概念、形式モデル、理論的な関連。
組織は通常、AIをデジタル従業員として測定します。完了したタスク数と回避した人員数です。本稿は価値管理理論（Value Management Theory）に基づき、なぜその枠組みがAIを最も強く見える場所で測定し、受け手側の手戻りと反価値を隠してしまうのかを示します。管理者とAIプログラムのリーダーに、AIを価値システムにおける変換者の役割として位置づけ、名前を付け、価値システムスキーマに描き、その出力が消費される場所で測定する方法を提供します。
多くの組織は指標が緑色であると報告する一方で、価値を提供する長期的な能力は損なわれています。本稿は、リーダーならびに戦略・製品・オペレーションのマネージャーに向けて書かれ、価値管理理論を通じて、KPI の枠組みの中で合理的な意思決定がなぜ価値を破壊するのか、そして生じた反価値がどのように隠れたままになるのかを説明します。価値に基づく4段階の意思決定モデルを提示し、仮想的なシナリオで例証します。
人工知能は、課税、福祉、GDPが築かれてきた労働と価値の結びつきを弱めています。本稿は、その代わりに、社会全体の価値の流れを感知し再均衡することで国家を統治できるかどうかを問います。アクシアクラシーの研究プログラムからまとめた、国家の価値の流れ理論、明示的な限界を持つ統治メカニズム、そのメカニズムの失敗モード、およびそれを検証する方法を提示します。これは検証中の理論と設計であり、シミュレーション結果は報告されません。
リーダー、人事、戦略研究者が従業員に関わる価値について考えるための、システムレベルのアプローチです。本研究は、従業員を相互作用する価値システム(value systems)の参加者としてモデル化し、価値フロー(value flows)がどのように反価値(anti-value)へと変わるかを示し、同じ従業員施策が組織によって異なる結果を生む理由を説明します。
回答は、研究所のページをもとにAIが作成しています。会話は保存されません。