Исследование трансформации корпоративных иерархических организаций в сетевые в эпоху цифровых технологий
DOI:
https://doi.org/10.25726/y8208-1276-2632-tКлючевые слова:
искусственный интеллект, сетевые организации, цифровая трансформация, организационный дизайн, интеллектуальное управление, гибкость предприятия, совместное управлениеАннотация
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.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.