当前位置: 首页 > news >正文

Paper解读:工作场所人机协作的团队形成:促进组织变革的目标编程模型

人工智能(AI)具有降低运营成本、提高效率和改善客户体验的潜力。
因此,在组织中组建项目团队至关重要,这样他们就会在决策过程中欢迎人工智能。

当前的技术革命要求公司快速变革,并增加了对团队在促进创新采用方面的作用的关注。
我们提出了一种基于目标规划方法的创新多准则模型,用于解决个体到不同群体的最优分配问题。

hung 和 Guinan 表示,经验可以提高团队绩效

该模型可以应对人力资源成本和人机信任。在成熟的组织中,许多决策很少由个人做出,
因为员工花费大量时间在一个或多个团队中工作。

公司的成员以团队和/或部门的形式组织起来,这些有组织的团队和部门是否按预期运作,将影响整个组织的绩效。

众所周知,团队是特殊类型的团队,因为团队更多地依赖于讨论、辩论和决策、共享信息和最佳实践。
不同的作者在选择项目团队成员时关注了团队组建过程中使用的不同标准,例如技术知识、团队合作经验、个人特征、沟通技巧、文化、领导力和动机。

团队成员必须具备三种不同类型的技能才能达到效率,
即技术/职能专业知识、解决问题和管理技能以及人际交往能力。

Chung 和 Guinan 表示,经验可以提高团队绩效。

团队成员之间的协作和协同作用、凝聚力或冲突的存在或团队氛围也给予了极大的关注他们试图根据团队成员之间的相互积极(或消极)关系来确定凝聚力指数。

其他研究人员试图将知识作为支持团队形成的主要变量进行研究。
例如,Wi 等提出了一个分析新团队团队成员候选人知识能力的框架,并考虑了成员的协作能力:
他们提出了一种遗传算法和社交网络测量,用于选择团队经理和团队成员。

MCDA 框架

让我们考虑一个经典的 MCDA 框架,其中存在相互冲突的标准,它们必须同时最大化或最小化。
处理这种决策分析上下文复杂性的最简单模型之一是 GP 模型,

该模型首先由 Charnes 和 Cooper 以及 Charnes 等人提出员工对人工智能 (AI) 计划的感受往往很复杂,
因为人工智能的出现将改变所有企业的工作性质以及人与机器之间的关系。

这里的主要问题是优化人工智能工作流程的生产力和可靠性。
人工智能可能会在患者的感知中引起对角色和“谁真正拥有权威”的混淆。
出于这个原因,人工智能用户需要确定性,以便根据人工智能的详细说明做出决策。

确定性是一个心理问题,它与工具的功能有不确定的关系,同时它受到用户对工具可靠性和有效性的主观感知的影响。
例如,技术接受度的巨大研究领域表明,使用技术意向的最佳预测因素是感知效用和感知使用易用性,而这又由许多个体(例如,专业知识、个性、预先存在的意图)和情境因素(例如,社会规范和同伴影响)决定。

一般有三种方式把 AI 赋能给一个成熟的企业组织:

1 第一种是可扩展人工智能(XAI),即开发能够以透明和可理解的方式呈现其计算结果的人工智能的跨学科努力。
2 营销可能会被用来说服人们可以信任人工智能解决方案并减少他们的担忧。
这种解决信任问题的方法可能是最具争议的,因为它并没有真正解决问题,而只是旨在通过战略说服在用户的态度中消灭它。

3 在不忽视 XAI 的重要性的情况下,管理者参与人工智能实施的 DM 应该能够采用最佳的人力资源组合来处理人工智能介导的工作任务,同时考虑到他们对工作的态度和认知倾向。

为了计算和 GP,我们提出了一个通过聚合多个因素创建的度量,
根据文献,这些因素有助于确定用户积极接近 AI 工具并有效地使用它的能力。

员工一般有三种态度:

1 技术接受度:基于社会心理学理论,技术接受模型(TAM)[45]提出了态度-意图-行为的因果关系,用于解释和预测潜在用户对技术的接受度。
2 技术自我效能感:技术自我效能感可以定义为个人对自己将新技术应用于特定目标的能力的感知[48]。
3 来源可信度:人们可以在与人造实体交互之前或与之交互时评估其可信度。这与营销和广告研究的典型来源可信度概念有关。

其他特定环境对开发人工智能等技术(例如医学)的高级应用具有显着兴趣:
卫生专业人员必须考虑证据、价值、患者偏好和个人态度来做出复杂的决策。

因此,在多种情况下,组建能够以最小的成本和阻力实现这一变革过程的团队非常重要。

在这篇文章中,我们提出了一个指数,能够衡量用户对技术的态度,
技术是团队内最佳互动的主要组成部分(或先决条件):
依靠人工智能做出决策来实现组织目标的协同或协作,根据创建指数 T 的三个主要组成部分来解释。

人类有一种自然的倾向,将意图归因于表现出某种有组织行为形式的实体,并与它们发展出所谓的超社会互动。
一致的研究表明,社交焦虑或沟通焦虑程度高的个体在人造实体的陪伴下可能会像与其他人一样感到不安。

正如 Kolbjørnsrud 等所指出的,不同组织层面和地区对人工智能的态度、准备程度和热情差异很大,这意味着组织如何最好地采用人工智能并从中获得最大的创业价值。

作为本文的主要信息,可以说人工智能可以被视为创新和创业的驱动力,
因为在开发人工智能解决方案和创建有效的团队来使用它方面投入了同样的努力,
这不仅保证了先进技术的实施,而且保证了它以最佳方式用于实现组织目标。

思考:企业常用的决策方法存在一定的其劣势,可以基于 AI 进行决策辅助

常见的组织管理的工具与手段以及劣势总结:

在组织内部可以基于 AI 赋能的细分领域

展望与趋势

从生产力和生成工具的角度去看 AI,它会作为一个人类历史最高的一种存在,我们甚至只能在 10 年内还可以把它叫做工具,10 年后,它可能成为地球上一个新的物种。

这种冲击是巨大的,传统企业组织的模式与行为受到的影响也是潜移默化的,离 AI 最近的北美会最先受到冲击和变革,就像水塘中的涟漪一样,逐层向外扩散。

相关文章:

Paper解读:工作场所人机协作的团队形成:促进组织变革的目标编程模型

人工智能(AI)具有降低运营成本、提高效率和改善客户体验的潜力。 因此,在组织中组建项目团队至关重要,这样他们就会在决策过程中欢迎人工智能。 当前的技术革命要求公司快速变革,并增加了对团队在促进创新采用方面的作…...

图文深入理解Oracle Network配置管理(一)

List item 本篇图文深入介绍Oracle Network配置管理。 Oracle Network概述 Oracle Net 服务 Oracle Net 监听程序 <oracle_home>/network/admin/listener.ora <oracle_home>/network/admin/sqlnet.ora建立网络连接 要建立客户机或中间层连接&#xff0c;Oracle…...

leetcode-链表篇3

leetcode-61 给你一个链表的头节点 head &#xff0c;旋转链表&#xff0c;将链表每个节点向右移动 k 个位置。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,3,4,5], k 2 输出&#xff1a;[4,5,1,2,3]示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;head [0,1,2], k 4 输出&#x…...

RAG(Retrieval Augmented Generation)及衍生框架:CRAG、Self-RAG与HyDe的深入探讨

近年来&#xff0c;随着大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;的迅猛发展&#xff0c;我们在寻求更精确、更可靠的语言生成能力上取得了显著进展。其中&#xff0c;检索增强生成&#xff08;Retrieval-Augmented Generation&#xff09;作为一种创新方法&#xff0c;极大地…...

C语言介绍

什么是C语言 C programing language 能干什么 Hello world&#xff1f; 如何学C语言 no reading no learning...

损失函数篇 | YOLOv10 更换损失函数之 MPDIoU | 《2023 一种用于高效准确的边界框回归的损失函数》

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2307.07662v1.pdf 边界框回归(Bounding Box Regression,BBR)在目标检测和实例分割中得到了广泛应用,是目标定位的重要步骤。然而,对于边界框回归的大多数现有损失函数来说,当预测的边界框与真值边界框具有相同的长宽比,但宽度和高度的…...

WMware安装WMware Tools(Linux~Ubuntu)

1、这里终端里面输入sudo apt upgrade用于更新最新的包 sudo apt upgrade 2、安装 open-vm-tools-desktop 包&#xff0c; Ps&#xff1a;这里是以为我已经安装好了。 udo apt install open-vm-tools-desktop -y3、最后重启就大功告成了 reboot 4、测试是否成功&#xff1a…...

SLAM ORB-SLAM2(30)关键帧跟踪

SLAM ORB-SLAM2(30)关键帧跟踪 1. 关键帧跟踪2. TrackReferenceKeyFrame2.1. 将当前普通帧的描述子转化为BoW向量2.2. 通过词袋BoW加速当前帧与参考帧之间的特征点匹配2.3. 将上一帧的位姿态作为当前帧位姿的初始值2.4. 通过优化3D-2D的重投影误差来获得位姿2.5. 剔除优化后的…...

k8s 部署 prometheus

创建namespace prometheus-namespace.yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata:name: ns-prometheus拉取镜像 docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/quay.io/prometheus/prometheus:v2.54.0prometheus配置文件configmap prometheus-configmap.yaml …...

使用VBA快速生成Excel工作表非连续列图片快照

Excel中示例数据如下图所示。 现在需要拷贝A2:A15,D2:D15,J2:J15,L2:L15,R2:R15为图片&#xff0c;然后粘贴到A18单元格&#xff0c;如下图所示。 大家都知道VBA中Range对象有CopyPicture方法可以拷贝为图片&#xff0c;但是如果Range对象为非连续区域&#xff0c;那么将产生10…...

解决GitHub下载速度慢

解决GitHub下载速度慢 方法一&#xff1a;使用git clone 地址 --depth 1来下载 depth 1 表示只科隆最新的一次提交&#xff0c;也就是默认主分支&#xff0c;而不是完整地克隆整个代码仓库&#xff0c;这样可以减少下载地数据&#xff0c;加快克隆操作 可以用git clone 地址 …...

【机器学习(五)】分类和回归任务-AdaBoost算法

文章目录 一、算法概念一、算法原理&#xff08;一&#xff09;分类算法基本思路1、训练集和权重初始化2、弱分类器的加权误差3、弱分类器的权重4、Adaboost 分类损失函数5、样本权重更新6、AdaBoost 的强分类器 &#xff08;二&#xff09;回归算法基本思路1、最大误差的计算2…...

【设计模式-模板】

定义 模板方法模式是一种行为设计模式&#xff0c;它在一个方法中定义了一个算法的骨架&#xff0c;并将一些步骤延迟到子类中实现。通过这种方式&#xff0c;模板方法允许子类在不改变算法结构的情况下重新定义算法中的某些特定步骤。 UML图 组成角色 AbstractClass&#x…...

小程序原生-列表渲染

1. 列表渲染的基础用法 <!--渲染数组列表--> <view wx:for"{{numList}}" wx:key"*this" > 序号&#xff1a;{{index}} - 元素&#xff1a;{{item}}</view> <!--渲染对象属性--> <view wx:for"{{userInfo}}" wx:key&q…...

JAVA认识异常

目录 1. 异常的概念与体系结构 1.1 异常的概念 1. 算术异常 2. 数组越界异常 3. 空指针异常 1.2 异常的分类 1. 编译时异常 2. 运行时异常 2.1 异常的处理 防御式编程 2.2 异常的捕获 2.3.1 异常声明throws 2.3.2 try-catch捕获并处理 2.3.3 finally 总结 1. 异常…...

2024年10月计划(工作为主,Ue5独立游戏为辅,)

我发现一点&#xff0c;就是工作很忙&#xff0c;比如中秋也在远程加班&#xff0c;周末有时也远程加班&#xff0c;国庆节甚至也差点去甲方工作。甚至有可能驻场。可见&#xff0c;小公司确实不能去。 好在&#xff0c;9月份时&#xff0c;通过渲染 除了上班时间外&#xff0…...

并发、并行和异步设计

译者个人领悟,一家之言: 并发和并行确实可以明确区分出来,因为cpu的速度非常快,在执行一个任务时经常要等其他组件,比如网络,磁盘等,如果一直串行等待这样就会造成很大的浪费. (就类似于烧水的同时,可以切菜,不用等烧水完成了才去切菜,我可以烧一会水,火生起来了水壶放上了,随…...

求职Leetcode题目(12)

1.只出现一次的数字 异或运算满足交换律 a⊕bb⊕a &#xff0c;即以上运算结果与 nums 的元素顺序无关。代码如下&#xff1a; class Solution {public int singleNumber(int[] nums) {int ans 0;for(int num:nums){ans^num;}return ans;} } 2.只出现一次的数字II 这是今天滴…...

【YashanDB知识库】如何配置jdbc驱动使getDatabaseProductName()返回Oracle

本文转自YashanDB官网&#xff0c;具体内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7352676.html?templateId1718516 问题现象 某些三方件&#xff0c;例如 工作流引擎activiti&#xff0c;暂未适配yashandb&#xff0c;使用中会出现如下异常&#xff1a; 问题的风险及影响 …...

Hadoop三大组件之MapReduce(一)

Hadoop之MapReduce 1. MapReduce是什么 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架&#xff0c;旨在帮助用户开发基于Hadoop的数据分析应用。它的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码与自带的默认组件整合&#xff0c;形成一个完整的分布式运算程序&#xff0c;并并发运行在一…...

iPhone密码忘记了办?iPhoneUnlocker,iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版​分享

平时用 iPhone 的时候&#xff0c;难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵&#xff0c;或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住&#xff0c;这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测

借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验&#xff0c;以及大语言模型的分析能力&#xff0c;我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际&#xff0c;我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测&#xff0c;聊作存档。等到明…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

【Web 进阶篇】优雅的接口设计:统一响应、全局异常处理与参数校验

系列回顾&#xff1a; 在上一篇中&#xff0c;我们成功地为应用集成了数据库&#xff0c;并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了&#xff01;但是&#xff0c;如果你仔细审视那些 API&#xff0c;会发现它们还很“粗糙”&#xff1a;有…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

【Java_EE】Spring MVC

目录 Spring Web MVC ​编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 ​编辑参数重命名 RequestParam ​编辑​编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 ​编辑RequestBody ​…...

Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用

在 Go 中&#xff0c;Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式&#xff0c;用于在多个 Goroutine 之间传递数据&#xff0c;从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

【Linux系统】Linux环境变量:系统配置的隐形指挥官

。# Linux系列 文章目录 前言一、环境变量的概念二、常见的环境变量三、环境变量特点及其相关指令3.1 环境变量的全局性3.2、环境变量的生命周期 四、环境变量的组织方式五、C语言对环境变量的操作5.1 设置环境变量&#xff1a;setenv5.2 删除环境变量:unsetenv5.3 遍历所有环境…...

Ubuntu Cursor升级成v1.0

0. 当前版本低 使用当前 Cursor v0.50时 GitHub Copilot Chat 打不开&#xff0c;快捷键也不好用&#xff0c;当看到 Cursor 升级后&#xff0c;还是蛮高兴的 1. 下载 Cursor 下载地址&#xff1a;https://www.cursor.com/cn/downloads 点击下载 Linux (x64) &#xff0c;…...

LangChain 中的文档加载器(Loader)与文本切分器(Splitter)详解《二》

&#x1f9e0; LangChain 中 TextSplitter 的使用详解&#xff1a;从基础到进阶&#xff08;附代码&#xff09; 一、前言 在处理大规模文本数据时&#xff0c;特别是在构建知识库或进行大模型训练与推理时&#xff0c;文本切分&#xff08;Text Splitting&#xff09; 是一个…...