МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Исследование трансформации корпоративных иерархических организаций в сетевые в эпоху цифровых технологий

Авторы

  • Юэ Вэй Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, 119991, г. Москва, Ленинские горы, д. 1

Как цитировать

ГОСТ Вэй Ю. Исследование трансформации корпоративных иерархических организаций в сетевые в эпоху цифровых технологий // Управление образованием: теория и практика. 2025. Т. 15. № 8-2. С. 142-150. DOI: 10.25726/y8208-1276-2632-t
APA Вэй, Ю. (2025). Исследование трансформации корпоративных иерархических организаций в сетевые в эпоху цифровых технологий. Управление образованием: теория и практика, 15(8-2), 142-150. https://doi.org/10.25726/y8208-1276-2632-t

Аннотация

По мере расширения цифровых экосистем предприятия незаметно переписывают принципы внутреннего управления. Алгоритмы, способные анализировать немыслимые объемы корпоративных данных, начали разрушать пирамидальную иерархию, которая когда-то отличала фирмы двадцатого века. В этой статье, основанной на опросе, проведенном с использованием смешанных методов ответов 387 средних и крупных компаний, а также конкретных примеров из 12 проводимых цифровых преобразований, анализируется, как «умное управление» с использованием искусственного интеллекта ускоряет переход к сетевым организационным формам. Количественное моделирование показывает, что по сравнению с фирмами, придерживающимися классической системы подчинения, компании, использующие рабочие процессы с поддержкой искусственного интеллекта, демонстрируют на 37% большую адаптивность к внезапным колебаниям рынка и на 42% увеличивают уровень межфункционального сотрудничества. В основе успешного формирования сети лежат четыре общие логики проектирования: тесно переплетенная цифровая инфраструктура, организованные потоки знаний, протоколы делегирования решений и гибкие схемы управления. Результаты регрессии и структурного анализа показывают, что приверженность руководства $(r=0,78)$, широкие инициативы в области цифровой грамотности $(r=0,65)$ и итеративные стратегии внедрения $(r=0,72)$ в совокупности объясняют львиную долю различий в успехе преобразований. Исследование обогащает теорию организации, интегрируя социотехнические перспективы с исследованиями в области искусственного интеллекта, и дает практикам рекомендации, учитывающие контекст, для согласования технологической смелости с человеческими соображениями во время структурных сдвигов.

Ключевые слова

искусственный интеллект сетевые организации цифровая трансформация организационный дизайн интеллектуальное управление гибкость предприятия совместное управление

Финансирование

Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования.

Библиографические ссылки

Baptista J., Stein M.K., Klein S., Watson-Manheim M.B., Lee J. Digital work and organisational transformation: emergent digital/human work configurations in modern organisations // Journal of strategic information systems. 2020. Vol. 29. № 2. 101618.

Bemba H., Nan N., Tanriverdi H., Yoo Y. Complexity and information systems research in the emerging digital world // MIS Quarterly. 2020. Vol. 44. № 1. pp. 1-17.

Bharadwaj A., El Sawy O.A., Pavlou P.A., Venkatraman N. Digital business strategy: toward a next generation of insights // MIS Quarterly. 2013. Vol. 37. № 2. pp. 471-482.

Brynjolfsson E., McAfee A. The business of artificial intelligence // Harvard business review. 2017. Vol. 95. № 4. pp. 3-11.

Davenport T.H., Ronanki R. Artificial Intelligence for the real world // Harvard business review. 2018. Vol. 96. No. 1. pp. 108-116.

Faraj S., Pachidi S., Sayegh K. Working and organizing in the age of the learning algorithm // Information and organization. 2018. Vol. 28. № 1. pp. 62-70.

Fjeldstad O.D., Snow C.C., Miles R.E., Lettl C. The architecture of collaboration // Strategic management journal. 2012. Vol. 33. № 6. pp. 734-750.

Huang J., Henfridsson O., Liu M.J., Newell S. Growing on steroids: Rapidly scaling the user base of digital ventures through digital innovation // MIS Quarterly. 2017. Vol. 41. № 1. pp. 301-314.

Kellogg K.C., Valentine M.A., Christin A. Algorithms at work: The new contested terrain of control // Academy of management annals. 2020. Vol. 14. № 1. pp. 366-410.

Lee M.K. Understanding perception of algorithmic decisions: fairness, trust, and emotion in response to algorithmic management // Big Data and Society. 2018. Vol. 5. № 1. pp. 1-16.

Leonardi P.M., Contractor N.S. Better people analytics // Harvard business review. 2018. Vol. 96. № 6. pp. 70-81.

Raisch S., Krakowski S. Artificial Intelligence and management: The automation-augmentation paradox // Academy of management review. 2021. Vol. 46. № 1. pp. 192-210.

Sturm T., Gerlach J., Pumplun L., Mesbah N., Peters F., Tauchert C., Nan N., Buxmann P. Coordinating human and machine learning for effective organizational learning // MIS Quarterly. 2021. Vol. 45. № 3. pp. 1581-1602.

Verhoef P.C., Broekhuizen T., Bart Y., Bhattacharya A., Qi Dong J., Fabian N., Haenlein M. Digital transformation: a multidisciplinary reflection and research agenda // Journal of business research. 2021. Vol. 122. pp. 889-901.

Vial G. Understanding digital transformation: a review and a research agenda // Journal of strategic information systems. 2019. Vol. 28. № 2. pp. 118-144.

Выпуск

Раздел

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Метрики

226 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью