Роль человека и искусственного интеллекта в управлении организацией
DOI:
https://doi.org/10.25806/mevriz-467Ключевые слова:
искусственный интеллект, управление организацией, человеко-машинное сотрудничество, алгоритмы, цифровизация бизнесаАннотация
В статье отражена направленность исследований взаимосвязи сотрудника и искусственного интеллекта в управлении организацией. Изучен научно-практический опыт зарубежных компаний. Выявлено, что передовые технологии не только повышают эффективность организаций и способствуют совершенствованию управления, но и создают новые вызовы, например, замена человеческого труда и рост уровня «выгорания» среди персонала. Обосновано междисциплинарное изучение новых явлений и кросс-отраслевое сотрудничество для эффективного применения искусственного интеллекта в управлении организациями.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=9628
Библиографические ссылки
2. Brynjolfsson E., McAfee A. The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies [M]. – N.Y.: W.W. Norton & Company, 2014.
3. Di Vaio A., Palladino R., Hassan R. et al. Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review [J]. Journal of Business Research, 2020, 121: 283–314.
4. Dietvorst B.J., Simmons J.P., Masse C. Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err [J]. Journal of Experimental Psychology: General, 2015, 144 (1): 114–126.
5. Dietvorst B.J., Simmons J.P., Massey C. Overcoming algorithm aversion: People will use imperfect algorithms if they can (even slightly) modify them [J]. Management Science, 2016, 64 (3): 1155–1170.
5. Logg J.M., Minson J.A., Moore D.A. Algorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment [J]. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 2019, 151: 90–103.
6. Bonnefon J.F., Shariff A., Rahwan I. The social dilemma of autonomous vehicles [J]. Science, 2016, 352 (6293): 1573–1576.
7. Noy S., Zhang W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence [J]. Science, 2023, 381 (6654): 187–192.
8. Ной С., Чжан В. Экспериментальные данные о влиянии генеративного искусственного интеллекта на производительность. – Наука. – 2023. – 381 (6654). – С. 187–192.
9. Kanarik K.J., Osowiecki W.T., Lu Y. et al. Human–machine collaboration for improving semiconductor process development [J]. Nature, 2023, 616 (7958): 707–711.
10. Chowdhury S., Dey P., Joel-Edgar S. et al. Unlocking the value of artificial intelligence in human resource management through AI capability framework [J]. Human Resource Management Review, 2023, 33 (1): 100899.
11. Wang W.G., Gao G.D., Agarwal R. Friend or Foe? Teaming between artificial intelligence and workers with variation in experience [J]. Management Science, 2023, 70 (9): 5753–5775.
12. Bloom N., Han R.B., Liang J. Hybrid working from home improves retention without damaging performance [J]. Nature, 2024, 630 (8018): 920–925.
13. Zhang Yali, Li Liaolao, Ding Zhenbin. Solutions based on artificial intelligence in the management of organizations: an overview and prospects [J]. Foreign economics and management, 2024, 46 (10): 18–38.
14. Duan Ruikun, Wu Yiqi. Difference, bias or injustice: the impact of digitalization of enterprises on the appointment of female executives [J]. Foreign economics and management, 2024, 46 (10): 39–54.
15. Mingze Li Xinyue. Can artificial intelligence cause employees to hide knowledge? – the theoretical perspective of relative deprivation [J]. Foreign economics and management, 2024, 46 (10): 55–70.
16. Liang Yuchang, He Gang, Jin Mengzi. The influence of the use of generative artificial intelligence on the assessment of employee creativity [J]. Foreign economics and management, 2024, 46 (10): 71–88,
104.
17. Han Minyan, Zhao Jingyu, Li Zhi. Employee collaboration with AI and innovation beyond the rules: a dual path model with moderation [J]. Foreign economics and management, 2024, 46 (10): 89–104.
18. Li Xiaoman, Chen Li. Investigation of the mechanisms of influence of human–machine interaction on innovative behavior at work – data from a smart power plant [J]. Foreign economics and management, 2024, 46 (10): 105–120.
