مدیریت هوشمند سرمایه انسانی

مدیریت هوشمند سرمایه انسانی

ارائه چارچوب مفهومی هیبریدی برای نظام جبران خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی: مطالعه‌ای داده‌بنیاد در بخش دولتی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه تربیت بدنی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران
2 دانشکده علوم ورزشی، دانشگاه فردوسی مشهد؛ مشهد؛ ایران
3 گروه مدیریت دولتی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران
چکیده
زمینه و هدف: نظام‌های سنتی جبران خدمات در بخش دولتی به دلیل ناکارآمدی و فقدان عدالت با چالش‌های جدی مواجه‌اند. پژوهش حاضر با هدف ارائه یک چارچوب مفهومی جامع و بومی‌سازی‌شده برای استقرار نظام جبران خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی در بخش دولتی ایران انجام شده است.
روش‌شناسی: این پژوهش از یک رویکرد کیفی هیبریدی بهره می‌برد که دو شالوده را تلفیق می‌کند: مرور نظام‌مند ادبیات جهانی و استراتژی نظریه داده‌بنیاد. داده‌های میدانی از طریق ۲۰ مصاحبه عمیق نیمه‌ساختاریافته با خبرگان دانشگاهی و مدیران ارشد وزارت ورزش و جوانان گردآوری و با استفاده از فرآیند کدگذاری سه‌مرحله‌ای (باز، محوری و انتخابی) تحلیل شدند.
یافته‌ها: تحلیل داده‌ها منجر به پدیدار شدن یک چارچوب مفهومی متشکل از ۸ مقوله کلان گردید: ۱) الزامات زیرساختی و فناورانه، ۲) مؤلفه‌های هوشمندسازی نظام پرداخت، ۳) ابعاد عدالت، شفافیت و اعتماد سازمانی، ۴) چالش‌ها و موانع استقرار، ۵) مالحظات قانونی، حقوقی و اخلاقی، ۶) الزامات مدیریت تغییر و فرهنگ‌سازی، ۷) پیامدهای فردی و رفتاری کارکنان، و ۸) دستاوردهای کلان و استراتژیک سازمانی.
نتیجه‌گیری: استقرار موفقیت‌آمیز نظام جبران خدمات هوشمند یک پدیده اجتماعی-فنی پیچیده است که فراتر از ابعاد فناورانه، مستلزم توجه همزمان به واقعیت‌های بوروکراتیک، محدودیت‌های قانونی، و مدیریت مقاومت‌های انسانی است. چارچوب ارائه‌شده می‌تواند به عنوان یک نقشه راه عملیاتی برای سیاست‌گذاران در مسیر گذار به حکمرانی داده‌محور عمل کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

آرائی، مهدی؛ عباسپور، عباس، بابایی، احد، تقوی فرد، محمدتقی و برزویان، صمد. (۱۴۰۲). طراحی الگوی نظام جبران خدمات قضات در نظام قضایی جمهوری اسلامی ایران. جامعه‌شناسی سیاسی انقلاب اسلامی، ۴(۲)، ۷–۳۵.   https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/2107021
آئینه چی، حمید؛ اسماعیل زاده قندهاری، محمدرضا، پیمانی زاد، حسین و فهیم دوین، حسن. (۱۴۰۳). ارائه مدل نظام جبران خدمات شایسته‌محور پیشکسوتان در ورزش. مدیریت و چشم‌انداز آموزش، ۶(۳)، ۵۸–۸۰.  https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/2244934
ایمانی، حبیب الله؛ آذر، عادل، قلیپور، آرین و پورعزت، علی اصغر. (۱۳۹۹). ارائه مدل تفسیری ساختاری نظام جبران خدمات کارکنان بخش دولتی در راستای ارتقای سلامت اداری. مدیریت دولتی، ۱۲(۴۳)، ۴۲۷–۴۶۰.  https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/1757668                  
پدرامی، محمد و واعظی، سیدکمال. (۱۴۰۳). فراترکیب مدیریت چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی در منابع انسانی: ارائه یک چارچوب جامع. فصلنامه مدیریت هوشمند سرمایه انسانی، ۱(۳)، ۵۶-۲۹. http://doi.org/10.22034/imhr.2025.527039.1029
حسنی اعظمی، علی و علیپور راد، حامد. (۱۴۰۲). شناسایی آسیب‌ها و چالش‌های نظام جبران خدمات در مؤسسات مالی و اعتباری ایران. پژوهش و توسعه مدیریت، ۱(۳)، ۶–۳۱. https://www.sid.ir/paper/1098765/fa
حیدری، مهدی؛ سلاجقه، سنجر، پورکیانی، مسعود، صیادی، سعید و امیری، الهام. (۱۳۹۹). ارائه مدل جبران خدمات مادی و غیرمادی با رویکرد بهره‌وری نیروی انسانی. مدیریت توسعه و تحول، ۱۲(۴۰)، ۶۵–۷۱. https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/1701681
خسروی، مریم؛ قربانی زاده، وجه اله، سیدنقوی، میرعلی و خانمحمدی، هادی. (۱۴۰۴). مرور نظام‌مند الگوهای تاب‌آوری خط‌مشی‌های جبران خدمات در سازمان‌های دولتی. نگرش مدیریت راهبردی، ۳(۲)، ۹–۵۲.  https://www.magiran.com/paper/2856789
صادق عبداللهی، سیروس و قربانی نامور، فاطمه. (۱۴۰۲). شناسایی و اولویت‌بندی عوامل مؤثر بر نظام جبران خدمات در بانک ملت شهرستان تبریز. پژوهش و توسعه مدیریت، ۱(۱)، ۳–۲۸. https://www.ensani.ir/fa/article/502345
علیپور مادرسرا، مرتضی؛ معمارزاده طهران، غلامرضا، الوانی، مهدی و البرزی، محمود. (۱۴۰۱). طراحی سیستم خبره فازی برای پیش‌بینی اثربخشی نظام جبران خدمات. مطالعات منابع انسانی، ۱۲(۴۳)، ۱۷–۴۷.  https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/1945632  
علی‌دوست قهفرخی، ابراهیم؛ حاجی حسنی، مجتبی و عیوضی، حمیدرضا. (۱۴۰۰). تحلیل و مدلسازی نظام جبران خدمات در نگهداشت کارکنان اداره کل ورزش و جوانان استان زنجان. مطالعات مدیریت رفتار سازمانی در ورزش، ۸(۳)، ۱۱–۲۴. https://www.sid.ir/paper/965432/fa
میرجمهری، علیرضا. (۱۴۰۴). بازاندیشی در حکمرانی هوشمند: تقدم حکمران هوشمند در تعامل انسان، نهاد و فناوری. فصلنامه مدیریت هوشمند سرمایه انسانی، ۲(۴)، ۶۴-۹. https://doi.org/10.22034/imhr.2025.541774.1036
Adams, J. S. (1965). Inequity in social exchange. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social psychology (Vol. 2, pp. 267–299). Academic Press. 
Aein-e-Chi, H., Esmaeilzadeh Ghandehari, M. R., Peymanizad, H., & Fahim Devin, H. (2024). Providing a model of merit-based compensation system for veterans in sports. Management and Educational Perspective, 6(3), 58–80. [In Persian https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/2244934  
Alidoost Gahfarrokhi, E., Haji Hasani, M., & Evyazi, H. (2021). Analysis and modeling of compensation system in retaining employees of General Department of Sports and Youth of Zanjan province. Studies of Organizational Behavior Management in Sport,8 (3), 11–24. [In Persian]  https://www.sid.ir/paper/965432/fa
Alipour Madarsara, M., Memarzadeh Tehran, Gh., Alvani, M., & Alborzi, M. (2022). Designing a fuzzy expert system for predicting the effectiveness of compensation system. Human Resources Studies, 12(43), 17–47. [In Persian] https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/1945632
Aloisi, A., & Gramano, E. (2019). Artificial intelligence is watching you at work: Digital surveillance, employee monitoring, and regulatory issues in the EU context. Comp. Lab. L. & Pol'y J., 41, 95.  
Alsaif, A., & Aksoy, M. S. (2023). AI-HRM: Artificial intelligence in human resource management: A literature review. Journal of Computing and Communication, 2(2), 1-7.
Araei, M., Abbaspour, A., Babaee, A., Taghavifard, M. T., & Barzouyan, S. (2023). Designing a compensation system model for judges in the judicial system of the Islamic Republic of Iran. Political Sociology of the Islamic Revolution, 4(2), 7–35. [In Persian] https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/2107021   
Bai, H., et al. (2022). The impact of AI on employee compensation: Evidence from platform economy. Human Resource Management Quarterly, 62(3), 451–478. 
Berhil, S., Benlahmar, H., & Labani, N. (2020). A review paper on artificial intelligence at the service of human resources management. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 18(1), 32–40.
Brown, J. L., Burke, J., & Sauciuc, A. K. (2026). Using artificial intelligence to evaluate employees: The effects on recruitment, effort, and retention. Journal of Management Accounting Research, 38(1), 1–26. 
Cameron, L., Chan, C., & Ante, L. (2023). Algorithmic management and worker wellbeing: A systematic review. New Technology, Work and Employment, 38(3), 401–425. https://doi.org/10.1111/ntwe.12245
Carrell, M. R., & Dittrich, J. E. (1978). Equity theory: An approach to compensation management. Academy of Management Journal, 21(4), 547–563. https://doi.org/10.5465/255456
Chowdhury, S., Budhwar, P., Dey, P. K., Joel-Edgar, S., & Abadie, A. (2023). AI-augmented HRM: A systematic review and future research agenda. International Journal of Human Resource Management, 34(8), 1567–1610.  https://doi.org/10.1080/09585192.2022.2163919
Colquitt, J. A., Conlon, D. E., Wesson, M. J., Porter, C. O. L. H., & Ng, K. Y. (2001). Justice at the millennium: A meta-analytic review of 25 years of organizational justice research. Journal of Applied Psychology, 86(3), 425–445. https://doi.org/10.1037/0021-9010.86.3.425
Duggan, M., et al. (2020). Algorithmic management and app‑work in the gig economy. Journal of Management Studies, 57(6), 1183–1217.  https://doi.org/10.1111/joms.12590
Faltysová, L. (2006). Compensation of employees [Bachelor thesis]. Masaryk University. 
Fulmer, I. S., Gerhart, B., & Kim, J. (2023). Strategic compensation research: Current status and future directions. Journal of Management, 49(5), 1515–1553. https://doi.org/10.1177/01492063221140018
Gal, U., et al. (2017). The algorithmic manager and organizational justice. Journal of Interactive Marketing, 39, 62–78.  https://doi.org/10.1016/j.intmar.2017.03.001
Gerhart, B., & Milkovich, G. T. (1990). Organizational differences in managerial compensation and financial performance. Academy of Management  Journal,33(4),669. https://doi.org/10.5465/256352
Gerhart, B., & Rynes, S. L. (2003). Compensation: Theory, evidence, and strategic implications. Sage Publications. 
Greenberg, J. (1987). A taxonomy of organizational justice theories. Academy of Management Review, 12(1), 9–22. https://doi.org/10.5465/amr.1987.4306427   
Grimes, M., Von Krogh, G., Feuerriegel, S., Rink, F., & Gruber, M. (2025). Agency-Driven Labor Theory: A framework for understanding human work in the AI age. arXiv preprint, arXiv:2501.01448. 
Hasani Azami, A., & Alipour Rad, H. (2023). Identifying damages and challenges of the compensation system in financial and credit institutions of Iran. Research and Development in Management, 1(3), 6–31. [In Persian]https://www.sid.ir/paper/1098765/fa  
Herzberg, F., Mausner, B., & Snyderman, B. B. (1959). The motivation to work. John Wiley & Sons. 
Heydari, M., Salajeghe, S., Pourkiani, M., Sayadi, S., & Amiri, A. (2020). A model of monetary and non-monetary compensation with a human resource productivity approach. Management Development and Transformation, 12(40), 65–71. [In Persian] https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/1701681
Holm, S., Stanton, C., & Bartlett, B. (2021). A new argument for no-fault compensation in health care: The introduction of artificial intelligence systems. Health Care Analysis,29(3), 171–188.   https://doi.org/10.1007/s10728-020-00422-6  
Imani, H., Azar, A., Gholipour, A., & Pourezzat, A. A. (2020). Presenting a structural interpretive model of the compensation system for public sector employees to promote administrative health. Public Management, 12(43), 427–460. [In Persian]  https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/1757668 Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). Algorithms at work: The new contested terrain of control. Academy of Management Annals, 14(1), 366–410.  https://doi.org/10.5465/annals.2018.0120
Khosravi, M., Ghorbanizadeh, V., Seyed Naghavi, M., & Khanmohammadi, H. (2025). A systematic review of resilience patterns of compensation policies in government organizations. Strategic Management Perspective, 3(2), 9–52. [In Persian]  https://www.magiran.com/paper/2856789
Kim, J., Schweitzer, S., Riedl, C., & De Cremer, D. (2025). People reduce workers' compensation for using artificial intelligence (AI). arXiv e-prints, arXiv-2501. 
Köchling, A., & Wehner, M. C. (2020). Discriminating by algorithms: How AI affects equal opportunity. Management Review Quarterly, 70(4), 537–574.  https://doi.org/10.1007/s11301-020-00180-2
Langer, M., & König, C. J. (2023). Algorithmic transparency: A systematic review of definitions, antecedents, consequences, and moderators. Computers in Human Behavior, 138, Article 107471.  https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107471
Malik, A., Thevisuthan, P., & De Sliva, T. (2022). Artificial intelligence, employee engagement, experience, and HRM. In Strategic human resource management and employment relations: An international perspective (pp. 171–184). Springer.  https://doi.org/10.1007/978-3-030-90955-2_10
Marler, J. H. (2024). Artificial intelligence, algorithms, and compensation strategy: Challenges and opportunities. Organizational Dynamics, 53(1), Article 101039.  https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2023.101039
Mirjomehri, A. (2025). Reframing Smart Governance: The Primacy of the Smart Governor in Human Institution-Technology Interaction. Intelligent Management of Human Capital, 2(4), 9-64. [In Persian]  https://doi.org/10.22034/imhr.2025.541774.1036
Möhlmann, M., Zalmanson, L., Henfridsson, O., & Gregory, R. W. (2021). Algorithmic management of work on online labor platforms: When matching meets control. MIS Quarterly, 45(4), 1999–2022.  https://doi.org/10.25300/MISQ/2021/16433
Muralidharan, H. (2025). Rethinking compensation systems: The case for AI-based design. NHRD Network Journal, 18(2), 155–162.  https://doi.org/10.1177/26314541241278901
Pandey, S. (2023). Reconfiguring compensation management paradigms: The intersection of artificial intelligence and strategic human resource dynamics. Management (HCM),1(2),3. 
Parent-Rocheleau, X., & Parker, S. K. (2022). Algorithms as work designers: How algorithmic management influences the design of jobs and work systems. Journal of Management, 48(7), 1951–1989. https://doi.org/10.1177/01492063211020473
Pedrami, M., & Vaezi, S. K. (2024). Managing Ethical Dilemmas of AI in HRM: A Meta-Synthesis Toward an Integrative Framework. Intelligent Management of Human Capital, 1(3), 29-56. [In Persian]    http://doi.org/10.22034/imhr.2025.527039.1029
Qin, S., Jia, N., Luo, X., Liao, C., & Huang, Z. (2023). Perceived fairness of human managers compared with artificial intelligence in employee performance evaluation. Journal of Management Information Systems, 40(4), 1039–1070.  https://www.ensani.ir/fa/article/502345
Rao, S., Chitranshi, J., & Punjabi, N. (2020). Role of artificial intelligence in employee engagement and retention. Journal of Applied Management-Jidnyasa, 42–60.
Sadegh Abdollahi, S., & Ghorbani Namvar, F. (2023). Identification and prioritization of factors affecting the compensation system in Mellat Bank of Tabriz. Research and Development in Management, 1(1), 3–28. [In Persian]   https://www.ensani.ir/fa/article/502345
Tewari, I., & Pant, M. (2020). Artificial intelligence reshaping human resource management:
A review. In 2020 IEEE International Conference on Advent Trends in Multidisciplinary Research and Innovation (ICATMRI) (pp. 1–4). IEEE.  https://doi.org/10.1109/ICATMRI51801.2020.9398420
Tuffaha, M. (2023). The impact of artificial intelligence bias on human resource management functions: Systematic literature review and future research directions. European Journal of Business and Innovation Research, 11(4), 35–58. 
Vellinga, N. E. (2024). Rethinking compensation in light of the development of AI. International Review of Law, Computers & Technology, 38(3), 391–412.  https://doi.org/10.1080/13600869.2023.2289285
Vrontis, D., et al. (2022). Artificial intelligence and HRM: A systematic review. International Journal of Human Resource Management, 33(12), 2403–2462.  https://doi.org/10.1080/09585192.2022.2069577
Wood, A. J., et al. (2019). Good gig, bad gig: Autonomy and algorithmic control. Journal of Economic Sociology, 80(1), 43–69.  https://doi.org/10.17323/1728-192X-2019-1-43-69
Zhu, H., & Wu, Q. (2023). Artificial-intelligence-enhanced study on the optimization of the responsibility and compensation mechanism for provincial cultivated land retention from a fairness perspective. Land, 12(12), Article 2118.  https://doi.org/10.3390/land12122118