

  Ficzere Péter

  Megtekintések száma:

  119

  A vasúti közlekedés zajemissziója kiemelkedő fontosságú téma, mivel hatással van mind a környezetre, mind az emberek egészségére és életminőségére. A zajszennyezés számos forrása között a vasúti járművek és az infrastruktúra jelentős szerepet játszanak. A vasúti zajemisszióval kapcsolatban megállapítható, hogy a zajhatásokat számos tényező befolyásolja. Ilyen tényezők lehetnek a vonatok sebessége, a pálya állapota, a vontatási technológia és az alkalmazott zajcsökkentő intézkedések. A zajterhelés negatív hatásai közé tartozik az alvászavar, a stressz, és a mentális egészségromlás. Ezenkívül befolyásolja a lakott területeken élők életminőségét és az ingatlanok értékét is. A vasúti közlekedés zajemissziójának csökkentése kulcsfontosságú az egészségesebb és fenntarthatóbb városi környezet kialakításában. Ennek érdekében fontos a modern zajcsökkentő technológiák alkalmazása, az infrastruktúra fejlesztése és a zajvédelmi intézkedések hatékony implementációja. A közlekedési hatóságoknak és vasúti vállalatoknak együtt kell működniük a zajmentesebb vasúti közlekedés megvalósítása érdekében, az emberek életminőségének javítása és a környezetvédelem érdekében.