Mesterséges intelligenciára épülő HR-rendszerek bevezetése a kis-és középvállalkozásoknál: sikertényezők és kihívások

Mozsárné Ésik Anita (2025) Mesterséges intelligenciára épülő HR-rendszerek bevezetése a kis-és középvállalkozásoknál: sikertényezők és kihívások. Menedzsment Kar (2025-)-. (Kéziratban)

	PDF Végleges szakdolgozat beadása_Mozsárné Ésik Anita_RNEERG.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	PDF Összefoglaló_MK_2025_RNEERG.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (217kB)
	PDF Mozsárné Ésik Anita_szakdolgozat-biralat-es-javaslat_2025novembertől.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (249kB)

Absztrakt (kivonat)

A dolgozat a mesterséges intelligenciára épülő HR-megoldások bevezetésének sajátosságait vizsgálja magyar kis- és középvállalkozásokban, kiemelve, hogy a siker leginkább az emberi és szervezeti tényezőkön múlik. A szakirodalom és az empirikus kutatás alapján a digitalizáció nem csupán technológiai fejlesztés, hanem tanulási és szemléletformálási folyamat, amelyhez bizalom, nyitottság, valamint fokozatos alkalmazkodás szükséges. A kvalitatív esettanulmány eredményei szerint a legnagyobb kihívást nem a rendszer technikai bevezetése, hanem a dolgozók bizonytalansága, az új megoldásokkal szembeni kezdeti bizalmatlanság jelentette. A vezetői példamutatás, az átlátható kommunikáció, az innovációt támogató szervezeti kultúra és a korai sikerek tudatos láthatóvá tétele jelentősen csökkentette az ellenállást. A digitalizáció akkor hoz valódi értéket, ha a szervezet nemcsak technikai, hanem kulturális és gondolkodásbeli szinten is készen áll a változásra.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Menedzsment Kar (2025-)-

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Üzleti és HR menedzsment

Mű típusa:	záródolgozat
Kulcsszavak:	digitalizáció, human resources, kis- és középvállalkozás - KKV, mesterséges intelligencia, szervezeti kultúra, változásmenedzsment
SWORD Depositor:	User Archive
Felhasználói azonosító szám (ID):	User Archive
Rekord készítés dátuma:	2026. Júl. 09. 11:04
Utolsó módosítás:	2026. Júl. 09. 11:04

Actions (login required)

Tétel nézet