ИИ может взять на себя ключевые управленческие роли в научных исследованиях

Новости сегодня - ИИ может взять на себя ключевые управленческие роли в научных исследованиях

Новое исследование ESMT Berlin показывает, как ИИ может управлять людьми-участниками крупномасштабных исследовательских проектов, взяв на себя такие функции, как распределение задач, координация и мотивация.

Исследователи Максимилиан Келер, доктор философии. Кандидат ESMT и Генри Зауэрманн, профессор стратегии ESMT, исследуют роль ИИ не как «работника», выполняющего конкретные исследовательские задачи, такие как сбор и анализ данных, а как «менеджера» людей, выполняющих такие задачи. Алгоритмическое управление (АМ) предполагает значительный сдвиг в способах проведения исследовательских проектов и может позволить проектам работать в большем масштабе и эффективнее.

В условиях быстрого роста сложности и масштаба научных исследований исследование, опубликованное в журнале Research Policy , показывает, что ИИ может не только копировать, но и потенциально превосходить людей-менеджеров, используя свои мгновенные, комплексные и интерактивные возможности.

Исследуя алгоритмическое управление в науке о толпе и гражданах, Келер и Зауэрман обсуждают примеры того, как ИИ эффективно выполняет пять важных управленческих функций: разделение и распределение задач, направление, координация, мотивация и поддержка обучения.

Исследователи исследовали проекты с помощью онлайн-документов; путем опроса организаторов, разработчиков ИИ и участников проектов; и присоединившись к некоторым проектам в качестве участников. Это позволило исследователям выявить проекты, в которых используется алгоритмическое управление, понять, как ИИ выполняет функции управления, и выяснить, когда АМ может быть более эффективным.

Растущее число вариантов использования предполагает, что внедрение АМ может стать решающим фактором в повышении продуктивности исследований. «Возможности искусственного интеллекта достигли точки, когда ИИ теперь может значительно расширить масштабы и эффективность научных исследований за счет управления сложными крупномасштабными проектами», — заявляет Келер.

При количественном сравнении с более широкой выборкой проектов исследование также показывает, что проекты с поддержкой AM часто крупнее проектов, которые не используют AM, и связаны с платформами, которые предоставляют доступ к общим инструментам искусственного интеллекта. Это говорит о том, что АМ может обеспечить масштабирование проектов, но также требует технической инфраструктуры, разработку которой для отдельных проектов может оказаться затруднительной.

Эти закономерности указывают на изменение источников конкурентных преимуществ в исследованиях и могут иметь важные последствия для спонсоров исследований, платформ цифровых исследований и более крупных исследовательских организаций, таких как университеты или корпоративные научно-исследовательские лаборатории.

Хотя ИИ может взять на себя важные функции управления, это не означает, что главные исследователи или менеджеры-люди устареют. Зауэрманн отмечает: «Если ИИ сможет взять на себя некоторые из наиболее алгоритмических и обыденных функций управления, человеческие лидеры смогут переключить свое внимание на более стратегические и социальные задачи, такие как определение ценных исследовательских целей, привлечение финансирования или построение эффективной организационной культуры.»

Новости партнеров: