科学＆テクノロジー

企業はデータ主義の約束と脅威をどのようにナビゲートしますか？

編集者のダイジェストのロックを無料でロック解除しますFTの編集者であるRoula Khalafは、この毎週のニュースレターでお気に入りのストーリーを選択します。1月に中国の人工知能が小さなラボが、一部のコストでOpenaiのChatGptを上回る大規模な言語モデルを構築する方法を示したとき、テクノロジーの世界はテールスピンになり、1日で株式市場から$ 1TNが消去されました。 deepseekヘッジファンドのマネージャーであるLiang Wenfengによって設立され、R1モデルをリリースし、人間の監督なしで自動的に学習し、改善できるモデルを予算内で構築する方法を詳述しました。この啓示は、中国の時代主義者と、テクノロジーにおける世界的な覇権を求めて米国が騎手を獲得しました。しかし、この現代の闘争、つまり「データ主義」の台頭と人的資本の将来への影響を支えるクリープには、あまり注意が払われていません。データ主義とは、より多くのデータを収集し、それをより強力なアルゴリズムだけに供給することによって、企業は真実を明らかにし、正しい決定を下し、価値を創造するという信念です。この見解は、管理理論の多くの基礎、および労働と資本の間の経済的相互作用に挑戦しながら、生成的AIに対するより高い期待を高めています。企業は、迫り来る人口統計の崖である「知識作業」の未来と仕事の課題に取り組んでいます。一部の人は、 文学後の社会 そして、人間開発の推進力としてのビジネスの静けさ。Deepseekの低コストの高性能AIモデルは、ハイテクの世界を通じて衝撃波を送信しました ©Greg Baker/- Getty Images人的資本管理は、産業革命以来見られない規模で、個人、会社、または社会のレベルでの混乱に直面しています。データ主義の約束と脅威の両方をどのようにナビゲートするかは、最も差し迫った問題です。データ主義は、想像上のロボットと人々の未来で人的資本と対立する必要はありません。むしろ、人的資本管理は、自動化の複雑な計算と同時に増強を介して暗号化されることに直面しています。「自動化は、仕事の入力を受けて労働者のためにそれを行うマシンと考えることができます」と、マサチューセッツ州の技術エコノミスト研究所であるデイビッド・オートルは言い、「人々ができることの多様性、人々ができることの質、または生産性を高める技術として増加する」と言います。これは、ビジネスジレンマに捧げられた一連の通常のビジネススクールに教えるケーススタディの一部です。提起された質問を検討する前に、最後に提案された（および作品内にリンクされている）テキストと他の場所の記事を読んでください。このシリーズは、ビジネス上の課題を探求するFT「インスタント教育ケーススタディ」の幅広いコレクションの一部を形成していますAutorの調査によると、1940年以降の米国での自動化と増強の相互作用の1つの結果は、産業エンジニアから原子炉オペレーター、モバイルアプリ開発者まで、新しいタイプの仕事を代表する雇用のかなりの割合を生み出していることが示されています。しかし、「新しい作品は分岐しています [between high-paying and lower-income jobs]」とオートは言います。「古い仕事が真ん中で消去されたため、どちらの側でも新しい仕事が成長しました。」 次に、その分岐は、人的資本管理機能が直面する緊急性の増加への別の重要な貢献者を表しています。この繊細なバランスをとることでの成功は、革新的な作業設計の達成における人的資本管理の有効性と「共同最適化」の社会技術システムの原則に大きく依存します。もちろん、データ主義の可能性を活用するには、人間が必要ですが、これら2人の主人公がビジネス価値を生み出す際にどのように相互作用しているかは、人的資本管理の分野に大きく依存しています。その関係のいくつかの側面は、知識の仕事が進化し、リモート作業に関してデテンテに到達するにつれて本質的に推進されます。その他は、世界的なAI人種や先進国全体の人口統計の変化などの力によって駆動されます。 これは、自動化と増強の変化する力に対して行われます。その進化が展開するにつれて、主権の覇権のためのゼロサム競争として頻繁に枠組されるものは、ビジネスにおける人的資本の役割を再構成する段階的な変化と並行して見ることができます。ディスカッションポイントさらに読むグローバルAIレース：中国は米国に追いついていますか？ AIの時代の人間の意思決定のかけがえのない価値 （ハーバードビジネスレビュー）なぜ「知恵が機能する」のは、新しい知識の仕事です （ハーバードビジネスレビュー）私たちは文学後の社会になりつつありますか？ テクノロジーは雇用を助けたり傷つけたりしますか？ （と）質問•リーダーシップと管理に対するデータ主義の意味は何ですか？•データ主義の進歩は、労働と資本の間の経済的相互作用をどのように変えるでしょうか？•労働者やビジネスのために、自動化と増強の施設のロックまたはロックを解除する機会は何ですか？•どのグループが勝者と敗者であると立っていますか？トム・デイビスは、ピッツバーグ大学ジョセフ・M・カッツ大学院の経営学の臨床助教授です #企業はデータ主義の約束と脅威をどのようにナビゲートしますか
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