연구가 AI가 다양한 팀 유형에 대해 의미하는 바를 우리에게 말해주는 것은 무엇입니까? ‘다른 유형’은 많은 것을 의미 할 수 있기 때문에, 우리는 팀이 얼마나 다른지에 따라 팀의 유형에 초점을 맞 춥니 다. 팀이 서로 다른 하위 그룹으로 구성되어 있는지 또는 팀의 모든 구성원이 동일한 배경과 인구 통계를 갖고 있는지 여부입니다. 팀에 하위 그룹이있는 경우 이러한 하위 그룹은 실수로 구분됩니다 (팀 연구원을 지질 학자와 혼동스럽게하지만 무엇을 할 수 있는지, 좋은 용어 임). 예를 들어, 프로젝트 팀은 모든 백인 팀 구성원이 25 세 미만의 남성이고 모든 흑인 구성원이 여성이고 40 세 이상인 경우 오류가 발생합니다 (여기에서 상관 관계가있는 속성은 인종, 연령 및 성별 임). 오늘날 많은 직장에서 흔히 볼 수있는 또 다른 예는 모든 젊은 직원이 ‘독립적 인 계약자’또는 컨설턴트 카테고리 아래 자영업자이고 다른 한 사람이 정규직으로 일하는 곳입니다.
AI가 들어오는 곳이 여기에 있습니다. 그런데 AI가 생각한 것보다 동의 된 정의를 찾는 것이 더 힘듭니다. AI의 “도구”를 하드웨어 및 소프트웨어로 생각합니다.이 소프트웨어는 특정 규칙으로 프로그래밍되지 않고 방대한 데이터 세트에서 “훈련”됩니다. AI는 이미 많은 사람들의 작업 방식을 바꾸고 있습니다. 영화화, 사기 탐지, 마케팅 리드 생성, 로봇 수술 및 언어 번역 서비스에 이미 적용되었습니다. AI 및 자동화 기술이 팀워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 특히 풀 타임 일을하지 않는 사람들 (Uber / Lyft 운전자와 파트 타임 작전을하는 사람들에 대해 생각하고있는 사람들)에 대해 작성 또는 연구 된 내용은 거의 없습니다.
결함에 대한 역할은 기술 접근성에 차이가있을 때 잠재적으로 중요 할 수 있습니다. 예를 들어 전업 직원이 액세스 할 수 있음을 의미하는 AI (독점 소프트웨어와 같은)를 소유하고 있지만 팀의 다른 구성원은 그렇지 않습니다. 이러한 불균형은 하위 팀을 갈등으로 이끌고 갈등을 따라 그룹을 나눌 수 있습니다. 지난 20 년 동안 Dora Lau와 Keith Murnighan의 원래 결함 개념이 모든 종류의 성능, 건강 및 기타 팀 측면을 예측하기 위해 팀에 큰 도움이 될 수 있습니다. 위험은 자원 (예 : 인공 지능)을 가진 사람들과 불평등에 대한 인식을 증가시키지 않는 사람들을 나누어 하위 그룹 간의 경쟁을 유도하는 것입니다. 개별 팀 구성원에 미치는 영향은 부분적으로 팀에서의 직책과 AI가 ‘외부인’이 소유 / 통제하는 경우 (컨설팅 팀은 자체 소프트웨어 또는 기술을 도입한다고 가정)와 같은 도구를 소유하지만 자영업자가 전통적으로 조직이 보유한 권한을 상쇄 할 수있는보다 수준 높은 경기장을 조성 할 수 있습니다. 이 경우 우발 노동자는 팀에서보다 많은 지렛대를 사용합니다. 전문 지식을 가진 사람과 AI 소유권 이외에, 또 다른 요소는 작업 자체입니다. 업무가 상호 의존적이며 팀을 필요로하는 한, 기술 확률이 낮아 자영업자를 대신 할 것이다.
“지식을 가진 사람, 도구를 소유 한 사람”아이디어에 따르면 AI는 조직이 인공 지능을 제어하는 경우 비정규 근로자를 높은 위험에 처하게 할 가능성이 높습니다 (예 : 자영업자가 현재 운전자가없는 자동차 기술로 전환) 차량 운전자). 그러나 비정규직 노동자가 조직의 전임 직원과 함께 전문가 역할을하는 경우 위험이 줄어 듭니다. ( “이 사람들을 데려 와서이 일을하는 법을 보여 줘!”) 조직이 인공 지능을 소유하고있을 때 비정규직 직원들에게는 약간의 위험이 있습니다. 잠재적으로 전임 직원을 교육하여 임시 직원을 대신 할 수 있기 때문입니다. 이 모든 일은 한 직장에서 일어났습니다.
현실에 직면 해 보자. 이러한 시나리오와 관계 뒤에있는 패턴을 예측하는 것은 거의 체계적인 연구가 이루어지지 않았기 때문에 추측이다. 그러나 인공 지능이 확대되고 있다는 추측은 없으며 많은 사람들은 인공 지능 또는 일부 변종에 의한 일자리가 위험 할 수 있음을 두려워합니다. 역사 학자들은 러 다이 트에게 돌아가서 기계 자체에 항의하지 않았다고 말하면서 실제로 작동시키는 데 숙련되어있었습니다. 그들의 쇠고기는 근무 시간과 조건의 변화에 관한 것이었다. 이것은 AI와 그 의미를 이해하는 방법에 대한 단서를 제공 할 수 있습니다. 우리는 모든 주요 산업에서 파트 타임 및 비정규 고용이 발견되고 모든 교육 수준에 의해 대표된다는 것을 알고 있습니다. 인공 지능의 진보에 직접적으로 영향을받지 않았거나, 영향을받은 사람을 알게되면 곧 완료 될 것입니다. 그러면 사람들은 이것을 어떻게 준비해야합니까? 그것은 미래의 글에서 다룰 주제입니다.
체스터 철자와 카테리나 베즈루 코바 글
