人工智能是价值变换器,而非员工:将人工智能置于组织价值流之中
组织通常把人工智能当作数字员工来衡量:完成的任务数和避免增加的人员编制。本文基于价值管理理论(Value Management Theory)说明,为什么这种框架衡量人工智能时选择的是它看起来最强的地方,却掩盖了接收方一侧的返工和反价值。本文为管理者和人工智能项目负责人提供了一种方法:把人工智能作为转换者角色置于价值系统中,为其命名,在价值系统图式中绘制它,并在其产出被消费的地方进行衡量。
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组织通常把人工智能当作数字员工来衡量:完成的任务数和避免增加的人员编制。本文基于价值管理理论(Value Management Theory)说明,为什么这种框架衡量人工智能时选择的是它看起来最强的地方,却掩盖了接收方一侧的返工和反价值。本文为管理者和人工智能项目负责人提供了一种方法:把人工智能作为转换者角色置于价值系统中,为其命名,在价值系统图式中绘制它,并在其产出被消费的地方进行衡量。
许多组织报告的指标一片绿色,而其长期创造价值的能力却在不断侵蚀。本文面向领导者以及战略、产品和运营经理,通过价值管理理论解释:为什么在 KPI 框架内看似理性的决策会破坏价值,以及由此产生的反价值如何保持隐蔽。文章提出了一个四步的基于价值的决策模型,并用假设情景加以说明。
人工智能削弱了劳动与价值之间的联系,而税收、福利和GDP正是建立在这种联系之上。本文探讨,国家是否可以转而通过感知并再平衡整个社会的价值流来进行治理。本文提出了一种国家的价值流理论、一种带有明确边界的治理机制、该机制的失效模式以及检验它的方法,这些内容均整理自阿克西亚制研究计划。这是一个处于检验之中的理论与设计:文中不报告任何模拟结果。
为领导者、人力资源和战略研究人员提供的一种系统层面的方法,用于思考与员工相关的价值。该研究将员工建模为相互作用的价值系统(value systems)中的参与者,展示价值流(value flows)如何转化为反价值(anti-value),并解释为什么相同的员工实践在不同组织中会产生不同的结果。
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