A látható és láthatatlan mesterséges intelligencia a HR-folyamatokban: Attitűdvizsgálat a Technológiaelfogadási Modell (TAM) segítségével = Visible and Invisible Artificial Intelligence in HR Processes: An Attitude Study Based on the Technology Acceptance Model (TAM)

Hackl, János and Hoschek, Mónika (2026) A látható és láthatatlan mesterséges intelligencia a HR-folyamatokban: Attitűdvizsgálat a Technológiaelfogadási Modell (TAM) segítségével = Visible and Invisible Artificial Intelligence in HR Processes: An Attitude Study Based on the Technology Acceptance Model (TAM). ÉSZAK-MAGYARORSZÁGI STRATÉGIAI FÜZETEK, 23 (1). pp. 84-96. ISSN 1786-1594 (nyomtatott); 2560-2926 (online)

Preview

Text SF_2026_01_84_96.pdf - Published Version Download (378kB) | Preview

Abstract

A mesterséges intelligencia (MI) integrációja a humánerőforrás-menedzsment területén alapjaiban írja felül a toborzási és kiválasztási stratégiákat. A jelen tanulmány célja a HR-döntéshozók MI-alapú eszközökhöz fűződő attitűdjeinek vizsgálata, különös tekintettel a tanulmányban részletezett „láthatatlan MI” (invisible AI) koncepciójára. Az elméleti keretet a kiterjesztett Technológiaelfogadási Modell (TAM) szolgáltatja, kiegészülve az algoritmikus redukcionizmus és a transzparencia kérdéskörével. Az empirikus kutatás egy kérdőíves felmérésen alapul (n = 202), amelynek adatait leíró statisztikákkal, Khi-négyzet próbákkal és Kruskal-Wallis tesztekkel elemeztük. Az eredmények rávilágítanak, hogy a szakmai tapasztalat, a szervezet mérete és a szektorális hovatartozás szignifikánsan befolyásolja a technológia észlelését. Míg az MI-t elsősorban hatékonyságnövelő eszközként értékelik, komoly aggályok merülnek fel az emberi tényezők elhanyagolása és a folyamatok átláthatatlansága (fekete doboz effektus) kapcsán. A tanulmány gyakorlati javaslatokat fogalmaz meg a transzparencia növelésére és a humán kontroll megőrzésére a jövő HR-stratégiáiban. = The integration of Artificial Intelligence (AI) in Human Resource Management is fundamentally redefining recruitment and selection strategies. This study aims to examine the attitudes of HR decision-makers toward AI-based tools, with a particular focus on the concept of "invisible AI" (background automation) discussed in the research. The theoretical framework is provided by the extended Technology Acceptance Model (TAM), supplemented by the issues of algorithmic reductionism and transparency. The empirical research is based on a survey (n = 202), with data analyzed using descriptive statistics, Chi-square tests, and Kruskal-Wallis tests. The findings highlight that professional experience, organizational size, and sectoral affiliation significantly influence the perception of technology. While AI is primarily valued as an efficiency-enhancing tool, serious concerns arise regarding the neglect of human factors and the lack of process transparency (black box effect). The study formulates practical recommendations for increasing transparency and maintaining human control in future HR strategies.

Actions (login required)

Edit Item