Future-proofing Human Resources. Strategic Foresight and AI in the revolution of Talent Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines the transformative role of Strategic Foresight and Generative AI (GenAI) in Talent Management (TM), providing a framework to future-proof human resources. As organizations navigate digital disruption and evolving workforce dynamics, integrating Strategic Foresight and AI-driven solutions becomes imperative for sustaining competitive advantage. Strategic Foresight enables organizations to anticipate workforce trends, proactively address emerging skill demands, and develop adaptive HR strategies. This forward-looking approach enhances decision-making by leveraging scenario planning, trend analysis, and visioning to align TM with future business needs. Simultaneously, GenAI revolutionizes HR functions by automating processes, generating predictive insights, and personalizing employee experiences, fostering efficiency and innovation. This research proposes an AI-enabled TM framework that combines Strategic Foresight with GenAI to enhance workforce agility and resilience. It underscores AI’s role as a strategic enabler rather than a simple automation tool, redefining talent acquisition, learning pathways, and succession planning. By integrating Strategic Foresight and AI, organizations can enhance decision intelligence, optimize workforce strategies, and ensure long-term adaptability. This approach positions HR as a catalyst for business transformation, leveraging AI’s potential to support continuous learning, foster internal mobility, and drive talent-centric innovation. Ultimately, future-proofing HR requires a paradigm shift in TM, where AI augments human-centric decision-making rather than replacing it. Organizations that embrace this dual approach - balancing technological advancements with strategic foresight - will cultivate a resilient workforce prepared for the complexities of the future of work.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».