Исследователи из ESMT, Максимилиан Кёлер, кандидат наук, и Генри Сауэрманн, профессор стратегии, рассматривают роль искусственного интеллекта не как «работника», выполняющего конкретные научные задачи, а как «менеджера» человеческих работников.
Алгоритмическое управление (AM) предполагает значительный сдвиг в способе проведения научных исследований и может обеспечить их работу на большем масштабе и с большей эффективностью.
Исследование, опубликованное в журнале Research Policy, показывает, что искусственный интеллект может не только воспроизводить, но и потенциально превзойти человеческих менеджеров, используя свои мгновенные, всесторонние и интерактивные возможности.
Анализируя алгоритмическое управление в краудсорсинге и гражданской науке, исследователи обсуждают примеры того, как искусственный интеллект эффективно выполняет пять важных управленческих функций: распределение и назначение задач, направление, координация, мотивация и поддержка обучения.
Эти шаблоны указывают на изменение источников конкурентного преимущества в научных исследованиях и могут иметь важные последствия для финансирующих исследования, цифровых исследовательских платформ и крупных исследовательских организаций, таких как университеты или корпоративные научно-исследовательские лаборатории.
Хотя исследовательный интеллект может взять на себя важные функции управления, это не означает, что руководители проекта или человеческие менеджеры станут устаревшими.
Если искусственный интеллект сможет взять на себя некоторые более алгоритмические и механические функции управления, человеческие лидеры смогут сосредоточить свое внимание на более стратегических и социальных задачах.