Strategi Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Mengelola Manajemen Sumber Daya Manusia Internasional (IHRM)

Authors

  • Muhamad Farhan Ali Universitas Paramadina, Jakarta, Indonesia
  • Rezha Fahrullah Universitas Paramadina, Jakarta, Indonesia
  • Didin Hikmah Perkasa Universitas Paramadina, Jakarta, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.38035/jemsi.v6i2.3527

Keywords:

Strategi AI, Digital IHRM, Artificial Intelligence, IHRM, MSDM Internasional

Abstract

Kecerdasan buatan (AI) telah menjadi topik yang sangat relevan dalam dunia bisnis saat ini, baik untuk perusahaan besar maupun kecil. Artikel ini membahas penerapan AI dalam manajemen SDM internasional (IHRM), pentingnya analitik data dalam penggunaan AI, dan bagaimana teknologi saat ini dapat mengembangkan praktik-praktik SDM. Melalui pendekatan analisis teori dan diskusi praktis, artikel ini mengeksplorasi strategi-strategi yang dapat diterapkan dalam mengintegrasi AI pada IHRM yang dianggap sebagai terobosan signifikan, dan memberikan peluang untuk memenangkan persaingan global. Dalam konteks transformasi global, perusahaan seperti IBM menunjukan bahwa solusi AI dapat diselenggarakan dengan peraturan internasional dan lokal, seperti GDPR di Eropa guna memastikan operasi SDM yang berlaku di seluruh dunia, baik IBM maupun Google telah memanfaatkan AI sebagai salah satu sarana untuk karyawannya. Transparansi dan akuntabilitas dalam interaksi AI-Manusia menjadi fokus utama, dengan fokus pada pengurangan bias dalam pengambilan keputusan. Secara keseluruhan, kehadiran AI dalam manajemen SDM tidak hanya menawarkan kemudahan dan efisiensi, tetapi juga membawa perubahan signifikan dalam budaya dan gaya kerja perusahaan yang menjadikannya alat berharga di era digital ini.

References

Adrai, R., & Perkasa, D. H. (2024). Penerapan Etika Bisnis dan Tanggung Jawab Sosial Perusahaan Dalam International Human Resources Management. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Madani, 6(2), 68–85. https://doi.org/10.51353/jmbm.v6i2.950

Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.

Bahasoan, A. N., Muhammad, & Marsudi. (2023). Regional Autonomy and Poverty in Indonesia: A Literature Review. East Asian Journal of Multidisciplinary Research , 2(4 SE-Articles), 1613–1624. https://doi.org/10.55927/eajmr.v2i4.3869

Birhane, A. (2021). Algorithmic injustice: a relational ethics approach. Patterns, 2(2), 100205. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100205

Charlwood, A., & Guenole, N. (2022). Can HR adapt to the paradoxes of artificial intelligence? Human Resource Management Journal, 32(4), 729–742. https://doi.org/10.1111/1748-8583.12433

Crawford, K. (2022). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Perspectives on Science and Christian Faith, 74, 61–62. https://doi.org/10.56315/PSCF3-22Crawford

Downie, A., & Hayes, M. (2024). AI in the Workplace. https://www.ibm.com/think/topics/ai-in-the-workplace

Ermolina, A., & Tiberius, V. (2021). Voice-Controlled Intelligent Personal Assistants in Health Care: International Delphi Study. Journal of Medical Internet Research, 23(4), e25312. https://doi.org/10.2196/25312

Fatimah, R., & Perkasa, D. H. (2024). Tantangan dan Upaya Peningkatan Komunikasi Lintas Budaya pada Perusahaan Multinasional_Rina Fatimah. 4(2), 59–69.

Google. (n.d.). Google AI Responsibility - Our Principles. Retrieved November 17, 2024, from https://ai.google/responsibility/principles/

III, J. R. S., & Doe, J. (2004). MATH COURSE TAKING FOR CTE CONCENTRATORS: EVIDENCE FROM THREE STUDIES OF THE IMPACT OF A DECADE OF EDUCATION REFORM. 21(1), 51–71.

Jatoba, M., Santos, J., Gutierriz, I., Moscon, D., Fernandes, P., & Teixeira, J. (2019). Evolution of Artificial Intelligence Research in Human Resources. Procedia Computer Science, 164, 137–142. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.165

Javaid, M., Haleem, A., Singh, R. P., & Suman, R. (2021). Artificial Intelligence Applications for Industry 4.0: A Literature-Based Study. Journal of Industrial Integration and Management, 07(01), 83–111. https://doi.org/10.1142/S2424862221300040

Langer, M., & Landers, R. N. (2021). The future of artificial intelligence at work: A review on effects of decision automation and augmentation on workers targeted by algorithms and third-party observers. Computers in Human Behavior, 123, 106878. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106878

Ott, D. L., Michailova, S., Overview, H., & Management, G. T. (2016). Global Talent Management and Staffing in MNEs. iii. https://doi.org/10.1108/s1876-066x20160000032018

Peyravi, B., Nekrošien?, J., & Lobanova, L. (2020). Revolutionised technologies for marketing: Theoretical review with focus on artificial intelligence. Business: Theory and Practice, 21(2), 827–834. https://doi.org/10.3846/btp.2020.12313

Ribeiro, J., Lima, R., Eckhardt, T., & Paiva, S. (2021). Robotic Process Automation and Artificial Intelligence in Industry 4.0 – A Literature review. Procedia Computer Science, 181, 51–58. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.104

Sarjito, A. (2023). Human Resource Management in the AI Era: Challenges and Opportunities. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Manajamen, Ekonomi, Keuangan Dan Bisnnis, 2(2), 211–240.

Strohmeier, S., & Piazza, F. (2013). Domain driven data mining in human resource management: A review of current research. Expert Systems with Applications, 40(7), 2410–2420. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.10.059

Wahdaniah, Sucianti, R., Ambalele, E., & Tellu, A. H. (2023). Human Resource Management Transformation in the Digital Age: Recent Trends and Implications. International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences, 1(3), 239–258. https://doi.org/10.59890/ijarss.v1i3.902

Whittaker, M. (2021). The steep cost of capture. Interactions, 28(6), 50–55. https://doi.org/10.1145/3488666

Downloads

Published

2024-12-23

How to Cite

Muhamad Farhan Ali, Rezha Fahrullah, & Didin Hikmah Perkasa. (2024). Strategi Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Mengelola Manajemen Sumber Daya Manusia Internasional (IHRM). Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi, 6(2), 1121–1129. https://doi.org/10.38035/jemsi.v6i2.3527

Issue

Vol. 6 No. 2 (2024): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (November - Desember 2024)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Muhamad Farhan Ali, Rezha Fahrullah, Didin Hikmah Perkasa

Creative Commons License

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

Hak cipta :

Penulis yang mempublikasikan manuskripnya di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:

  1. Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
  2. Penulis mengakui bahwa Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (JEMSI) berhak menjadi yang pertama menerbitkan dengan lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International (Attribution 4.0 International CC BY 4.0) .
  3. Penulis dapat mengirimkan artikel secara terpisah, mengatur distribusi non-eksklusif manuskrip yang telah diterbitkan dalam jurnal ini ke versi lain (misalnya, dikirim ke repositori institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll.), dengan mengakui bahwa manuskrip telah diterbitkan pertama kali di Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (JEMSI).