Miesiąc: wrzesień 2023

https://aie24.pl/

Rozwój obliczeń kwantowych i generatywnej sztucznej inteligencji oznacza krok naprzód w zakresie możliwości przetwarzania, obejmujący ogromny wzrost wydajności w określonych zastosowaniach. Obliczenia kwantowe to technologia nowej generacji, która wykorzystuje prędkość procesora 158 milionów razy wyższą niż w najbardziej wyrafinowanych superkomputerach dostępnych obecnie na świecie . Firmy są świadome potencjalnego wpływu tej technologii. Przykładowo Goldman Sachs ogłosił, że spodziewa się wprowadzenia algorytmów kwantowych do wyceny instrumentów finansowych już za pięć lat . W każdym razie spodziewamy się, że technologia ta będzie miała znaczący wpływ na kreatywność pracowników w przyszłości. Komputery kwantowe są szybkie, potrafią rozwiązywać niezwykle złożone problemy i przeprowadzać złożone symulacje, a także oferują oprogramowanie wspomagane kwantowo, umożliwiające otwieranie nowych obszarów kreatywności . Może to mieć istotny wpływ na kreatywność pracowników i kształtowanie przyszłości kreatywności biznesowej. Zachęcamy zatem przyszłych badaczy do zbadania tego obszaru. Tabela  przedstawia podsumowanie sugerowanych przez nas kierunków przyszłych badań. Zachęcamy naukowców i praktyków do współpracy przy wpływowych badaniach mających na celu zajęcie się głównymi obszarami zidentyfikowanymi w naszej pracy. Otworzyłoby to również nowe możliwości finansowania i współpracy z organami rządowymi, takimi jak Komisja Europejska oraz brytyjskie badania i innowacje

Kierunki badań: Kluczowe przyszłe obszary badań przyszłość

Potencjalne tematy

• Badanie wpływu obliczeń kwantowych na kreatywność pracowników
• Znalezienie właściwej równowagi pomiędzy możliwościami człowieka i sztucznej inteligencji oraz warunkami niezbędnymi do wykorzystania mocy sztucznej inteligencji bez ograniczania kreatywności pracowników
• Badanie potencjału sztucznej inteligencji we wspomaganiu kreatywności w obszarach takich jak zarządzanie marką, promocja, sprzedaż detaliczna, marketing treści i marketing w mediach społecznościowych
• Znalezienie nowych sposobów, w jakie systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą zwiększać kreatywność ludzi/jednostek, uznając, że nadmierne poleganie na sztucznej inteligencji może w rzeczywistości ją osłabić
• Wdrożenie zrównoważonego usprawnienia (połączenie możliwości człowieka i sztucznej inteligencji) zamiast automatyzacji
• Zbadanie, w jaki sposób firmy mogą zmienić swoją kulturę organizacyjną, aby promować kreatywność wśród pracowników w oparciu o wzmacnianie – i zrozumienie jego wpływu na psychologię pracowników – oraz promowanie kreatywności wśród jednostek
• Ponowny przegląd kontekstów, w których stosowana jest ludzka kreatywność i które mogą wymagać zmiany lub nowego zestawu umiejętności twórczych oraz identyfikacja powiązanych aspektów psychologicznych
• Osiągnięcie wystarczającego poziomu zrozumienia sposobu działania technologii AI i rodzajów problemów, jakie napotykają klienci podczas interakcji z nią
• Badanie, w jaki sposób ludzka kreatywność może pomóc w ulepszeniu marketingu treści, słuchania w mediach społecznościowych, chatbotów i treści konwersacyjnych asystentów cyfrowych
• Opracowanie systemu pomiaru wydajności kreatywności, który będzie w stanie objąć nowe obszary marketingu cyfrowego wspomaganego sztuczną inteligencją – takie jak asystenci cyfrowi, usługi chatbotów, treści w mediach społecznościowych i słuchanie w mediach społecznościowych

Nowe metody

• Przeprowadzenie dogłębnych badań jakościowych mających na celu zebranie danych od pracowników pełniących role kreatywne, aby zrozumieć ich postrzeganie zmian w kreatywności biznesowej spowodowanych pojawieniem się sztucznej inteligencji oraz ich wpływu na sposób, w jaki wykonują swoją pracę
• Przeprowadzenie wielostronnych i wieloźródłowych badań danych mających na celu uzyskanie wszechstronnego zrozumienia zastosowania sztucznej inteligencji w kreatywności biznesowej i jej wpływu na kreatywność indywidualną
• Współpraca między środowiskiem akademickim a przemysłem w celu uzyskania najlepszych wyników wynikających z rzeczywistych sytuacji i ustawień
• Przeprowadzenie badań podłużnych w oparciu o analizę danych panelowych w celu zbadania zmian zachodzących w kreatywności pracowników na przestrzeni czasu w różnych obszarach, w których stosowana jest sztuczna inteligencja
• Wykorzystanie metod analizy dużych zbiorów danych w celu zidentyfikowania punktów na cyfrowej podróży klienta, które wymagają wyższego poziomu kreatywności lub w których kreatywność może znacząco ulepszyć całą podróż

Nowe konteksty

• Prowadzenie badań międzynarodowych i międzykulturowych mających na celu identyfikację wszelkich podobieństw i różnic w umiejętnościach wymaganych do kreatywności
• Gromadzenie danych od konsumentów zarówno w krajach rozwiniętych, jak i rozwijających się w celu zidentyfikowania tych części podróży klienta, na które kreatywność może mieć szczególnie znaczący pozytywny wpływ

Jak wspomniano w poprzednich sekcjach , uwaga badaczy dopiero niedawno zaczęła skupiać się na badaniu sztucznej inteligencji przez pryzmat kreatywności. Dlatego teoretyczny rozwój tej dziedziny znajduje się obecnie w początkowej fazie. Wu i inni zidentyfikowali siedem ważnych teorii w dziedzinie systemów informatycznych, a mianowicie transaktywny system pamięci, teorię zarządzania wrażeniami, teorię przepływu, teorię dziur strukturalnych, teorię zależności od zasobów, teorię obecności społecznej i iluzję kontroli. Jednak kontekst ludzkiej kreatywności w tych i innych teoriach pozostaje niedostatecznie zbadany, podczas gdy teorie skupiające się na ludzkiej kreatywności – na przykład teoria afordancji i teoria zaangażowania materialnego  – nie zostały zastosowane w obszarze wdrażania sztucznej inteligencji i kreatywności. Tabela pokazuje, że wzajemne kontekstualizowanie teorii z tych dwóch powiązanych dziedzin jest obiecujące, jeśli chodzi o pomoc w opracowaniu zintegrowanej perspektywy dostosowanej do wykorzystania twórczej wartości integracji człowieka z maszyną.

Aby w pełni wykorzystać sztuczną inteligencję bez utrudniania lub poświęcania kreatywności i innowacyjności pracowników, należy znaleźć równowagę między umiejętnościami ludzkimi i sztuczną inteligencją. Przyszłe badania mogłyby zatem obejmować liczne domeny i poddziedziny wymienione w Tabeli  w odniesieniu do polityki i praktyki biznesowej, kultury organizacyjnej, wyników biznesowych itp. Obecnie stosowane są zróżnicowane podejścia badawcze do kwestii biznesowych/organizacyjnych. W związku z tym niezbędne byłoby zastosowanie metodologii jakościowych, ilościowych, podłużnych i mieszanych, aby rozwiązać wyżej wymienione problemy łączenia kreatywności ze sztuczną inteligencją. Przewidujemy, że te teorie, tematy i metody umożliwią jednoczesne radzenie sobie z globalnymi, krajowymi i lokalnymi wyzwaniami biznesowymi w sposób, który sprawi, że sztuczna inteligencja będzie miała silny korzystny wpływ na ludzką kreatywność i innowacje biznesowe. Aby zmaksymalizować wpływ powiązanych ustaleń, zalecamy, aby kwestiami tymi zajmowały się zespoły składające się z naukowców i praktyków. Wreszcie brakuje badań prowadzonych w kontekście krajów rozwijających się, w których sztuczna inteligencja jest również coraz częściej wykorzystywana w różnych obszarach biznesowych, ale z potencjalnie różnym wpływem kultury na kreatywność. Zatem przyszłe badania mogłyby obejmować badania międzynarodowe i międzykulturowe mające na celu identyfikację wszelkich podobieństw i różnic w umiejętnościach wymaganych do kreatywności biznesowej oraz wpływu sztucznej inteligencji na te umiejętności. Takie badania mogłyby ujawnić prawdziwy wpływ kultury na umiejętności kreatywne pracowników i sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji.

https://aie24.pl/

Sztuczna inteligencja może działać jako przydatne narzędzie wspierające kreatywność biznesową dzięki zdolności do obsługi złożonych i dużych ilości danych, pamięci i uczenia się. W tych obszarach kreatywność można zwiększyć poprzez staranne połączenie i zrównoważenie możliwości człowieka i sztucznej inteligencji. Na podstawie naszego wcześniejszego przeglądu istniejącej literatury na temat umiejętności wymaganych dla kreatywności pracowników w marketingu i sztucznej inteligencji (Ameen i in., 2022a) przedstawiamy przegląd kluczowych umiejętności wymaganych dla kreatywności biznesowej – które zostały zidentyfikowane w badaniach przedstawionych w wcześniejszą sekcję ( rysunek 5.2 ) – oraz o wpływie, jaki na nie wywiera sztuczna inteligencja, który w niektórych przypadkach jest silny. Proponowana przez nas typologia może pomóc zarówno pracownikom naukowym, jak i praktykom w lepszym zrozumieniu kluczowych umiejętności wymaganych do kreatywności oraz obecnego wpływu sztucznej inteligencji na te umiejętności i obszary. Oczekujemy jednak, że wpływ ten ulegnie zmianie w miarę dalszego rozwoju technologii i zbliżania się do silnej sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja, jako narzędzie technologiczne, wciąż nie jest w stanie w pełni obsłużyć niektórych ważnych obszarów kreatywności wyłaniających się z psychologii człowieka – takich jak inteligencja emocjonalna, intuicja, ocena osiągnięć kreatywności, rozwiązywanie problemów i znajdowanie wątków łączących różne relacje. Jako taki nie może zastąpić człowieka i nie należy na nim w dużym stopniu polegać. Zrównoważone połączenie zdolności człowieka i sztucznej inteligencji może dać najlepsze rezultaty pod względem kreatywności. Ponieważ sztuczna inteligencja lepiej nadaje się do powtarzalnych zadań, a kreatywność w większości przypadków opiera się na generowaniu pomysłów bez wcześniejszej wiedzy, nadal potrzebny jest czynnik ludzki. Co więcej, generowanie pomysłów, które jest częścią psychologii ludzkiej kreatywności, obejmuje inicjowanie pomysłów i wykorzystywanie inteligencji emocjonalnej podczas rozwiązywania problemów wynikających ze słuchania i interakcji z klientami, klientami i interesariuszami, co nie ma miejsca w przypadku sztucznej inteligencji.

https://aie24.pl/

Na poziomie indywidualnym kreatywność opisuje zdolności i cechy jednostki powiązane z generowaniem oryginalnych pomysłów i rozwiązywaniem problemów. Indywidualny poziom kreatywności zwiększa prawdopodobieństwo akceptacji nowatorskich koncepcji produktów bez negatywnego wpływu na trafność decyzji . Co więcej, Ummar i Saleem (2020) odkryli, że kreatywność i innowacyjność to pojęcia równoległe, ale nieidentyczne. Kreatywność przewiduje się na podstawie oryginalności i wartości, natomiast innowacyjność przewiduje się na podstawie atrakcyjności komercyjnej oraz oryginalności i wartości wszystkich produktów odkrył, że najbardziej innowacyjni menedżerowie to niekoniecznie ci, którzy zgromadzili najwięcej wiedzy, ale ci, którzy potrafią zaprojektować nowe reprezentacje przyszłości i którzy wiedzą, jak dzielić się swoimi wizjami, aby pozyskać sojuszników. Jednak kreatywności nie można w pełni zrozumieć bez uwzględnienia wzajemnego oddziaływania wielu czynników o charakterze terytorialnym. Jako taki nie ogranicza się do poziomu indywidualnego, ale rozciąga się na poziom społeczny i może. Można więc mówić o „kreatywności kolektywnej”, w której istotną rolę odgrywa kapitał społeczny. Alves i inni zidentyfikowali różne cechy psychologiczne związane z indywidualną kreatywnością – w tym osobowość, intelekt, temperament, budowę ciała, cechy, nawyki, postawy, systemy wartości, samoświadomość, podejmowanie decyzji i zachowanie. Ponadto Frare i Beuren (2021) wyjaśnili, że wzmocnienie psychiczne ułatwia indywidualną kreatywność. Leon i inni odkryli, że rozwój nowych kreatywnych pomysłów zależy od rozwoju uporządkowanych relacji, czyli od „znalezienia nici, która łączy”. Wiedza jest przechowywana w mózgu w rozproszonych sieciach korowych, których natychmiastowa aktywacja i łączność często powodują rozwój kreatywnych pomysłów . Zdolność do rozwijania unikalnych relacji opartych na formie lub funkcji jest prawdopodobnie najważniejszym procesem w twórczych innowacjach . Fischer i inni zidentyfikowali trzy elementy indywidualnej kreatywności: podejmowanie działań z powodu przyjemności (motywacja wewnętrzna), indywidualne know-how i zdolności (umiejętności) oraz style poznawcze/percepcyjne i umiejętności myślenia (procesy istotne dla kreatywności). Przez lata naukowcy próbowali zbadać związek między kreatywnością a inteligencją. Na przykład, badając związek między miarami inteligencji i kreatywności, Kaufman i inni zaproponowali metodę mającą na celu wyodrębnienie informacji na temat zróżnicowanej produkcji poszczególnych osób i ogólnych pomysłów twórczych poprzez wykorzystanie indywidualnie zarządzanych baterii poznawczych i osiągnięć. Hesmondhalgh i Baker (2010) przenieśli kreatywność na obszar „internetu” peer-to-peer jako ostatecznej formy produkcji społecznej – czyli nierynkowej. Autorzy zaproponowali model rozwoju Internetu, który podkreśla potencjał cyfrowo przywoływanej inteligencji społecznej w celu wsparcia tego, co marksistowski filozof George Caffentzis określił jako „komunikację postkapitalistyczną”. Squalli i Wilson (2014 ) przeprowadzili pierwszy test hipotezy inteligencja-innowacyjność, który wpisuje się w debatę na temat inteligencji-kreatywności w psychologii i innowacji-wzrostu w ekonomii. Autorzy wykazali, że po uwzględnieniu innych zmiennych stany o wysokim IQ są bardziej innowacyjne i podkreślili znaczenie rozwijania większej wiedzy na temat związku pomiędzy intelektem a osiągnięciami twórczymi. Jednakże Altarriba i Avery (2021) oraz Desmet  odkryli niedawno, że nie ma istotnego związku między inteligencją a kreatywnością. Niemniej jednak Altarriba i Avery (2021) odkryli związek między płynnością werbalną a kreatywnością. Spendlove zaproponował schemat triadyczny dostosowany do identyfikacji emocji w kreatywnym, zorientowanym na produkt doświadczeniu projektowym i technologicznym. Wymiar emocjonalny jest rozpoznawany poprzez trzy wyłaniające się domeny: rozwój zdolności emocjonalnej jednostki do zaangażowania się w proces twórczy (osoba); stymulowanie zaangażowania emocjonalnego poprzez odpowiednie konteksty (proces) uczenia się; oraz ułatwianie emocjonalnej interakcji jednostek z wynikami procesu twórczego (osoba i proces). Podobnie Alves i inni sklasyfikowali kreatywność w czterech różnych obszarach: osoba, proces, produkt i prasa. Poprzednie badania wykazały również, że wiek wpływa na indywidualny poziom kreatywności. Na przykład Leon i inni odkryli, że młodsi dorośli są bardziej zdolni niż starsi do tworzenia nowatorskich, oryginalnych, odpowiednich i kreatywnych pomysłów.

https://aie24.pl/

Kreatywność kojarzona jest z myśleniem dywergencyjnym, które odnosi się do umiejętności angażowania się w niekonwencjonalne sposoby rozumowania, tworząc w ten sposób nowe pomysły i rozwiązania. Wcześniejsze badania podkreślały związek psychologii z kreatywnością, badając m.in. aspekty psychologiczne: innowacyjność , inteligencję , zdolności poznawcze , uczenie się , uwaga , odporność , pamięć , emocje , intuicja , zdolności myślenia , intelekt , percepcja  , pomysły  oraz cechy osobowości . W kolejnych rozdziałach, w oparciu o przegląd istniejącej literatury, przedstawiamy przegląd kreatywności pracowników na poziomie indywidualnym, organizacyjnym , społecznym i rynkowym.

https://aie24.pl/

Pracodawcy podkreślają kreatywność i inteligencję emocjonalną jako dwie główne umiejętności wymagane do osiągnięcia sukcesu zawodowego na dzisiejszym i przyszłym rynku . Psychologowie definiują kreatywność jako zdolność do tworzenia pomysłów, które są zarówno oryginalne, jak i adaptacyjne. Poprzednie badania definiowały kreatywność jako generowanie nowych pomysłów, które są użyteczne i możliwe do wdrożenia w kontekście rozwiązywania problemów, procedur, procesów i produktów . Kreatywność pracowników jest kluczowym czynnikiem umożliwiającym wdrażanie nowych pomysłów, co skutkuje innowacjami . Ponadto zdolność do opracowywania kreatywnych produktów jest ważną dźwignią rentowności i zrównoważonego rozwoju firmy. Globalizacja i związany z nią duży potencjał w zakresie międzynarodowego marketingu produktów i usług sprawiają, że firmy znajdują się pod ciągłą presją kreatywności, aby być bardziej widocznymi i atrakcyjnymi dla konsumentów na całym świecie. Wpływ kreatywności i przemysłów kreatywnych jest odczuwalny nie tylko na lokalnym lub regionalnym poziomie gospodarczym, ale także na poziomie globalnym. Jednak ludzki umysł nie jest w stanie skutecznie przeanalizować i tak już ogromnej i wciąż rosnącej ilości danych dostępnych obecnie na całym świecie i dostrzec jakichkolwiek korelacji. Aby analizować i usprawniać podróż klienta, firmy w coraz większym stopniu polegają na różnych najnowocześniejszych technologiach, w tym sztucznej inteligencji (AI) . Huang i Rust (2018) zdefiniowali sztuczną inteligencję jako „maszyny wykazujące aspekty ludzkiej inteligencji”. W dziedzinie informatyki Russell i Norvig (2009) opisali sztuczną inteligencję jako inteligencję wykazywaną przez komputery, które naśladują ludzkie funkcje poznawcze, takie jak rozwiązywanie problemów. W badaniach konsumenckich Longoni i in. (2019) zdefiniowali sztuczną inteligencję jako „każdą maszynę, która wykorzystuje dowolny algorytm lub model statystyczny do wykonywania funkcji percepcyjnych, poznawczych i konwersacyjnych typowych dla ludzkiego umysłu”. Ameen i inni stwierdzili: „Maszyny sklasyfikowane jako silna (super) sztuczna inteligencja będą nie do odróżnienia od ludzkiego umysłu”. Autorzy wyjaśnili, że chociaż obecnie polegamy na słabej sztucznej inteligencji, która wciąż ma ograniczone możliwości, oczekuje się, że silna sztuczna inteligencja będzie w przyszłości w stanie obsłużyć prawie wszystkie umiejętności wymagane do kreatywności. Słaba (lub wąska) sztuczna inteligencja, obejmująca wszystkie aktualnie stosowane, jest dostosowana do konkretnych problemów lub zadań . Silną (lub ogólną) sztuczną inteligencję definiuje się jako maszynę ze świadomością i umysłem, która posiada inteligencję w więcej niż jednym konkretnym obszarze . Oczekuje się, że do 2025 r. globalne inwestycje w sztuczną inteligencję osiągną 232 miliardy dolarów , a firmy coraz częściej postrzegają wykorzystanie sztucznej inteligencji jako główny czynnik przyszłości marketingu, w tym różnych obszarów kreatywnych. Na przykład marka luksusowych pojazdów Lexus wyprodukowała pierwszą nakręconą reklamę napisaną w całości przez sztuczną inteligencję, po przeszkoleniu jej na podstawie danych pochodzących z 15 lat nagradzanych reklam luksusowych produktów. Ponadto firmy typu start-up, takie jak Pencil, tworzą reklamy, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego jako formę sztucznej inteligencji . Niemniej jednak pełny potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji we wspieraniu kreatywności biznesowej i jej rzeczywisty wpływ na kreatywność pracowników nie zostały jeszcze w pełni zbadane. W rezultacie odwieczne rozumienie kreatywności jako działania opartego na intuicji nie zostało zaktualizowane w celu uwzględnienia roli sztucznej inteligencji. Choć kreatywność jest podstawą sukcesu w biznesie, ustalenia istniejącej literatury na temat roli, jaką odgrywa w tym zakresie sztuczna inteligencja, są fragmentaryczne i dalekie od wyznaczenia jasnego kierunku dalszego pogłębiania wiedzy w tym obszarze. O ile wcześniejsze badania  wzywały do przeprowadzenia dalszych badań nad potencjałem sztucznej inteligencji w odniesieniu do wspierania kreatywności w różnych obszarach biznesu, w pracach utrzymuje się brak synchronizacji, co ukazuje szczegółowy schemat badań na sztuczną inteligencję i kreatywność w tych obszarach. Dlatego też podeszliśmy do tego badania z myślą o skonsolidowaniu literatury dotyczącej tej wyłaniającej się dziedziny, zrozumieniu kierunków i statusu takiej literatury oraz opracowaniu planu działania dostosowanego do dalszego rozwoju tej dziedziny i zapewnienia obszarów dla przyszłych badań, z których część mogłaby zostać wykorzystana opiera się na współpracy naukowców i praktyków. Naszym głównym pytaniem nie było to, czy sztuczna inteligencja może przewyższać ludzi pod względem kreatywności lub ją zastąpić – ponieważ technologia sztucznej inteligencji jest nadal narzędziem – raczej zastanawialiśmy się, w jaki sposób technologia sztucznej inteligencji, jako narzędzie, może zwiększyć ludzką kreatywność, gdy przyjęte przez organizacje i pracowników. W szczególności zaproponowaliśmy następujące pytania badawcze:

1 Jakie umiejętności są wymagane, aby wspierać kreatywność pracowników, w jaki sposób sztuczna inteligencja współdziała z ludzką kreatywnością i w jaki sposób sztuczna inteligencja może skutecznie uzupełniać ludzką kreatywność?

2 Jakie są obecne luki i przyszłe kierunki badań nad kreatywnością marketingową i sztuczną inteligencją, które można oprzeć na współpracy nauki z przemysłem?

Ze względu na ich powszechną akceptację – co zapewnia wysoki poziom wiarygodności – dane do naszego badania pozyskaliśmy zarówno z baz Web of Science (WoS), jak i Scopus, wykorzystując słowa kluczowe i kryteria logiczne w drodze wyszukiwania zaawansowanego. Następnie dane oczyszczono zgodnie z naszymi celami badawczymi (rysunek 5.1). Pierwszy krok polegał na odrzuceniu wszelkich duplikatów (107), w wyniku czego otrzymaliśmy 196 rekordów. Ponadto dwukrotnie sprawdziliśmy te artykuły pod kątem tytułu i streszczenia oraz przeprowadziliśmy ocenę pełnotekstową. Dodatkowo uwzględniliśmy tylko te dokumenty, w których wyszukiwane słowa kluczowe występowały w tytule, streszczeniu i/lub w słowach kluczowych autorów, co skutkowało odrzuceniem kolejnych 24 artykułów. Następnie zachowaliśmy tylko te artykuły, które były zgodne z literaturą „Sztuczna inteligencja, kreatywność i marketing” i dotyczyły podobnych lub identycznych tematów. W ten sposób otrzymaliśmy w sumie 156 dokumentów, które następnie przeanalizowaliśmy na potrzeby naszego badania. Niniejszy rozdział wnosi wkład w badania akademickie i praktykę, dostarczając wglądu w wpływ sztucznej inteligencji na kreatywność biznesową poprzez przegląd istniejących badań. Mówiąc dokładniej, przedstawia typologię, która może pomóc naukowcom zrozumieć obecny stan wpływu sztucznej inteligencji na kluczowe umiejętności wymagane do kreatywności. Ponadto proponuje kierunki przyszłych badań w obszarze AI i kreatywności biznesowej. Struktura tego rozdziału jest następująca. Następna część, poprzez przegląd istniejącej literatury, zawiera przegląd kluczowych umiejętności wymaganych od pracowników w zakresie kreatywności w marketingu z perspektywy psychologicznej. Następnie zaproponowano typologię obecnego stanu wpływu sztucznej inteligencji na kluczowe umiejętności wymagane do kreatywności. Wreszcie oferuje nowe kierunki przyszłych badań i obszary współpracy między środowiskiem akademickim a przemysłem, których celem jest zbadanie, w jaki sposób można wykorzystać sztuczną inteligencję do wspierania kreatywności. Na koniec przedstawiono implikacje zarządcze dla praktyków w tym obszarze.

https://aie24.pl/

Po pierwsze,  sugerujemy, że aby uzyskać wymierne korzyści z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji wspierających kreatywność organizacyjną, konieczne jest spełnienie pewnych warunków:

1 Kreatywność biznesowa musi być częścią strategii biznesowej całej firmy przy użyciu holistycznego podejścia.

2 Sztuczna inteligencja oraz analizy lub prognozy, które może wygenerować, mogą dostarczyć istotnych informacji na temat środowiska biznesowego, w którym firma ewoluuje lub chce się rozwijać, umożliwiając jej zbudowanie bogatszego i bardziej holistycznego obrazu. Wiedza ta może być podstawą do tworzenia nowych produktów, procesów i optymalizacji. Niemniej jednak, aby to zadziałało, kreatywność musi być integralną częścią strategii firmy.

3 Firma musi być kreatywna i proaktywna w wykorzystywaniu, zarządzaniu i pozyskiwaniu odpowiednich źródeł danych i związanych z nimi narzędzi.

4 Ponadto wykorzystanie sztucznej inteligencji wymaga odpowiedniej wiedzy i umiejętności. Ma to implikacje nie tylko dla nowego paradygmatu edukacyjnego wymagającego większej liczby kompetencji hybrydowych (STEM plus umiejętności miękkie) dla nowych profili zawodowych, ale także dla potrzeby zaprojektowania szkoleń dla pracowników, aby zapoznać użytkowników z narzędziami AI, ich ograniczeniami i wyzwaniami. Ta wymiana wiedzy i szkolenia umożliwiłyby pracownikom dostęp do nowego i cennego źródła informacji, składającego się ze spostrzeżeń, analiz i prognoz, które mogłyby umożliwić im działanie w sposób bardziej oparty na danych/informacjach.

Aby wspierać kreatywność biznesową i przyspieszyć rozwój sztucznej inteligencji, należy podjąć kilka działań. Obejmuje to opracowywanie wskaźników, aktualizowanie miar organizacyjnych, modyfikowanie struktur zarządzania, konstruowanie nowych procesów, ponowne przemyślenie profili stanowisk, projektowanie programów szkoleniowych i wyobrażanie sobie nowego modelu operacyjnego. Liderzy potrzebują również sposobów zrozumienia nie tylko zakresu inwestycji, ale także tego, w jaki sposób zwiększona kreatywność przełoży się na wzrost wartości – i jak ta zwiększona wartość zostanie uwzględniona.

https://aie24.pl/

Kiedy dziś mówimy o sztucznej inteligencji, musimy wziąć pod uwagę także metawersum, które potencjalnie mogłoby reprezentować cyfrowego bliźniaka świata rzeczywistego, umożliwiając firmom optymalizację tego, co robią w świecie rzeczywistym (np. symulacje, testy zderzeniowe). W metaverse niektóre narzędzia sztucznej inteligencji będą interesujące do celów symulacyjnych, ponieważ pozwolą nam zoptymalizować to, co robimy w prawdziwym świecie. . . A skoro mam nowe modele swoich aut, to czemu by nie zrobić testów zderzeniowych mojego auta w metaverse? Ponieważ w ten sposób rozbijam wirtualne rzeczy, zamiast rozbijać prawdziwe samochody i marnować materiały. Tego rodzaju rzeczy są oczywiście ekstremalne, ponieważ regulator w tym przypadku nigdy tego nie zaakceptuje. Więc może test zderzeniowy w wirtualnym świecie, takim jak metaverse, może być znacznie bardziej wydajny pod względem energii, pod względem wielu rzeczy, a jeśli fizyka jest właściwa, a świat jest dobrze wymodelowany, to sztuczna inteligencja jest tam bardzo interesująca . (Luc Julia – dyrektor ds. naukowych, Grupa Renault)

Metaverse i sposoby jego wykorzystania pozwolą na nowe sposoby życia, testowania lub symulowania rzeczy w prawdziwym świecie, otwierając kreatywne usługi. Firmy muszą dokładnie rozważyć moc obliczeniową, energię elektryczną i wszystkie elementy wymagane do stworzenia tych cyfrowych bliźniaków, aby zagwarantować, że Metaverse może być fizycznie poprawny i zrównoważony. Metaverse jest obecnie używany w bardzo interesujący sposób. Mamy metawersum miasta Seul i etawersum miasta Seattle. Ten metaverse ma na celu umożliwienie osobom starszym udania się do ratusza w metaverse Seattle, odnowienia ich dowodów osobistych lub czegokolwiek innego, aby zrobić coś, czego nie mogą zrobić, ponieważ w wielkim mieście jest to ból dla starych ludzi iść z jednego miejsca do drugiego. Mogą więc wejść do metawszechświata, ponieważ jest to replika miasta. W znanym im świecie, do którego są przyzwyczajeni, mogą nawigować do ratusza i iść załatwiać swoje sprawy. Więc tutaj metaverse może być bardzo interesujące jako cyfrowy bliźniak, który będzie tak fizycznie połączony, że będę mógł nawigować po nim we właściwy sposób, a następnie robić to, czego nie mogę już robić w prawdziwym świecie. (Luc Julia – dyrektor ds. naukowych, Grupa Renault)

https://aie24.pl/

Trzecim wymiarem, który rozważamy, jest sposób, w jaki nowa współpraca i ekosystemy sprzyjają kreatywności biznesowej. Odnosimy się do pojawienia się zbioru technologii i inicjatyw pomagających organizacjom rozwijać kreatywność poprzez wygodę współpracy. Obejmują one najnowsze osiągnięcia rozszerzonej rzeczywistości (XR) – ogólny termin dla rzeczywistości wirtualnej (VR), rzeczywistości mieszanej (MR) i rzeczywistości rozszerzonej (AR) – uzupełnione sztuczną inteligencją (AI), przetwarzaniem w chmurze, przetwarzaniem kwantowym, i inne technologie wspomagające. Technologie te umożliwiają już firmom rozwijanie kreatywnych doświadczeń klientów, ale także nowe sposoby współpracy. Sztuczna inteligencja umożliwia rozwój nowych metodologii pracy. Dostawcy oprogramowania zaproponowali kilka metodologii pracy opartych na sztucznej inteligencji (np. Collaborative Product Development firmy IBM), które pomagają zarządzać codzienną współpracą między różnymi ekosystemami zaangażowanymi w różne fazy rozwoju produktu (od fazy projektowania do produkcji). Różnorodność zaangażowanych ekosystemów czasami powoduje wiele zamieszania, a ryzyko, że mogą one nie być dostosowane, może spowodować wydłużenie czasu wprowadzenia na rynek. Korzyść płynąca ze sztucznej inteligencji polegająca na faworyzowaniu nowych metodologii pracy pozwala na znalezienie kreatywnych sposobów współpracy z wydajniejszym czasem wprowadzenia na rynek. Aby ten ekosystem był zrównoważony, należy zająć się nowymi kwestiami bezpieczeństwa.

Uważamy, że istnieją pewne zasady etyczne i dotyczące przejrzystości, które obecnie nie istnieją i które społeczność naukowa i inżynierska muszą zdefiniować, przechodząc do następnego kroku. To, co jest możliwe dzięki sztuce i mediom, nie jest możliwe w każdej dziedzinie, ponieważ może istnieć ryzyko dla ludzi. Pomyśl o przemyśle farmaceutycznym, pomyśl o domenie bezpieczeństwa, pomyśl o domenie lotniczej. W pełni promujemy ekosystem, ale uważamy, że ten ekosystem musi mieć silne zarządzanie. To, co widzimy dzisiaj, to duża koncentracja na bliskiej perspektywie, ale wciąż niechęć do rozwoju długoterminowego ze względu na liczne zagrożenia, takie jak zarządzanie, zasady tworzenia lub kilka bieżących praktyk. (Silvano Sansoni – dyrektor generalny, globalna sprzedaż cyfrowa, IBM)

https://aie24.pl/

Kiedy systemy sztucznej inteligencji usprawniają złożone zadania, zwiększając również współpracę międzyludzką, mamy do czynienia z interakcjami poznawczymi. Odnosi się to do synergicznej integracji mechanizmów, elektroniki, teorii sterowania i informatyki w ramach projektowania i produkcji produktu w celu poprawy i/lub optymalizacji jego funkcjonalności. Tak jest w przypadku sztucznej inteligencji stosowanej w procesach produkcyjnych lub gdy roboty mogą koordynować i kontrolować maszyny fabryczne, skutecznie wykonując wiele zadań, które zwykle wykonują ludzie. Te roboty mogą zbierać dane w celu poprawy ich wydajności i zapewnienia wydajności. Sztuczna inteligencja już teraz wprowadza ogromne zmiany w sposobie, w jaki trenują sportowcy. Na przykład firmy takie jak Seattle Sports Sciences i kalifornijska Sparta Science dostarczają zespołom narzędzi do uczenia maszynowego, które analizują ruchy sportowców, aby poprawić ich trening, a nawet przewidzieć urazy.