Az innováció ösztönzése mesterséges intelligenciával támogatott menedzsmenten keresztül
Absztrakt
Lehetetlen túlbecsülni a megalapozott döntéshozatal jelentőségét napjaink gyorsan változó vállalati világában. A korszerű technológiák, például a mesterséges intelligencia (AI), a szakértői rendszerek és a döntéstámogató rendszerek (DSS) beépítése jelentősen megváltoztatta az üzleti műveleteket. A DSS rendszerek elengedhetetlenek, mert adatmodellezést és elemzést használnak, hogy hasznos információkkal látják el a menedzsmentet az alapos döntéshozatalhoz. A szakértői rendszerek számos tudományterületen értékes kiegészítésként szolgálnak az emberi készségekhez, speciális ismeretekkel és segítséggel. A vállalatirányítás forradalmát, különösen a stratégiai tervezés területén, a mesterséges intelligencia fejlesztése indította el. Az AI-technológiák lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy előre jelezzék a fogyasztói mintákat, gyorsan reagáljanak a változó körülményekre, és megragadják az új lehetőségeket. A kutatásom szekunder adatelemzésen alapszik és kettő hipotézist vizsgál a témához kapcsolódó nemzetközi szerzők publikációi alapján. Az első, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt döntéstámogató rendszerek vállalatirányítási környezetben történő alkalmazása elősegíti a szervezeti döntéshozatali folyamatokat azáltal, hogy megalapozottabb döntéseket és mélyebb betekintést tesz lehetővé. A második feltett hipotézis, hogy a mesterséges intelligencia beépítése a stratégiai tervezési eljárásokba javítja a szervezet képességét a piaci trendek előrejelzésére, az erőforrások hatékony elosztására és a változó piaci feltételekre való reagálásra. Az AI olyan technikai áttöréseket hajt végre, amelyek számos ágazatban átalakítják az innovációmenedzsmentet. Az AI technológiának az Európai Unió (EU) vállalatai általi növekvő használata azt a tendenciát jelzi, hogy az AI által vezérelt megoldások egyre inkább integrálódnak a különböző működési keretekbe. A téma időszerűsége miatt lényeges folyamatosan vizsgálni és figyelni a bekövetkező változásokat.
Hivatkozások
Afuah, A., 2003. Innovation Management: Strategies, Implementation and Profits. Oxford University Press, Oxford.
Aggarwal, C. C., 2018. Neural Networks & Deep Learning: A Textbook. Cham: Springer International Publishing, https://doi.org/ 10.1007/978-3-319-94463-0.
Araujo, T., Helberger, N., Kruikemeier, S. & de Vreese, C. H., 2020. ‘In AI we trust? Perceptions about automated decision-making by artificial intelligence’, AI & SOCIETY, vol. 35, no. 3, pp. 611–623, https://doi.org/10.1007/s00146-019-00931-w.
Awan, U., Shamim, S., Khan, Z., Zia, N. U., Shariq, S. M., & Khan, M. N., 2021. Big data analytics capability and decision-making: The role of data-driven insight on circular economy performance. Technological Forecasting and Social Change, 168, 120766. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120766
Baregheh, A., Rowley, J. & Sambrook, S., 2009. ‘Towards a multidisciplinary definition of innovation’, Management Decision, vol. 47, no. 8, pp. 1323–1339, https://doi.org/10.1108/00251740910984578.
Bohanec, M. & Rajkovič, V., 1990. ‘DEX: An expert system shell for decision support’, Sistemica, vol. 1, no. 1, pp. 145–157
Bratko, I., 1989. ‘Machine Learning’, in Human & Machine Problem Solving, K. J. Gilhooly, Ed., Boston, MA: Springer US, pp. 265–287. https://doi.org/ 10.1007/978-1-4684-8015-3_10.
Buchanan, B. G. & Smith, R. G., 1988. ‘Fundamentals of Expert Systems’, Annu. Rev. Comput. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 23–58, Jun. https://doi.org/10.1146/annurev.cs.03.060188.000323
Cihon, P. & Schuett, J. & Baum S. D., 2021. ‘Corporate Governance of Artificial Intelligence in the Public Interest’, Information, vol. 12, no. 7, p. 275, Jul. 2021, https://doi.org/ 10.3390/info12070275.
Dicken, P,1971. ‘Some Aspects of the Decision Making Behavior of Business Organizations’, Economic Geography, vol. 47, no. 3, p. 426, Jul., https://doi.org/ 10.2307/142819.
Dogan, E., 2017. A strategic approach to innovation. Journal of Management Marketing and Logistics, 4(3), 290-300. https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2017.491
Eurostat, 2021. Use of artificial intelligence in enterprises, (Elérhető: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises#Enterprises_using_artificial_intelligence_technologies) (2024.03.01.)
Füller, J., Hutter, K., Wahl, J., Bilgram, V., & Tekic, Z. ,2022. How AI revolutionizes innovation management–Perceptions and implementation preferences of AI-based innovators. Technological Forecasting and Social Change, 178, 121598. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121598
Gama, F., & Magistretti, S. ,2023. Artificial intelligence in innovation management: A review of innovation capabilities and a taxonomy of AI applications. Journal of Product Innovation Management. https://doi.org/10.1111/jpim.12698
Gottinger, H. W. & Weimann, P., 1992. ‘Intelligent decision support systems,’ Decision Support Systems, vol. 8, no. 4, pp. 317–332, Aug. https://doi.org/ 10.1016/0167-9236(92)90053-r.
Haefner, N., Wincent, J., Parida, V., & Gassmann, O. , 2021. Artificial intelligence and innovation management: A review, framework, and research agenda. Technological Forecasting and Social Change, 162, 120392. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120392
Hanyecz, L., 2019. ‘Tervezés, döntéshozatal, stratégia’, Marketing & Menedzsment, 45(1), o. 12–20.
Hilb, M., 2020. ‘Toward artificial governance? The role of artificial intelligence in shaping the future of corporate governance’, J Manag Gov, vol. 24, no. 4, pp. 851–870, Dec. 2020, https://doi.org/ 10.1007/s10997-020-09519-9.
Holnapy D. & Salah, B., 1995. Szakértői rendszerek. Iskolakultúra, 5(5), 2-9.
Irina, I. & Ilya, I., 2020. ‘What impact does artificial intelligence have on corporate governance?’ Корпоративные финансы, 14(4), 90-101
Juris, R., & Cugova, A., 2020. Innovative environment in the country and its importance in terms of business innovation as a precondition for the financial performance of company. In SHS Web of Conferences (Vol. 74, p. 02008). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/shsconf/20207402008
Kimmel, P. D. & J. J. Weygandt, & D. E. Kieso., 2020. ‘Financial accounting: tools for business decision-making’. John Wiley & Sons
Liu, S. & Duffy, A. H. B. & Whitfield, R. I. &. Boyle I. M, 2010. ‘Integration of decision support systems to improve decision support performance’, Knowl Inf Syst, vol. 22, no. 3, pp. 261–286, Mar. https://doi.org/ 10.1007/s10115-009-0192-4.
Lu, Y., 2019. Artificial intelligence: a survey on evolution, models, applications and future trends. Journal of Management Analytics, 6(1), 1-29. https://doi.org/10.1080/23270012.2019.1570365
Lucas, P. & Van Der Gaag, L., 1991. ‘Principles of expert systems’, Centre for Mathematics & Computer Science, Amsterdam
Maier, A., Brad, S., Nicoară, D., & Maier, D., 2014. Innovation by developing human resources, ensuring the competitiveness and success of the organization. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 109, 645-648.
Maier, F. H., 1998. New product diffusion models in innovation management—a system dynamics perspective. System Dynamics Review: The Journal of the System Dynamics Society, 14(4), 285-308. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1727(199824)14:4<285::AID-SDR153>3.0.CO;2-F
Nooraie, M., 2012. ‘Factors Influencing Strategic Decision-Making Processes’, International Journal of Academic Research in Business & Social Sciences, vol. 2, no. 7, p. 405, 2012.
Ortt, J. R., & Smits, R., 2006. Innovation management: different approaches to cope with the same trends. International journal of technology management, 34(3-4), 296-318. https://doi.org/10.1504/IJTM.2006.009461
Phillips‐Wren, G., 2013. ‘Intelligent Decision Support Systems’, in Multicriteria Decision Aid & Artificial Intelligence, 1st ed., M. Doumpos & E. Grigoroudis, Eds., Wiley, pp. 25–44. https://doi.org/ 10.1002/9781118522516.ch2.
Power, D. J., 2008. ‘Decision Support Systems: A Historical Overview’, in Handbook on Decision Support Systems 1, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 121–140. https://doi.org/ 10.1007/978-3-540-48713-5_7.
Prentice, C., Dominique Lopes, S. & Wang, X., 2020. ‘The impact of artificial intelligence and employee service quality on customer satisfaction and loyalty’, Journal of Hospitality Marketing & Management, vol. 29, no. 7, pp. 739–756, https://doi.org/10.1080/19368623.2020.1722304.
Regona, M., Yigitcanlar, T., Xia, B., & Li, R. Y. M. , 2022. Opportunities and adoption challenges of AI in the construction industry: a PRISMA review. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(1), 45.
Russell, S. & Norvig, P., 2005. Mesterséges intelligencia - modern megközelítésben, Budapest, Panem Kiadó.
S. Muggleton, S., 2014. ‘Alan Turing and the development of Artificial Intelligence’, AI Communications, vol. 27, no. 1, pp. 3–10, https://doi.org/ 10.3233/AIC-130579.
Shen, W. 2022. ‘Analysis of the application of artificial intelligence technology in the protection of corporate governance rights and interests’, Frontiers in Psychology, 13, 966689. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.966689
Silver, M.S, 1991. Systems that Support Decision Makers: Description & Analysis. New York: Wiley, ISBN: 978-0-471-91968-1
Spitzeck, H. & Hansen E. G., 2010. ‘Stakeholder governance: how stakeholders influence corporate decision making’, Corporate Governance: The international journal of business in society, vol. 10, no. 4, pp. 378–391, https://doi.org/10.1108/14720701011069623.
Sun,R. 2014. ‘Connectionism & neural networks’, in The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence, 1st ed., K. Frankish & W. M. Ramsey, Eds., Cambridge University Press, pp. 108–127. https://doi.org/ 10.1017/CBO9781139046855.008.
Tekic, Z., & Füller, J., 2023. Managing innovation in the era of AI. Technology in Society, 73, 102254. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102254
Tidd, J., 1997. Complexity, networks and learning: integrative themes for research on innovation management. International Journal of Innovation Management, 1(1), 1–22. https://doi.org/10.1142/S1363919697000024
Tidd, J., 2001. Innovation management in context: environment, organization and performance. International journal of management reviews, 3(3), 169-183. https://doi.org/10.1111/1468-2370.00062
Tsai, J.J. & Yang, S. J. & Waheed, N. & Moher T.,1993. ‘Development of Expert System Shells. Knowledge Engineering Shells’: Systems & Techniques (pp. 123-152). https://doi.org/ 10.1142/9789814354714_0005
Tushman, M., & Nadler, D., 1986. Organizing for Innovation. California Management Review, 28(3), 74-92. https://doi.org/10.2307/41165203
Vrontis, D., Christofi, M., Pereira, V., Tarba, S., Makrides, A., & Trichina, E. ,2022. Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review. The International Journal of Human Resource Management, 33(6), 1237-1266. https://doi.org/10.1080/09585192.2020.1871398
Yams, N. Bozic, Richardson, V., Shubina, G. Esther, Albrecht, S., & Gillblad, D., 2020. Integrated AI and Innovation Management: The Beginning of a Beautiful Friendship. Technology Innovation Management Review, 10(11): 5-18. http://doi.org/10.22215/timreview/1399
Yasnitsky L. N., 2020. ‘Whether be new “Winter” of artificial intelligence?’, In Integrated Science in Digital Age: ICIS 2019 (pp. 13-17). Springer International Publishing.
Zhang, C. & Lu Y., 2021. ‘Study on artificial intelligence: The state of the art and future prospects’, Journal of Industrial Information Integration, vol. 23, p. 100224, Sep. 2021, https://doi.org/ 10.1016/j.jii.2021.100224.
