Tel: +998712392813
Search

Том 5 № 2 (2026)
«Экономика труда и человеческий капитал» Научный электронный журнал

Человеческий капитал

ЛИДЕРСТВО В ЭПОХУ АЛГОРИТМОВ: НОВЫЕ НАВЫКИ, НЕОБХОДИМЫЕ МЕНЕДЖЕРАМ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИИ

DOI 10.55439/lehc/vol5iss2/299 Google Scholar Google Scholar Страницы 55-69

Опубликован 2026-06-29

Авторы
Сирожиддинова Шахризода Давроновна
Организация
Студентка Международного университета туризма и культурного наследия «Шелковый путь»
PDF (английский)

Аннотация

Стремительное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы кардинально изменило управленческие функции практически во всех секторах. Данное теоретическое исследование направлено на определение компетенций, которыми должны обладать современные лидеры для успешного управления ИИ в своих организациях. На основе систематического нарративного обзора 34 различных типов исследовательских документов, опубликованных в период с 2015 по 2024 год (включая рецензируемые журнальные статьи, отчеты практиков, правительственные политические документы и фундаментальные монографии), мы представляем Модель компетенций алгоритмического лидерства (ALC Model) в качестве нашего научного вклада. Модель ALC состоит из трех областей: (1) Алгоритмическая грамотность, (2) Этическая ответственность и (3) Человекоцентричное содействие. Эти три области компетенций взаимосвязаны и дополняют друг друга. Модель ALC теоретически обоснована литературой по организационному поведению, этике науки о данных и управлению ИИ, а также сопоставлена с существующими эмпирическими исследованиями и ключевыми регуляторными нормами, включая недавно разработанный Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте (2024). Мы также рассматриваем доказательства, подтверждающие каждую область компетенций, сравниваем модель ALC с предыдущими концепциями и описываем ее значение для программ развития лидерства, HR-политики и структур управления ИИ в масштабах всей организации. В исследовании признаются определенные ограничения, включая отсутствие первичных эмпирических данных, и предлагается структурированная программа для будущих количественных и качественных исследований с целью валидации модели ALC.

Библиографические ссылки

  1. Burns, J. M. (1978). Leadership. Harper & Row
  2. Cath, C. (2018). Governing artificial intelligence: Ethical, legal and technical opportunities and challenges. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 376(2133), 20180080. https://doi.org/10.1098/rsta.2018.0080
  3. Dafoe, A. (2018). AI governance: A research agenda. Future of Humanity Institute, University of Oxford
  4. European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union
  5. Grant, M. J., & Booth, A. (2009). A typology of reviews: An analysis of 14 review types and associated methodologies. Health Information & Libraries Journal, 26(2), 91–108. https://doi.org/10.1111/j.1471- 1842.2009.00848.x
  6. Greenleaf, R. K. (1977). Servant leadership: A journey into the nature of legitimate power and greatness. Paulist Press
  7. Harreis, H., Koullias, T., Roberts, R., & Te, K. (2023, June). Rewired: The McKinsey guide to outcompeting in the age of digital and AI. McKinsey & Company
  8. Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
  9. Kolbjørnsrud, V., Amico, R., & Thomas, R. J. (2016). How artificial intelligence will redefine management. Harvard Business Review. https://hbr.org/2016/11/how-artificial-intelligence-will-redefine- management
  10. McKinsey & Company. (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. McKinsey Global Institute
  11. O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishers
  12. Orlikowski, W. J. (2000). Using technology and constituting structures: A practice lens for studying technology in organizations. Organization Science, 11(4), 404–428. https://doi.org/10.1287/orsc.11.4.404.14600
  13. Pasquale, F. (2015). The black box society: The secret algorithms that control money and information. Harvard University Press
  14. Ransbotham, S., Candelon, F., Kiron, D., LaFountain, B., & Khodabandeh, S. (2020). The cultural benefits of artificial intelligence in the enterprise. MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group
  15. Thomas, J., & Harden, A. (2008). Methods for the thematic synthesis of qualitative research in systematic reviews. BMC Medical Research Methodology, 8(1), 45. https://doi.org/10.1186/1471-2288-8-45
  16. Weick, K. E. (1995). Sensemaking in organizations. SAGE Publications

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.