راهبردهای یادگیری سازمانی در محیط‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
کلمات کلیدی:
یادگیری سازمانی, هوش مصنوعی, زیرساخت فناورانه, فرایندهای یادگیری, نوآوری, رهبری دیجیتالچکیده
هدف: هدف از این مطالعه شناسایی و تبیین راهبردهای یادگیری سازمانی در سازمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و بررسی زیرساخت‌ها، فرایندها و پیامدهای کلیدی آن‌ها بود.
روش‌ها و مواد: این پژوهش یک مطالعه مروری کیفی بود که بر اساس تحلیل ۱۲ مقاله علمی معتبر بین‌المللی انجام شد. داده‌ها صرفاً از طریق مرور نظام‌مند ادبیات علمی گردآوری شدند و تحلیل مضمون (Thematic Analysis) با استفاده از نرم‌افزار Nvivo نسخه ۱۴ انجام شد. اشباع نظری به عنوان معیار اعتبار تحلیل مورد توجه قرار گرفت و مضمون‌های اصلی استخراج و دسته‌بندی شدند.
یافته‌ها: نتایج نشان داد که یادگیری سازمانی در محیط‌های هوش مصنوعی‌محور از سه بُعد اصلی تشکیل می‌شود: (۱) زیرساخت‌های فناورانه، فرهنگی و مدیریتی؛ (۲) فرایندهای یادگیری شامل اکتساب، تسهیم، ذخیره‌سازی، به‌کارگیری و بازخورد دانش؛ و (۳) پیامدها و راهبردهای توسعه شامل توانمندسازی تصمیم‌گیری داده‌محور، نوآوری و اخلاق یادگیری. یافته‌ها نشان می‌دهد که تعامل سازنده میان انسان و ماشین، فرهنگ یادگیری سازمانی و رهبری دیجیتال نقش کلیدی در ارتقای یادگیری و نوآوری ایفا می‌کنند.
نتیجه‌گیری: مطالعه حاضر نشان می‌دهد که یادگیری سازمانی در عصر هوش مصنوعی فراتر از فرایندهای سنتی بوده و به یک اکوسیستم پویا، خودتقویت‌کننده و داده‌محور تبدیل شده است. سازمان‌هایی که بتوانند زیرساخت‌های فناورانه و فرهنگی مناسب ایجاد کنند و تعامل انسان–ماشین را بهینه‌سازی نمایند، قادر خواهند بود از مزیت رقابتی پایدار، نوآوری مستمر و تصمیم‌گیری دقیق بهره‌مند شوند. این پژوهش چارچوب مفهومی جامعی برای مطالعات آتی و سیاست‌گذاری سازمانی در زمینه یادگیری هوشمند ارائه می‌دهد.
دانلودها
مراجع
Argote, L., & Miron-Spektor, E. (2011). Organizational learning: From experience to knowledge. Organization Science, 22(5), 1123–1137.
Argyris, C., & Schön, D. (1996). Organizational learning II: Theory, method and practice. Reading, MA: Addison-Wesley.
Borges, R., Laurindo, F. J., Spínola, M. M., & Gonçalves, R. F. (2021). Artificial intelligence and knowledge management: A literature review and research agenda. Journal of Knowledge Management, 25(2), 324–345.
Brix, J. (2019). Innovation capacity building: An approach to maintaining balance between exploration and exploitation in organizational learning. The Learning Organization, 26(1), 12–26.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2020). The business of artificial intelligence. Harvard Business Review, 98(4), 62–72.
Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2018). Notes from the AI frontier: Insights from hundreds of use cases. McKinsey Global Institute.
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5–14.
Haenlein, M., Kaplan, A., Tan, C. W., & Zhang, P. (2022). A revolution in organizational learning: Artificial intelligence and digital transformation. Journal of the Academy of Marketing Science, 50(2), 295–316.
Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399.
Kane, G. C., Phillips, A. N., Copulsky, J. R., & Andrus, G. R. (2019). The technology fallacy: How people are the real key to digital transformation. MIT Press.
Nonaka, I., & Takeuchi, H. (2021). The wise company: How companies create continuous innovation. Oxford University Press.
