PROMPT ENGINEERING ЯК НОВА КОМПЕТЕНЦІЯ ПЕРСОНАЛУ: ВПЛИВ НА СТРУКТУРУ ПРОФЕСІЙ ТА HR-СТРАТЕГІЮ КОМПАНІЇ
Анотація
У статті здійснено теоретико-методологічне обґрунтування prompt engineering як нової професійної компетенції персоналу та визначено його вплив на трансформацію структури професій і HR-стратегії компанії в умовах інтеграції генеративного штучного інтелекту в бізнес-процеси. Методологія дослідження ґрунтувалася на поєднанні системного, структурно-функціонального та порівняльного аналізу, що дозволило розглянути prompt engineering як елемент складної системи організаційних змін, а також на узагальненні сучасних аналітичних звітів міжнародних організацій і консалтингових компаній щодо впровадження штучного інтелекту в корпоративному секторі. Додатково застосовано методи логічного узагальнення, класифікації та моделювання HR-процесів, що забезпечило формування цілісної аналітичної рамки дослідження. У результаті дослідження визначено структурні елементи prompt engineering (формалізація завдання, контекстуалізація, ітеративне уточнення, валідація результату), обґрунтовано рівні сформованості компетенції та встановлено її функціональні прояви у різних підрозділах організації, зокрема в управлінні, аналітиці, маркетингу та операційній діяльності. Доведено, що інтеграція цієї компетенції спричиняє гібридизацію професійних ролей, зміну профілів компетенцій, трансформацію підходів до найму, навчання та оцінювання результативності працівників, а також посилює міжфункціональну взаємодію в організації. Виявлено ключові ризики впровадження prompt engineering, зокрема невизначеність професійної відповідальності, загрози інформаційній безпеці, обмеження контролю якості результатів і проблеми управління знаннями, пов’язані з використанням генеративних моделей. Запропоновано їх систематизацію у формі аналітичної моделі управління ризиками, що враховує організаційні, технологічні та поведінкові чинники. Практична значимість результатів полягає у можливості використання запропонованої моделі інтеграції prompt engineering для формування довгострокової HR-стратегії компаній, розроблення програм перекваліфікації та підвищення кваліфікації персоналу, удосконалення системи оцінювання результативності та створення внутрішніх стандартів управління якістю і безпекою використання генеративного штучного інтелекту в корпоративному середовищі.
Посилання
Kots, O., Stoiko, M., & Kots, O. (2025). Intehratsiia shtuchnoho intelektu v stratehiiu upravlinnia personalom pidpryiemstva: priorytety ta perevahy v umovakh hlobalizatsii rynku pratsi [Integration of artificial intelligence into enterprise human resource management strategy: Priorities and advantages in the context of labor market globalization]. Ekonomika ta suspilstvo, no. 78. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-78-120 (in Ukrainian)
Vaskiv, O. M., & Borshchuk, I. V. (2024). Rol ChatGPT v avtomatyzatsii zavdan HR-industrii [The role of ChatGPT in automating HR industry tasks]. Biznes Inform, no. 1, pp. 418–425. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-1-418-425 (in Ukrainian)
Parkhomenko-Kutsevil, O. (2024). Obgruntuvannia vykorystannia tekhnolohii shtuchnoho intelektu u systemi upravlinnia personalom publichnoi sluzhby Ukrainy [Justification of the use of artificial intelligence technologies in the HR management system of the public service of Ukraine]. Publichne upravlinnia: kontseptsii, paradyhma, rozvytok, udoskonalennia, no. 8, pp. 98–106. DOI: https://doi.org/10.31470/2786-6246-2024-8-98-106 (in Ukrainian)
Chernenko, N. I. (2022). Shtuchnyi intelekt v upravlinni personalom [Artificial intelligence in human resource management]. Tavriiskyi naukovyi visnyk. Seriia: Ekonomika, no. 12, pp. 76–83. Available at: http://hdl.handle.net/123456789/7983 (in Ukrainian)
Obikhod, S. V. (2024). Innovatsiini pidkhody do upravlinnia personalom yak faktor konkurentospromozhnosti u konteksti hlobalnoi nestabilnosti [Innovative approaches to human resource management as a factor of competitiveness in the context of global instability]. Ekonomika, upravlinnia ta administruvannia, vol. 1, no. 107, pp. 48–54. Available at: https://ema.ztu.edu.ua/article/view/300250/292606 (in Ukrainian)
Strohmeier, S. (2020). Smart HRM – A Delphi study on the application and consequences of the Internet of Things in human resource management. The International Journal of Human Resource Management, vol. 31, is. 18, pp. 2289–2318. DOI: https://doi.org/10.1080/09585192.2018.1443963
Duggan, J., Sherman, U., Carbery, R., & McDonnell, A. (2020). Algorithmic management and app-work in the gig economy: A research agenda for employment relations and HRM. Human Resource Management Journal, vol. 30, is. 1, pp. 114–132. DOI: https://doi.org/10.1111/1748-8583.12258
Budhwar, P., Chowdhury, S., Wood, G., Aguinis, H., Bamber, G. J., Beltran, J. R., et al. (2023). Human resource management in the age of generative artificial intelligence: Perspectives and research directions on ChatGPT. Human Resource Management Journal, vol. 33, is. 3, pp. 606–659. DOI: https://doi.org/10.1111/1748-8583.12524
Aguinis, H., Beltran, J. R., & Cope, A. (2024). How to use generative AI as a human resource management assistant. Organizational Dynamics, vol. 53, is. 1, Article 101029. DOI: https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2024.101029
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, vol. 140, is. 2, pp. 889–942. DOI: https://doi.org/10.1093/qje/qjae044
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., et al. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 33. Available at: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Available at: https://cdn.openai.com/papers/Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf
OpenAI. (2026). ChatGPT: Optimizing language models for dialogue. Available at: https://chatgpt.com/uk-UA/
Liu, P., Yuan, W., Fu, J., Jiang, Z., Hayashi, H., & Neubig, G. (2023). Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing. ACM Computing Surveys, vol. 55, no. 9. Available at: https://arxiv.org/abs/2107.13586
Reynolds, L., & McDonell, K. (2021). Prompt programming for large language models: Beyond the few-shot paradigm. Available at: https://arxiv.org/abs/2102.07350
Microsoft & LinkedIn. (2024). 2024 work trend index annual report: AI at work is here. Now comes the hard part. Available at: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part
World Economic Forum. (2023). The future of jobs report 2023. Available at: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf
McKinsey & Company. (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. Available at: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year
Deloitte. (2024). State of generative AI in the enterprise: Now decides next. Available at: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/tech-trends/state-of-generative-ai-enterprise.html
National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). Available at: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
LinkedIn Economic Graph. (2024). AI skills and the future of work. Available at: https://economicgraph.linkedin.com
Harvard Business Review. (2026). AI doesn’t reduce work – it intensifies it. Available at: https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it
Коць О., Стойко М., Коць О. Інтеграція штучного інтелекту в стратегію управління персоналом підприємства: пріоритети та переваги в умовах глобалізації ринку праці. Економіка та суспільство. 2025. Вип. 78. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-78-120
Васьків О. М., Борщук І. В. Роль ChatGPT в автоматизації завдань HR-індустрії. Бізнес Інформ. 2024. Вип. 1. С. 418–425. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-1-418-425
Пархоменко-Куцевіл О. Обґрунтування використання технологій штучного інтелекту у системі управління персоналом публічної служби України. Публічне управління: концепції, парадигма, розвиток, удосконалення. 2024. Вип. 8. С. 98–106. DOI: https://doi.org/10.31470/2786-6246-2024-8-98-106
Черненко Н. І. Штучний інтелект в управлінні персоналом. Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка. 2022. Вип. 12. С. 76–83. URL: http://hdl.handle.net/123456789/7983 (дата звернення: 27.02.2026).
Обіход С. В. Інноваційні підходи до управління персоналом як фактор конкурентоспроможності у контексті глобальної нестабільності. Економіка, управління та адміністрування. 2024. Вип. 1 (107). С. 48–54. URL: https://ema.ztu.edu.ua/article/view/300250/292606 (дата звернення: 27.02.2026).
Strohmeier S. Smart HRM – a Delphi study on the application and consequences of the Internet of Things in Human Resource Management. The International Journal of Human Resource Management. 2020. Vol. 31, Issue 18. P. 2289–2318. DOI: https://doi.org/10.1080/09585192.2018.1443963
Duggan J., Sherman U., Carbery R., McDonnell A. Algorithmic management and app-work in the gig economy: A research agenda for employment relations and HRM. Human Resource Management Journal. 2020. Vol. 30, Issue 1. P. 114–132. DOI: https://doi.org/10.1111/1748-8583.12258
Budhwar P., Chowdhury S., Wood G., Aguinis H., Bamber G. J., Beltran J. R. et al. Human resource management in the age of generative artificial intelligence: Perspectives and research directions on ChatGPT. Human Resource Management Journal. 2023. Vol. 33, Issue 3. P. 606–659. DOI: https://doi.org/10.1111/1748-8583.12524
Aguinis H., Beltran J. R., Cope A. How to use generative AI as a human resource management assistant. Organizational Dynamics. 2024. Vol. 53, Issue 1. Article 101029. DOI: https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2024.101029
Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics. 2025. Vol. 140, Issue 2. P. 889–942. DOI: https://doi.org/10.1093/qje/qjae044
Brown T. B., Mann B., Ryder N., Subbiah M., Kaplan J., Dhariwal P. et al. Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems. 2020. Vol. 33. URL: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf (дата звернення: 27.02.2026).
Ouyang L., Wu J., Jiang X., Almeida D., Wainwright C., Mishkin P. et al. Training language models to follow instructions with human feedback. 2022. URL: https://cdn.openai.com/papers/Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf (дата звернення: 27.02.2026).
OpenAI. ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. 2026. URL: https://chatgpt.com/uk-UA/ (дата звернення: 27.02.2026).
Liu P., Yuan W., Fu J., Jiang Z., Hayashi H., Neubig G. Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing. ACM Computing Surveys. 2023. Vol. 55, № 9. URL: https://arxiv.org/abs/2107.13586 (дата звернення: 27.02.2026).
Reynolds L., McDonell K. Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm. 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2102.07350 (дата звернення: 27.02.2026).
Microsoft & LinkedIn. 2024 Work Trend Index Annual Report: AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part. 2024. URL: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part (дата звернення: 27.02.2026).
World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2023. Geneva: World Economic Forum, 2023. URL: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf (дата звернення: 27.02.2026).
McKinsey & Company. The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. 2023. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year (дата звернення: 27.02.2026).
Deloitte. State of Generative AI in the Enterprise: Now decides next. 2024. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/tech-trends/state-of-generative-ai-enterprise.html (дата звернення: 27.02.2026).
National Institute of Standards and Technology. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. 2023. URL: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf (дата звернення: 27.02.2026).
LinkedIn Economic Graph. AI Skills and the Future of Work. 2024. URL: https://economicgraph.linkedin.com (дата звернення: 27.02.2026).
AI doesn’t reduce work – it intensifies it. Harvard Business Review. 2026. URL: https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it (дата звернення: 27.02.2026).
Авторське право (c) 2026 Юлія Єфімчук, Олег Сипягін, Наталія Гавадзин
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
