Случайно проучване на учебното училище: Как компаниите ще се ориентират в обещанието и заплахата от данни?

Когато дребна китайски лаборатория за изкуствен интелект сподели през януари по какъв начин да построи огромен езиков модел, който превъзхождаше чат на Openai с част от цената, софтуерният свят влезе в опашка и 1TN беше заличен от фондовата борса в ден.

DeepSeek, учреден от мениджъра на хедж фонда Лианг Венфен, пусна своя R1 модел и в детайли се разказва по какъв начин да надгради бюджет модел, който може автоматизирано да се научи и да се усъвършенства без човешки контрол.

Откровението улови Zeitgeist of China и американското жокей за световна надмораност в региона на технологиите. Far less attention, however, has been paid to the creep underpinning this modern-day struggle: the rise of “dataism ” and its implications for the future of human capital.

Dataism is the belief that by gathering ever more data and feeding it to ever more powerful algorithms alone, businesses can uncover the truth, make the right decisions and create value.

This view challenges many of the foundations of management theory — and the economic interplay between Труд и капитал - Докато покачват по -лошите упования за генеративни AI.

Бизнесът се бори с бъдещето на „ работата на знанието “, настъпваща демографска канара и се връщат към трудовите провокации. Някои от тях са постулирали други последствия, като слизане в пост-литератно общество и раздробяване на бизнеса като мотор на човешкото развиване.

Управлението на човешкия капитал е изправено пред разстройства на равнището на индивида, сдружението или обществото в мащаб, който не се следи след индустриалната гражданска война. Как се движи както обещанието, по този начин и опасността от данни, е най -належащият му въпрос.

Даннизмът не би трябвало да опонира на човешкия капитал в мислени роботи по отношение на хората бъдеще. По -скоро ръководството на човешкия капитал е изправено пред кодиране посредством комплицираното броене на автоматизацията и увеличението по едно и също време. Производителност ”.

Това е част от поредност от постоянни проблеми за образование на бизнес учебни заведения, отдадени на алтернативите на бизнеса. Прочетете текста и публикациите от FT и на други места, препоръчани в края (и свързани с парчето), преди да разгледате повдигнатите въпроси. The series forms part of a wide-ranging collection of FT “instant teaching case studies ” that explore business challenges

Autor’s research shows that one outcome of the interplay between automation and augmentation in the US since 1940 has been the creation of a significant percentage of jobs that represent new types of work — from industrial engineers to nuclear reactor operators and mobile app developers.

However, “the new work is Bifurcated [между високоплатените и работни места с по-ниски доходи] “, споделя Autor. „ Тъй като остарялата работа е заличена в средата, от двете страни нараства новата работа. “

In turn, that bifurcation represents another significant contributor to the increasing urgency faced by human capital management functions.

Success in managing this delicate balancing act will depend largely on human capital management’s efficacy in achieving innovative work design and the sociotechnical systems principle of “joint optimisation ” — ensuring that organisational systems are intentionally optimised for value creation (the promise of dataism) както и качеството в трудовия опит.

Извличането на капацитета на данни, несъмнено, ще изисква от хората, само че по какъв начин тези двама основни герои си взаимодействат в генерирането на бизнес стойност, към момента се развива - и със обилни зависимости от региона на ръководството на човешкия капитал.

Някои аспекти на тази връзка ще бъдат подтиквани интринско. Други ще бъдат водени от сили като Global AI Race и демографски промени в развития свят. ; Четене

Глобалната AI съревнование: Китай догонва ли Съединени американски щати?

Незаключителната стойност на вземането на решения в индивида в ерата на AI (Harvard Business Review)

Защо „ работата на мъдростта “ е новата работа на знанието (Harvard Business Review)

Ставаме ли пост-литератно общество?

Технологията оказва помощ ли или наранява заетостта? (MIT)

Въпроси

• Какви са последствията от данни за водачеството и ръководството?

• Как може да се промени данните на данни сред труда и капитала?

• Какви благоприятни условия могат да трансформират силите на автоматизацията и агментацията да се отключат или да се отключват за служащи и за бизнес

Том Дейвис е клиничен помощник по бизнес администрация в Университета в Питсбърг, Джоузеф М Кац Аспирантура по бизнес