آینده‌پژوهی در مدیریت هوشمند: رویکردهای نوین و چالش‌های اجرایی
کلمات کلیدی:
آینده‌پژوهی, مدیریت هوشمند, تحلیل داده‌محور, حکمرانی الگوریتمی, چالش‌های اجرایی, راهبردهای بهبودچکیده
هدف: هدف این پژوهش بررسی و تحلیل نظام‌مند رویکردهای نوین آینده‌پژوهی در مدیریت هوشمند، شناسایی چالش‌های اجرایی و ارائه راهبردهای بهبود در جهت توسعه تصمیم‌سازی آینده‌محور در سازمان‌ها است.
روش‌ها و مواد: پژوهش حاضر از نوع مروری ـ کیفی است که با رویکرد تحلیل مضمون و بهره‌گیری از نرم‌افزار NVivo نسخه 14 انجام شد. داده‌ها از طریق مرور نظام‌مند ادبیات پژوهشی در پایگاه‌های Scopus، Web of Science، ScienceDirect و SID گردآوری گردید. از میان مقالات مرتبط، ۱۲ مقاله بر اساس معیارهای شمول و کیفیت علمی انتخاب و مورد تحلیل کیفی قرار گرفتند. کدگذاری در سه سطح باز، محوری و انتخابی انجام و فرآیند تحلیل تا رسیدن به اشباع نظری ادامه یافت.
یافته‌ها: نتایج تحلیل مضمون سه مقوله اصلی را آشکار ساخت: (۱) رویکردهای نوین آینده‌پژوهی در مدیریت هوشمند شامل تحلیل داده‌محور، حکمرانی الگوریتمی و سناریونویسی تعاملی؛ (۲) چالش‌های اجرایی شامل ضعف زیرساخت‌ها، کمبود نیروی انسانی متخصص، مقاومت فرهنگی و مسائل اخلاقی؛ و (۳) راهبردهای بهبود شامل توسعه مدل‌های ترکیبی، توانمندسازی سرمایه انسانی، نهادینه‌سازی سیاست‌گذاری مبتنی بر داده و گسترش همکاری‌های بین‌المللی. یافته‌ها نشان دادند که آینده‌پژوهی هوشمند زمانی اثربخش است که هم ابعاد فناورانه و هم انسانی در آن مورد توجه قرار گیرد.
نتیجه‌گیری: آینده‌پژوهی در مدیریت هوشمند، نه صرفاً ابزاری تحلیلی بلکه رویکردی تحول‌آفرین برای ساخت آینده مطلوب سازمانی است. ادغام تحلیل داده‌محور، تفکر سیستمی، و رویکرد اخلاقی می‌تواند به ایجاد نظام تصمیم‌سازی هوشمند، پاسخ‌گو و پایدار منجر شود.
دانلودها
مراجع
Al-Fadhli, S. (2023). Data governance challenges in AI-based public management systems. Journal of Digital Policy and Governance, 18(4), 415–430.
Bar-Yam, Y. (2020). Dynamics of complex systems. Addison-Wesley.
Bell, W. (2022). Foundations of futures studies: Human science for a new era (3rd ed.). Routledge.
Chen, J., Xu, Y., & Liu, Z. (2024). Big data analytics and foresight in smart management systems. Technological Forecasting and Social Change, 197, 122469.
Cuhls, K. (2022). Horizon scanning and mixed-method futures research. Futures, 137, 102936.
Floridi, L., & Cowls, J. (2021). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 3(1).
Fuller, T., & Da Costa, J. (2023). Human factors in digital foresight management. Futures & Innovation, 54(2), 145–159.
Gharajedaghi, J. (2023). Systems thinking: Managing chaos and complexity (4th ed.). Elsevier.
Habegger, B. (2010). Strategic foresight in public policy: Reviewing the experiences of the UK, Singapore, and Finland. Futures, 42(1), 49–58.
Hajkowicz, S. (2022). Our future world: Global megatrends shaping the next decade. CSIRO Publishing.
Hines, A., & Bishop, P. (2021). Thinking about the future: Guidelines for strategic foresight (3rd ed.). Berrett-Koehler.
Inayatullah, S. (2023). The future of futures studies: Paradigms, methods, and transformations. World Futures Review, 15(3), 205–218.
Jarrahi, M. H. (2024). Augmented foresight: AI-human collaboration in strategic decision-making. AI & Society, 39(2), 299–314.
Miles, I. (2023). Foresight methodologies in intelligent management. Technovation, 125, 102803.
Miller, R. (2024). Futures literacy and organizational transformation in the age of AI. Futures, 159, 103102.
Popper, R., & Teixeira, A. (2022). Institutional foresight and policy intelligence systems. Futures, 143, 102925.
Rahman, M. (2024). Digital foresight in government and industry: Implementation barriers. Government Information Quarterly, 41(1), 101792.
