DOI: https://doi.org/10.24136/oc.3109
تاريخ النشر: 2024-12-30
المؤلف: Tomáš Klieštik وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة على الأعمال والمجتمع
نظرة عامة
تستكشف الورقة البحثية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات في مراقبة سلوك العمال وتعزيز ممارسات إدارة الموارد البشرية. تؤكد على دور التعلم العميق وتقنيات التعلم الآلي في تحسين عمليات التوظيف، وتقييم أداء الموظفين، والإنتاجية من خلال الإدارة الخوارزمية. تشير النتائج إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن تحسن بشكل كبير من اتخاذ القرار في اختيار الفرق، وأداء الوظائف، وإنتاجية القوى العاملة من خلال الاستفادة من تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي والنمذجة التنبؤية. علاوة على ذلك، تسلط الورقة الضوء على إمكانيات العمليات المالية القائمة على تقنية البلوكشين لتحويل الخدمات المالية، وأتمتة العمليات، وتعزيز إدارة المخاطر من خلال معالجة البيانات المتقدمة والتحليلات.
في الختام، تسهم الدراسة في كل من التطبيقات العملية للأعمال والأطر النظرية في العلوم الإدارية من خلال إظهار كيف يمكن أن تعزز تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والسحابة فعالية الموظفين، وتعزز مشاركة القوى العاملة، وتحسن الكفاءة التنظيمية. تحدد المجالات الرئيسية للبحث المستقبلي، بما في ذلك تحسين استراتيجيات إدارة المواهب، وتطبيق أدوات التخطيط المالي في التكنولوجيا المالية، وتطوير أنظمة حوكمة البيانات التعاونية. تهدف هذه الرؤى إلى دفع المزايا التنافسية وتحسين الإنتاجية ضمن المشهد المتطور للميتافيرس الصناعي التوأم الرقمي.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه المقالة الجماعية ثلاثة مواضيع محورية ضمن الاقتصاد الخوارزمي المعرفي: تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات، وإنترنت الأشياء وإدارة التكنولوجيا المالية القائمة على البلوكشين، والميتافيرس الصناعي التوأم الرقمي. تسلط الضوء على التقدمات الحالية وتحدد الفجوات الكبيرة في الأدبيات المتعلقة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي وأنظمة الحوسبة المعرفية، لا سيما في تطبيقها على العمل الإبداعي والتعاوني، وإدارة القوى العاملة، وتوقع أداء المنظمات.
تؤكد المقالة على الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجالات متنوعة، بما في ذلك اتخاذ القرار الآلي، والتحليلات التنبؤية، وعمليات التكنولوجيا المالية. تناقش كيف يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي عمليات التوظيف، وإدارة الأداء، وتطوير الموظفين، بينما تثير أيضًا مخاوف بشأن الآثار الاقتصادية مثل فقدان الوظائف وإنتاجية القوى العاملة. علاوة على ذلك، تستكشف دمج تقنيات البلوكشين في إدارة التكنولوجيا المالية، موضحة كيف يمكن للأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحسين العمليات المالية، وتقييم المخاطر، ومراقبة المعاملات. بشكل عام، تمهد المقدمة الطريق لفحص شامل لكيفية إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي والتقنيات ذات الصلة لبيئات العمل والهياكل التنظيمية في سياق الميتافيرس الصناعي التوأم الرقمي.
طرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجيات المستخدمة لإدارة المراجع والمراجعة، باستخدام مجموعة من أدوات البرمجيات المتقدمة المصممة لتعزيز كفاءة ودقة تجميع الأدلة. تشمل الأدوات الرئيسية Abstrackr، التي تستخدم التعلم الآلي لفرز الاقتباسات وتنظيم الملخصات بشكل شبه تلقائي؛ وAMSTAR لتحديد وقياس التحيز في النشر؛ وASReview Lab، الذي يسهل اتخاذ القرار بشأن تضمين أو استبعاد النشر من خلال الفرز والتصنيف المستمر.
تستخدم أدوات إضافية مثل Catchii وCitationchaser لفرز العناوين والملخصات، واستخراج البيانات، وتحليل الاقتباسات المشتركة، بينما تساعد DistillerSR وJBI SUMARI في إدارة مجموعات الملخصات والنصوص الكاملة وإجراء تقييمات نقدية لتصميمات الدراسات. يعزز دمج Litstream وPICO Portal تقييم جودة الدراسة ورسم خرائط الأدلة من خلال قدرات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تم اختيار هذه الأدوات بشكل جماعي لضمان تغطية شاملة للأدبيات ذات الصلة المستمدة من قواعد بيانات ProQuest وScopus وWeb of Science، مما يدعم معايير منهجية صارمة في عملية البحث.
نقاش
يسلط النقاش الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي وأنظمة الحوسبة المعرفية على إدارة القوى العاملة وأداء المنظمات. تعزز تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي مشاركة الموظفين، وإنتاجيتهم، واحتفاظهم من خلال دمج المهارات الأساسية مثل اتخاذ القرار المعرفي والقدرات الاجتماعية والعاطفية. تسهل هذه الأدوات بيئات العمل المرنة، والتفكير الابتكاري، وتحسين إدارة الأداء، مما يدفع في النهاية كفاءة القوى العاملة ويعالج نقص العمالة في القطاعات المعتمدة على المعرفة. ومع ذلك، فإن نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي يطرح أيضًا مخاطر، بما في ذلك فقدان الوظائف وانفصال الموظفين، لا سيما بين المواهب غير المقدرة.
علاوة على ذلك، يعمل دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في ممارسات الموارد البشرية على تبسيط عمليات التوظيف، والتوجيه، والتدريب، بينما يمكّن تطوير الموظفين المخصص من خلال رؤى قائمة على البيانات. يمكن للخوارزميات أتمتة المهام الإدارية، وتحسين تصميم الوظائف، وتعزيز اتخاذ القرار، مما قد يؤدي إلى زيادة الإنتاجية واحتمالية الانفصال إذا شعر الموظفون أن أدوارهم قد تقلصت. يبرز النقاش الطبيعة المزدوجة لتأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي: بينما يمكن أن يعزز قوة عاملة أكثر تفاعلًا وإنتاجية، فإنه يتطلب أيضًا إدارة دقيقة للتخفيف من النتائج السلبية مثل عدم الرضا والانفصال بين الموظفين.
DOI: https://doi.org/10.24136/oc.3109
Publication Date: 2024-12-30
Author(s): Tomáš Klieštik et al.
Primary Topic: Impact of AI and Big Data on Business and Society
Overview
The research paper explores the integration of enterprise generative AI systems in monitoring worker behavior and enhancing human resource management practices. It emphasizes the role of deep reinforcement learning and machine learning techniques in optimizing hiring processes, employee performance assessments, and productivity through algorithmic management. The findings suggest that generative AI tools can significantly improve decision-making in team selection, job performance, and workforce productivity by leveraging real-time data analytics and predictive modeling. Furthermore, the paper highlights the potential of blockchain-based fintech operations to transform financial services, automate processes, and enhance risk management through advanced data processing and analytics.
In conclusion, the study contributes to both practical business applications and theoretical frameworks in managerial science by demonstrating how generative AI and cloud technologies can augment employee effectiveness, foster workforce engagement, and improve organizational efficiency. It identifies key areas for future research, including the optimization of talent management strategies, the application of financial planning tools in fintech, and the development of collaborative data governance systems. These insights aim to drive competitive advantages and productivity improvements within the evolving landscape of the digital twin industrial metaverse.
Introduction
The introduction of this collective article addresses three pivotal topics within the cognitive algorithmic economy: enterprise generative artificial intelligence (AI) technologies, Internet of Things (IoT) and blockchain-based fintech management, and the industrial digital twin metaverse. It highlights the current advancements and identifies significant gaps in the literature regarding generative AI algorithms and cognitive computing systems, particularly in their application to creative and collaborative work, workforce management, and organizational performance forecasting.
The article emphasizes the transformative potential of generative AI in various domains, including automated decision-making, predictive analytics, and fintech operations. It discusses how generative AI can enhance recruitment processes, performance management, and employee development, while also raising concerns about economic implications such as job displacement and workforce productivity. Furthermore, it explores the integration of blockchain technologies in fintech management, detailing how AI-driven tools can optimize financial operations, risk assessment, and transaction monitoring. Overall, the introduction sets the stage for a comprehensive examination of how generative AI and related technologies can reshape work environments and organizational structures in the context of the digital twin industrial metaverse.
Methods
In this section, the authors detail the methodologies employed for reference and review management, utilizing a suite of advanced software tools designed to enhance the efficiency and accuracy of evidence synthesis. Key tools include Abstrackr, which leverages machine learning for semi-automatic citation screening and abstract organization; AMSTAR for identifying and quantifying publication bias; and ASReview Lab, which facilitates decision-making regarding publication inclusion or exclusion through continuous screening and ranking.
Additional tools such as Catchii and Citationchaser are employed for title and abstract screening, data extraction, and co-citation analysis, while DistillerSR and JBI SUMARI assist in managing abstract and full-text collections and conducting critical appraisals of study designs. The integration of Litstream and PICO Portal further enhances study quality assessment and evidence mapping through machine learning and AI capabilities. Collectively, these tools were selected to ensure comprehensive coverage of relevant literature sourced from ProQuest, Scopus, and the Web of Science databases, thereby supporting rigorous methodological standards in the research process.
Discussion
The discussion highlights the transformative impact of generative AI and cognitive computing systems on workforce management and organizational performance. Generative AI technologies enhance employee engagement, productivity, and retention by integrating critical skills such as cognitive decision-making and social-emotional capabilities. These tools facilitate flexible work environments, innovative thinking, and improved performance management, ultimately driving workforce efficiency and addressing labor shortages in knowledge-based sectors. However, the deployment of generative AI also poses risks, including job displacement and employee disengagement, particularly among undervalued talent.
Moreover, the integration of generative AI into human resource practices streamlines hiring, onboarding, and training processes while enabling personalized employee development through data-driven insights. The algorithms can automate administrative tasks, optimize job design, and enhance decision-making, which can lead to both increased productivity and potential attrition if employees feel their roles are diminished. The discussion underscores the dual nature of generative AI’s influence: while it can foster a more engaged and productive workforce, it also necessitates careful management to mitigate negative outcomes such as dissatisfaction and disengagement among employees.