مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

تبیین الگوی حکمرانی هم زیستی انسان- هوش مصنوعی در سازمان های مجازی

نوع مقاله : مقاله علمی-پژوهشی

نویسنده
کارشناسی ارشد نظارت بر امور دارویی، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران.
چکیده
گسترش سازمان‌های مجازی و نفوذ روزافزون هوش مصنوعی در فرآیندهای تصمیم‌گیری، چالش‌های بنیادینی را در حوزه حکمرانی سازمانی ایجاد کرده است. مهم‌ترین چالش این پژوهش، ابهام در نحوه تنظیم‌گری و هماهنگی میان کنشگران انسانی و عامل‌های هوشمند است؛ به‌گونه‌ای که مرز میان تصمیم‌گیری انسانی و الگوریتمی در حال محو شدن بوده و مسائل مربوط به مسئولیت‌پذیری، شفافیت، اعتماد و عدالت الگوریتمی به چالش‌های اصلی حکمرانی تبدیل شده‌اند. همچنین پیچیدگی تعاملات داده‌محور، وابستگی به زیرساخت‌های فناورانه و نبود چارچوب‌های جامع حکمرانی در سازمان‌های مجازی، ضرورت بازتعریف الگوهای سنتی مدیریت را برجسته ساخته است. هدف این پژوهش، تبیین الگوی حکمرانی هم‌زیست انسان و هوش مصنوعی در سازمان‌های مجازی با رویکردی میان‌رشته‌ای و داده‌بنیاد است. این مطالعه در پی ارائه چارچوبی مفهومی برای درک سازوکارهای تعامل انسان و ماشین، شناسایی مؤلفه‌های کلیدی حکمرانی و تبیین روابط میان ابعاد فناورانه، انسانی، نهادی و رفتاری است. روش تحقیق مبتنی بر رویکرد کیفی و نظریه داده‌بنیاد است. داده‌ها از طریق 20 مصاحبه نیمه‌ساختاریافته با خبرگان حوزه‌های مدیریت، هوش مصنوعی و حکمرانی دیجیتال گردآوری شد. تحلیل داده‌ها در سه مرحله کدگذاری باز، محوری و انتخابی انجام گرفت که منجر به استخراج 108 کد باز، 36 مقوله فرعی و 12 مقوله اصلی شد. یافته‌ها نشان داد حکمرانی هم‌زیست انسان و هوش مصنوعی حاصل تعامل شرایط علّی، زمینه‌ای، مداخله‌گر، راهبردی و پیامدی است. نتایج بیانگر آن است که موفقیت سازمان‌های مجازی وابسته به هم‌راستایی زیرساخت‌های فناورانه، فرهنگ داده‌محور، سازوکارهای اعتماد و راهبردهای مدیریت ریسک الگوریتمی است. همچنین این حکمرانی موجب ارتقای کارایی، افزایش چابکی و خلق ارزش پایدار در سازمان‌های مجازی می‌شود.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Explaining the governance model of human-artificial intelligence coexistence in virtual organizations

نویسنده English

Mona Ahmadi
Master of Science in Pharmaceutical Supervision, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
چکیده English

Abstract
The expansion of virtual organizations and the increasing penetration of artificial intelligence into decision-making processes have created fundamental challenges in organizational governance. The main challenge of this study is the ambiguity in regulating and coordinating interactions between human actors and intelligent agents, where the boundary between human and algorithmic decision-making is gradually blurring. Issues such as accountability, transparency, trust, and algorithmic fairness have become central governance concerns. In addition, the complexity of data-driven interactions, dependence on technological infrastructures, and the absence of comprehensive governance frameworks in virtual organizations highlight the need to redefine traditional management paradigms.The aim of this research is to develop a model of human–AI co-existence governance in virtual organizations using an interdisciplinary and grounded theory approach. The study seeks to provide a conceptual framework for understanding human–machine interaction mechanisms, identifying key governance components, and explaining the relationships among technological, human, institutional, and behavioral dimensions.The research method is qualitative and based on grounded theory. Data were collected through 20 semi-structured interviews with experts in management, artificial intelligence, and digital governance. Data analysis was conducted through open, axial, and selective coding, resulting in 108 open codes, 36 subcategories, and 12 main categories.The findings indicate that human–AI co-existence governance emerges from the interaction of causal, contextual, intervening, strategic, and consequential conditions. The results show that the success of virtual organizations depends on the alignment of technological infrastructures, data-driven culture, trust mechanisms, and algorithmic risk management strategies. Furthermore, this governance model enhances efficiency, increases organizational agility, and fosters sustainable value creation in virtual organizations.

کلیدواژه‌ها English

Co-governance
Artificial Intelligence
Virtual Organization
Grounded Theory
Algorithmic Decision-Making
عاملی، م. (1404). هوش مصنوعی به‌مثابه فرافناوری و پیامدهای آن بر حکمرانی سازمانی. تهران: انتشارات دانشگاهی علوم مدیریت. حیدری، م. و کرمی، ر. (1403). بررسی اثرات پیاده‌سازی هوش مصنوعی بر ساختارهای سازمانی در ایران. تهران: پژوهش‌های مدیریت و فناوری اطلاعات. زارعی، م. و خوش‌خلق، س. (1402). هم‌آفرینی انسان و ماشین در سازمان‌های دیجیتال: تحلیل اعتماد و تعامل شناختی. فصلنامه مدیریت نوین، 18(3)، 45-72. Buchanan, B. (2023). Artificial intelligence in organizational decision-making: Opportunities and risks. Harvard Data Science Review, 5(2), 112–134. Calhoun, C., et al. (2022). Algorithmic governance and institutional transformation. Journal of Digital Society, 14(1), 55–78. Cave, S., & Dignum, V. (2021). Artificial intelligence, ethics and society. AI & Society, 36(4), 987–1002. Coeckelbergh, M. (2022). AI ethics. MIT Press. Daffner, K. (2023). Cognitive augmentation and AI-based decision systems in organizations. Organizational Computing Review, 29(2), 201–220. Davenport, T., & Miller, S. (2024). Augmented intelligence: Human–AI collaboration in enterprises. MIT Sloan Management Review, 65(1), 33–49. Floridi, L. (2022). The ethics of artificial intelligence: Principles and governance. Oxford University Press. Floridi, L., & Taddeo, M. (2022). How AI can be a force for good. Science, 361(6404), 751–752. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. Hacker, P. (2022). Governing artificial intelligence systems: From regulation to algorithmic accountability. European Law Journal, 28(3), 310–335. Heideri, M., & Karmi, R. (2023). (English rendering of Iranian source if indexed internationally; otherwise Persian source listed above applies). Holmes, A., et al. (2023). Platform organizations and digital ecosystems. Journal of Organizational Studies, 44(6), 901–920. Jobin, A. (2021). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 3, 389–399. Latour, B. (2020). Reassembling the social: An introduction to actor-network-theory. Oxford University Press. Leslie, D. (2023). Understanding algorithmic bias in decision systems. AI & Ethics, 3(2), 145–167. Mittelstadt, B. (2023). Principles alone cannot guarantee ethical AI. Nature Machine Intelligence, 5(3), 196–198. Stacey, R. (2021). Complex responsive processes in organizations. Routledge. Stix, C. (2024). Data governance and accountability in AI systems. Journal of Information Policy, 14, 1–25. Taddeo, M., & Floridi, L. (2022). Ethical governance of artificial intelligence. Science, 361(6404), 751–752. Zuboff, S. (2020). The age of surveillance capitalism. PublicAffairs.

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 09 اردیبهشت 1405

  • تاریخ دریافت 01 آذر 1404
  • تاریخ بازنگری 20 دی 1404
  • تاریخ پذیرش 10 بهمن 1404