Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science at the Frontier of Progress‖ (June 8-10, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Paris, France, 2026. - 178 p.

12 Таблиця 1. Порівняльна характеристика підходів до управління плинністю HR у традиційного HR- менеджменту та AI-Driven HR-інжинірингу Параметр порівняння Традиційний HR- менеджмент AI-Driven HR-інжиніринг Вплив на коефіцієнт плинності (Kпл) Прогнозування звільнень На основі вихідних інтерв'ю (Exit Interview) — реактивний підхід. Предиктивний аналіз поведінкових маркерів (AI- моделі відтоку) — проактивний підхід. Зниження K_плна 18– 25% за рахунок раннього втручання. Адаптація (Onboarding) Стандартизована програма, людський фактор менторства. Гіперперсоналізований AI-трек, чат-боти 24/7, VR-симуляції. Зменшення відтоку на випробувальному терміні на 30%. Оцінка вигорання Суб'єктивна оцінка керівника або щорічне опитування (eNPS). Автоматизований NLP-аналіз комунікацій (Slack, Teams), пульс-опитування. Запобігання термінальній стадії вигорання фахівців. Аналіз таблиці 1 виразно демонструє зміну управлінської парадигми у сфері кадрового менеджменту. Спостерігається перехід від реактивного підходу, орієнтованого на вирішення наслідків проблем, до проактивного — спрямованого на попередження ризиків завдяки даним і застосуванню інженерних рішень. Детальний аналітичний огляд трансформації HR-процесів побудований на трьох ключових напрямках, що відображають її сутність [4, c. 77-79]: 1. Трансформація філософії: від реактивного управління до предиктивного інжинірингу. Основний контраст між традиційними та новітніми підходами, заснованими на штучному інтелекті, полягає в характері і часовій складовій прийняття рішень. Традиційна модель HR спрямована на реакцію після виникнення проблеми. Наприклад, Exit Interview проводиться вже після того, як компанія втратила працівника, витратила ресурси на його рекрутинг і адаптацію та втратила частину колективної пам’яті організації. Це своєрідне підтвердження остаточної втрати лояльності співробітника. Навпаки, HR-підхід, заснований на AI, працює проактивно. Предиктивне моделювання відтоку дозволяє розпізнати «сигнали тривоги» (зміну стилю комунікації, зменшення активності в корпоративних системах, зниження продуктивності) ще до того моменту, як працівник повністю усвідомить намір залишити компанію. Економічна доцільність цього підходу проявляється у значному скороченні рівня кадрової плинності — від 18 до 25%. Завдяки завчасному втручанню, проактивна бесіда керівника зі співробітником, підтримана глибокою аналітикою AI, дозволяє утримати кожного п’ятого спеціаліста, який планував звільнитися. 2. Персоналізація досвіду співробітників проти стандартизації. Етап адаптації нових працівників (онбординг) є вкрай важливим, адже саме на цьому етапі компанії часто втрачають найбільше новачків через так званий "синдром розчарування". Типова проблема: Намагання втиснути унікальні риси кожного працівника у стандартизовану програму. Якщо призначений ментор перевантажений іншими обов’язками або не володіє необхідними навичками наставництва, новачок залишається сам на сам із викликами та стресом. Рішення за допомогою HR-інжинірингу: Гіперперсоналізація. Штучний інтелект аналізує темп навчання працівника, його психологічний тип і адаптує навчальний трек під конкретні потреби. Чат-боти, доступні 24/7, знижують бар'єр страху поставити "незручне запитання", а VR- тренажери допомагають полегшити адаптацію до перших робочих завдань, зменшуючи тривожність. Результат: Оптимально спроєктований онбординг може знизити відтік нових працівників у перші 90 днів на 30%. Це доводить важливість ретельного проєктування адаптаційного процесу, де людський фактор менторства поєднується та посилюється цифровими інструментами. 3. Об'єктивізація емоційного стану через NLP-аналітику. Діагностика вигорання залишається одним із найскладніших завдань для HR-служб, адже співробітники часто приховують свій справжній емоційний стан до того моменту, коли ситуація стає критичною. Недоліки традиційного підходу: Щорічні опитування рівня задоволеності (eNPS) відображають лише короткостроковий емоційний стан у момент зрізу, який нерідко впливає на точність оцінки через