Удосконалення HR-аналітики в процесі виявлення упереджень та дискримінації ТОВ «Компанія Ензим» - Красножон, Тетяна Ігорівна; Krasnozhon, Tetiana Ihorivna (Національний університет "Львівська політехніка", 2025)
Сучасні умови цифрової трансформації, зростання вимог до прозорості кадрових процесів та необхідність дотримання принципів недискримінації зумовлюють актуальність глибокого аналітичного підходу до управління персоналом. HR-аналітика дедалі частіше застосовується не лише для підвищення ефективності кадрових процесів, а й як інструмент запобігання структурним та поведінковим упередженням в організаціях. Дослідження покликане проаналізувати можливості сучасної HR-аналітики у виявленні ризиків дискримінації та запропонувати дієві шляхи вдосконалення системи аналітики в ТОВ «Компанія Ензим». Теоретичний фундамент роботи ґрунтується на наукових підходах провідних дослідників HR-аналітики, управління людськими ресурсами та організаційної поведінки [1–6]. Методологічні питання аналізу кадрових даних розглядали Bassi L. та McMurrer D. [1]; питання виявлення упереджень і алгоритмічної справедливості – Barocas S. та Selbst A. [2]. Питання впливу цифрової трансформації на HR-процеси досліджували Davenport T. та Harris J. [3], тоді як практичні аспекти формування інклюзивної кадрової політики представлені в роботах CIPD та SHRM [4–6]. Об’єктом магістерської кваліфікаційної роботи є система HR-аналітики ТОВ «Компанія Ензим». Предметом дослідження є теоретико-методичні, організаційні та прикладні аспекти застосування HR-аналітики для виявлення упередженості та дискримінаційних ризиків в HR-процесах підприємства. Метою роботи є розроблення рекомендацій щодо удосконалення системи HR-аналітики ТОВ «Компанія Ензим» з акцентом на виявленні упереджених рішень та запобіганні дискримінаційним проявам у кадровій політиці. Досягнення поставленої мети передбачало виконання таких завдань: – узагальнити теоретичні основи HR-аналітики, її роль та можливості у визначенні ризиків упередженості; – дослідити сучасні проблеми об’єктивності кадрових рішень в умовах цифрової трансформації; – провести характеристику діяльності та HR-системи ТОВ «Компанія Ензим»; – здійснити оцінку рівня цифрової зрілості HR-аналітики підприємства; – визначити ключові напрями вдосконалення HR-аналітики; – розробити концептуальну та організаційну моделі впровадження удосконаленої HR-аналітичної системи; – сформувати рекомендації для підвищення об’єктивності та етичності HR-процесів. У першому розділі роботи розглянуто теоретичні основи HR-аналітики, її інструментарій, методи оцінювання упереджень та підходи до побудови недискримінаційних HR-систем. У другому розділі проаналізовано кадрові процеси ТОВ «Компанія Ензим», оцінено рівень цифрової зрілості HR-аналітики та визначено проблемні зони, пов’язані з фрагментацією даних, відсутністю стандартизації та обмеженим використанням аналітичних інструментів. У третьому розділі розроблено комплексні пропозиції щодо інтеграції єдиної аналітичної платформи, впровадження прогнозних моделей, удосконалення етичних стандартів роботи з даними, підвищення digital-компетентностей персоналу та формування системи моніторингу ризиків упередженості.

The rapid digitalisation of HR processes, the growing need for transparency and ethical decision-making, and compliance with equality standards have significantly increased the role of HR analytics in modern organisations. HR analytics is becoming not only a tool for operational efficiency but also a mechanism for identifying structural and behavioural biases that may appear in personnel decisions. This study aims to explore the potential of HR analytics for detecting discriminatory risks and to develop recommendations for improving the analytical system at Enzym LLC. The theoretical basis of the study is grounded in the works of leading scholars in HR analytics, organisational behaviour, and data-driven HR management [1–6]. Methodological foundations of workforce analytics were analysed by Bassi and McMurrer [1]. Issues of bias detection and algorithmic fairness were presented by Barocas and Selbst [2]. Digital transformation of HR processes was examined by Davenport and Harris [3], while practical aspects of inclusive HR practices were developed by CIPD and SHRM [4–6]. The object of the thesis is the HR analytics system of Enzym LLC. The subject of the thesis is the theoretical, methodological and applied aspects of using HR analytics to detect bias and discrimination risks in HR processes. The aim of the research is to develop recommendations for improving the HR analytics system of Enzym LLC with a focus on detecting biased decisions and preventing discriminatory practices. To achieve this aim, the study addresses the following tasks: – summarising theoretical approaches to HR analytics and bias detection; – analysing challenges of ensuring objectivity in HR decision-making; – studying the general characteristics of Enzym LLC; – assessing the digital maturity of the company’s HR analytics; – identifying priorities for development; – designing conceptual and organisational models of the improved analytics system; – developing recommendations for enhancing fairness, transparency and ethical HR practices. The first chapter examines theoretical foundations of HR analytics and bias detection. The second chapter analyses the current HR processes of Enzym LLC and evaluates its analytical and digital capabilities. The third chapter proposes the improved HR analytics model, implementation stages and practical recommendations for strengthening bias monitoring and inclusive HR management.
Enhancement of HR Analytics in Detecting Bias and Discrimination at Enzym Company LLC
Keywords: 8.073.00.03; HR-аналітика; упередженість; дискримінація; кадрові дані; цифрова трансформація; інклюзивність; рівні можливості; етична аналітика; алгоритмічна справедливість; управління персоналом. Перелік використаних джерел: 1. Bassi L.; McMurrer D. HR Analytics: Understanding and Predicting Employee Performance. HR Management Review. 2016. 2. Barocas S.; Selbst A. Big Data’s Disparate Impact. California Law Review. 2016. 3. Davenport T.; Harris J. Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business Press; 2017. 4. CIPD. People Analytics and Evidence-Based HR. CIPD Research Report. London; 2021. 5. SHRM. Developing and Implementing HR Analytics. Society for Human Resource Management; 2020. 6. O’Neil C. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing; 2016; HR analytics; bias detection; discrimination; workforce data; digital maturity; algorithmic fairness; inclusive HR practices; personnel management