Księgarnia Ekonomiczna Wszystkie nasze publikacje są dostępne w KSIĘGARNI NAUKOWEJ
(filia Księgarni Ekonomicznej Kazimierz Leki Sp. z o.o.)
Al. Solidarności 83/89, 00-144 Warszawa  -  tel. 22 850 10 20  -  www.24naukowa.pl
Księgarnia PROFIT oraz
w Księgarni ekonomiczno-prawniczo-językowej PROFIT

Pl. Defilad 1, Metro Centrum, lok. 2002D

Nowości


Sztuczna inteligencja w kreowaniu wartości organizacji
druk

Sztuczna inteligencja w kreowaniu wartości organizacji

nowość

Andrzej Wodecki

Recenzenci: prof. dr hab. Bohdan Jung; prof. dr hab. inż Cezary Orłowski



Publikacje elektroniczne

 w przygotowaniu
Publikacja drukowana

69.00 PLN


oprawa miękka, klejona
format: B5
liczba stron : 246
wydana: listopad 2018
ISBN: 978-83-65648-93-8

gdzie kupić/przeczytać
    opis    
spis treści
recenzje
materiały dodatkowe
Celem monografii było przedstawienie wpływu sztucznej inteligencji na zarządzanie, generowanie wartości i reguły konkurowania współczesnych organizacji.
Metody i techniki sztucznej inteligencji rozwijają się w zawrotnym tempie, podobnie jak wspierająca je infrastruktura (serwery, karty graficzne, dedykowane procesory itp.). Towarzyszy temu rozwój technologii informatycznych, w szczególności zdecentralizowanych, rozproszonych architektur, które umożliwiają nie tylko zapisywanie danych, ale też śledzenie i zabezpieczanie transakcji oraz uruchamianie różnych aplikacji.
Jest to wyzwanie nie tylko dla menedżerów i inwestorów, ale też badaczy zainteresowanych efektywnym modelowaniem takich zjawisk.
Przedmiot badań prezentowany w opracowaniu jest bardzo szeroki – obejmuje nie tylko wiele obszarów działania organizacji, ale również rynki i rozmaite metody sztucznej inteligencji.
  • Wprowadzenie
  • 1. Modele kreowania wartości i zarządzania przewagą konkurencyjną
    • 1.1. Logiki kreowania wartości i osiągania przewag konkurencyjnych
      • 1.1.1. Wprowadzenie
      • 1.1.2. Wpływ technologii na logiki tworzenia wartości
      • 1.1.3. Łańcuchy wartości
      • 1.1.4. Motywacja do rozszerzenia koncepcji łańcuchów wartości
      • 1.1.5. Konstelacje wartości
      • 1.1.6. Sklepy wartości
      • 1.1.7. Sieci wartości
      • 1.1.8. Siatki wartości
      • 1.1.9. Struktury wartości w logikach zdominowanych przez usługi
      • 1.1.10. Podsumowanie
    • 1.2. Rola danych, informacji i wiedzy w generowaniu wartości
      • 1.2.1. Wiedza jako kluczowy zasób organizacji
      • 1.2.2. Dane, informacje, wiedza i mądrość w zarządzaniu wiedzą
      • 1.2.3. Pojęcie łańcucha wartości wiedzy
      • 1.2.4. Procesy transformacyjne w łańcuchu wiedzy
    • 1.3. Wpływ technologii informacyjnych na konfiguracje wartości i reguły konkurowania
      • 1.3.1. Upłynniona informacja w łańcuchu wartości
      • 1.3.2. Wpływ technologii informacyjnych na łańcuch wartości
      • 1.3.3. Wpływ systemów informacyjnych na konkurencyjność i struktury wartości
    • 1.4. Sieci wartości w branżach telekomunikacyjnych i informatycznych
      • 1.4.1. Motywacja do opracowania nowych metod oceny potencjału biznesowego w branżach informatycznych i telekomunikacyjnych
      • 1.4.2. Model punktów kontrolnych jako podstawa metody analizy potencjału biznesowego
      • 1.4.3. Modele sieci wartości w branży telekomunikacyjnej i mediów cyfrowych
    • 1.5. Kompetencje niezbędne do osiągnięcia przewagi konkurencyjnej
    • 1.6. Podsumowanie
  • 2. Metody i technologie sztucznej inteligencji
    • 2.1. Dane, informacje i wiedza we współczesnych systemach informacyjnych
      • 2.1.1. Inteligentne, połączone produkty
      • 2.1.2. Źródła danych
      • 2.1.3. Złożoność danych
      • 2.1.4. Metody przetwarzania danych
      • 2.1.5. Podsumowanie
    • 2.2. Pojęcie i podstawowe metody sztucznej inteligencji
      • 2.2.1. Definicje sztucznej inteligencji
      • 2.2.2. Klasyfikacja środowisk
      • 2.2.3. Rozwiązywanie problemów przez wyszukiwanie
      • 2.2.4. Wiedza i planowanie w sytuacjach pewnych
      • 2.2.5. Wiedza i planowanie w stanie niepewności
      • 2.2.6. Uczenie się
      • 2.2.7. Percepcja, komunikacja i działanie
      • 2.2.8. Możliwości twórcze i prognostyczne
      • 2.2.9. Podsumowanie
    • 2.3. Najważniejsze technologie AI
    • 2.4. Systemy klasy Cognitive Computing
      • 2.4.1. Cechy systemów klasy Cognitive Computing
      • 2.4.2. Komponenty i zasady projektowania systemów klasy Cognitive Computing
      • 2.4.3. Systemy klasy CC jako nowa jakość w zarządzaniu
    • 2.5. Podsumowanie
  • 3. Wpływ sztucznej inteligencji na aktywności i konkurencyjność organizacji
    • 3.1. Cele, przedmiot, metody i ilościowa analiza wyników badań
      • 3.1.1. Cele i przedmiot badań
      • 3.1.2. Metoda badań
      • 3.1.3. Analiza ilościowa wyników badań
    • 3.2. Wdrożenia systemów sztucznej inteligencji we współczesnych organizacjach
      • 3.2.1. Inwestycje w AI i wdrożenia tej klasy rozwiązań
      • 3.2.2. Kluczowe czynniki sukcesu
      • 3.2.3. Bariery i czynniki ryzyka
      • 3.2.4. Podsumowanie
    • 3.3. Wpływ systemów AI na aktywności w łańcuchu wartości
      • 3.3.1. Nowe wymagania wobec produktów
      • 3.3.2. Metody projektowania
      • 3.3.3. Nowe metody testowania produktów
      • 3.3.4. Nowe metody modyfikacji i aktualizacji produktów
      • 3.3.5. Nowe metody planowania
      • 3.3.6. Wyzwania
      • 3.3.7. Nowe kompetencje
      • 3.3.8. Produkcja i logistyka
      • 3.3.9. Marketing i sprzedaż
      • 3.3.10. Personalizacja, serwis i obsługa posprzedażowa
      • 3.3.11. Zarządzanie zasobami ludzkimi
      • 3.3.12. Zarządzanie informacjami i wiedzą
    • 3.4. Wpływ AI na konkurencyjność i rynki
      • 3.4.1. Producenci
      • 3.4.2. Klienci
      • 3.4.3. Dostawcy
      • 3.4.4. Nowi gracze
      • 3.4.5. Rynki
      • 3.4.6. Źródła przewagi konkurencyjnej
    • 3.5. Wpływ sztucznej inteligencji na rolę i kompetencje człowieka
      • 3.5.1. Nowe kompetencje
      • 3.5.2. Nowe role w organizacjach
      • 3.5.3. Podsumowanie
  • 4. Model generowania wartości w firmach i sieciach poznawczych
    • 4.1. Klasyfikacja technologii AI w kontekście generowania wartości
      • 4.1.1. Łańcuchy wartości wiedzy a procesy transformacji danych w systemach informacyjnych
      • 4.1.2. Klasyfikacja systemów AI wg miejsca w łańcuchu wartości wiedzy
      • 4.1.3. Klasyfikacja systemów AI wg funkcji poznawczych
    • 4.2. Model generowania wartości – poziom organizacji
      • 4.2.1. Proces generowania wartości
      • 4.2.2. Model generowania wartości
    • 4.3. Sieci poznawcze
      • 4.3.1. Klasyczne konstelacje wartości a systemy wartości oparte na AI
      • 4.3.2. Koncepcja sieci poznawczych
      • 4.3.3. Kluczowe kompetencje organizacji działających w sieciach poznawczych
    • 4.4. Podsumowanie
  • 5. Podsumowanie i rekomendacje przyszłych badań
  • Załącznik 1. Podsumowanie kompetencji pożądanych w organizacjach wdrażających rozwiązania AI
  • Załącznik 2. Wyzwania związane z wdrożeniem systemów sztucznej inteligencji
  • Załącznik 3. Lista przeanalizowanych w badaniach projektów i firm wykorzystujących AI lub wspierających ich projektowanie
  • Spis rysunków
  • Bibliografia

Gdańsk 2018.03.09


Prof. dr hab. inż. Cezary Orłowski



Recenzja wydawnicza pracy Pana dr inż. Andrzeja Wodeckiego pt.


Sztuczna inteligencja w kreowaniu wartości organizacji



Dostarczona mi do recenzji praca odnosi się do zastosowania metod sztucznej inteligencji w zarządzaniu. Autor pracy podjął się próby skonstruowania modelu wykorzystania sztucznej inteligencji do generowania wartości w firmach i sieciach poznawczych. W tym też celu podzielił pracę na cztery główne części. Poniżej przedstawiono strukturę pracy aby w przygotowaniu recenzji łatwiej było się odnieść się do zawartych w tej pracy treści.

I Modele kreowania wartości i zarządzania przewagą konkurencyjną
  • • logiki kreowania wartości i osiągania przewag konkurencyjnych
  • • rola danych, informacji i wiedzy w generowaniu wartości
  • • wpływ technologii informacyjnych na konfiguracje wartości i reguły konkurowani
  • • sieci wartości w branżach telekomunikacyjnych i informatycznych
  • • kompetencje niezbędne do osiągnięcia przewagi konkurencyjnej
II Metody i technologie sztucznej inteligencji
  • • dane, informacje i wiedza we współczesnych systemach informacyjnych
  • • pojęcie i podstawowe metody sztucznej inteligencji
  • • najważniejsze technologie AI
  • • systemy klasy cognitive computing
  • • podsumowanie
III Wpływ sztucznej inteligencji na aktywności i konkurencyjność organizacji
  • • adopcja systemów sztucznej inteligencji we współczesnych organizacjach
  • • wpływ systemów AI na aktywności w łańcuchu wartości
  • • wpływ AI na konkurencyjność i rynki
  • • wpływ sztucznej inteligencji na rolę i kompetencje człowieka
IV Model generowania wartości w firmach i sieciach poznawczych
  • • klasyfikacja technologii AI w kontekście generowania wartości
  • • model generowania wartości - poziom organizacji
  • • sieci poznawcze
  • • podsumowanie
V Podsumowanie

Załącznik 1.


opis badań
  • • cele i przedmiot badań
  • • pytania badawcze
  • • hipotezy
  • • metoda badań
  • • charakterystyka rozwiązań oferowanych przez badane firmy

Załącznik 2.
podsumowanie kompetencji pożądanych w organizacjach wdrażających rozwiązania AI

Załącznik 3. wyzwania związane z wdrożeniem systemów sztucznej inteligencji

Załącznik 4.
lista przeanalizowanych w badaniach projektów i firm wykorzystujących AI lub wspierających ich projektowanie

Spis rysunków


Bibliografia

Jest to pierwsza recenzowana praca w której opis części badawczej znajduje się w załączniku. Stąd też przy pierwszym czytaniu pracy miałem znaczny dyskomfort nie mogąc odszukać tej części, którą uważam zawsze za najważniejszą: opis celu pracy i metody weryfikacji celu lub pytań badawczych, hipotez, metody badawczej i procesu weryfikacji hipotez. Stosunkowo szybko jednak uporządkowałem spis treści (podany na początku pracy) aby moc się w trakcie przygotowania recenzji odnosić do dowolnego zakresu pracy.

Recenzje rozpocznę więc od odniesienia się do zakresu pracy widzianego z perspektywy postawionych przez autora pytań badawczych, hipotez i metod badawczych zaprezentowanych w załączniku 1.
 
Wydaje się, że celem tak postawionych pytań badawczych było wskazanie na obszar wiedzy niezbędny do realizacji celu pracy. Z ich treści wynika, że autor pracy wskazywał na potrzebę analizy kompendium wiedzy o wpływie metod i systemów sztucznej inteligencji na procesy organizacji (pierwsze cztery pytania). Ostatnie piąte pytanie odniesione było do potrzeby analizy zakresu niezbędnych kompetencji aby wykorzystywać przez organizacje systemy AI.

Następnie autor pracy przedstawił trzy hipotezy badacze, które wskazywały aby w procesie weryfikacji hipotez wykazać:

  • • ISTOTNNOSC wpływu systemów AI na aktywności podstawowe i wspierające w łańcuchu wartości
  • • Potrzebę analizy REGUŁ rynku aby wykazać ze na skutek zastosowania AI reguły te istotnie ulegają zmianie.
  • • Stan podwalin (??) dla metod sztucznej inteligencji.


Kolejno autor pracy wskazał na podejście do weryfikacji postawionych hipotez badawczych przy zastosowaniu metod badawczych:

  1. Analizy źródeł literaturowych poświęconych wpływowi systemów klasy AI na generowanie wartości w firmach i reguły konkurowania na rynkach.
  2. Identyfikacji blisko 400 i pogłębionej analizie 323 firm oraz projektów wykorzystujących technologie klasy AI oraz sztuczną inteligencję do podniesienia wartości produktów i usług.

Chciałabym w tym miejscu recenzji odnieść się do to proponowanego zakresu.Uwagi te przedstawię w pięciu punktach.

  1. Wydaje się że zakres pytań badawczych jest zbyt szeroki. Proponuje jego ograniczenie do analiz grup, typów, metod AI których oddziaływanie na wartość organizacji jest największa. Takie podejście stworzy warunki do pokazania zależności pomiędzy systemem a łańcuchem wartości firmy.
  2. Wydaje się także że konieczne wykazanie zależności pomiędzy postawionymi pytaniami badawczymi a z hipotezami.
  3. Z uwagi na to, że hipotezy podlegają procesowi walidacji/weryfikacji konieczne jest precyzyjne stawianie hipotez. Jeżeli hipoteza wskazuje na potrzebę oceny istotności (hipoteza 1) to tę istotność w procesie weryfikacji trzeba wykazać.
  4. Jeżeli autor pracy w stawianej hipotezie pyta o możliwość zmiany reguł rynku to takie reguły należy przedstawić aby następnie wykazać że podlegają one zmianie na skutek stosowania systemów AI.
  5. Hipotezy nie mogą być tak ogólne jak hipoteza piąta odnosząca się do szacowania podwalin dla metod sztucznej inteligencji bo takiej hipotezy nie da się zweryfikować.
Następnie chciałbym się odnieść do zaproponowanych metod badawczych.

  1. Proponowane przez autora metody badawcze pozwalają na analizę i być może syntezę stanu badań nad relacjami pomiędzy generowaniem wartości w firmach i regułami konkurowania na rynkach. W przypadku sformułowania reguły konkurowania pojawia się pytanie na ile są to formalne reguły i na ile te formalne reguły stanowią podstawę do tworzenia proponowanego przez autora modelu.
  2. Mam wątpliwości czy identyfikacja blisko 400 i pogłębiona analiza 323 firm oraz projektów wykorzystujących technologie klasy AI oraz sztucznej inteligencji do podniesienia wartości produktów i usług jest metodą badawczą która może być wykorzystana w konstruowaniu modelu.
  3. Autor w swojej pracy nie podaje ani metody ani narzędzi które były wykorzystywane przy tworzeniu modelu.
  4. Autor arbitralnie ocenia materiał badawczy, przyjmuje bez uzasadnienia własne kryteria i stosuje je.
Dlatego proponuję:

  1. Ponowną analizę zebranego materiału badawczego
  2. Ponowne postawienie pytań badawczych
  3. Pokazanie procesu wnioskowania pytania badawcze- stawiane hipotezy
  4. Znalezienie i zastosowanie adekwatnej metody badawcza
O ile stosunkowo szybko udałoby się postawić (na podstawie zgromadzonego materiału) pytania badacze i hipotezy to należy bardzo poważne rozważyć dobór metody badawczej która pozwalałaby na badanie zależności pomiędzy łańcuchem wartości a zastosowanymi dla podwyższenia tych wartości systemami AI. Może warto rozważyć zastosowanie metody CBR (Case Based Reasoning) ?

Uwagi szczegółowe do pracy

Ponieważ jest to recenzja wydawnicza stąd tez wnikliwie odniosłem się do układu pracy. Poniżej przedstawiono uwagi dotyczące całości pracy. Odniesienie do poszczególnych akapitów, rozdziałów, rysunków i tabel omówię z autorem pracy telefonicznie.

  1. Wymaga zmianie język pracy. Jest on zbyt płytki, brak analiz pogłębionych, (wszystkie rozdziały pracy).
  2. Zakres pracy jest zbyt szeroki. Proponuję zmniejszenie liczby stron o połowę usuwając wszystkie odniesienia z lat 80 i 90 ubiegłego wieku (rozdział I i II).
  3. Wszystkie prezentowane w pracy analizy wymagają uzasadnienia. Rysunki wymagają opisów. Podsumowania muszą być głębsze. (wszystkie rozdziały pracy).
Uwagi dotyczące poszczególnych akapitów, podrozdziałów i rozdziałów (wszystkie rozdziały pracy)

  1. Każdy akapit powinien składać się z trzech części - wprowadzenia, rozwinięcia i podsumowania który jest wprowadzeniem do kolejnego akapitu.
  2. Każdy podrozdział i rozdział powinien mieć podobną strukturę.
  3. Niezwykle ważne są podsumowania, które muszą odzwierciedlać treść rozdziału i pokazać ze autor widzi zarówno pozytywne jak i negatywne aspekty prezentowanego rozwiązania.
  4. Nagłówki rozdziałów/podrozdziałów powinny być opisowe aby odzwierciedlały zawartość pracy.
Uwagi ogólne

Sugeruję aby autor odszedł od koncepcji hipotez na rzecz celu pracy. Wtedy zostanie zachowana istniejąca struktura a autor skoncentruje się na budowie modelu a następnie podda go weryfikacji.

Można także odejść od budowy modelu na rzecz wkładu w rozwój teorii budowania wartości firmy poprzez wprowadzenie metod sztucznej inteligencji, Wtedy jednak należy przebudować strukturę pracy.

Podsumowanie

Na tym etapie przygotowania pracy nie kwalifikuje się ona do wydania.


Cezary Orłowski

Materiały uzupełniające:

Rysunek 2.7.- Klasyfikacja systemów wspomagających zarządzanie dużymi danymi - schemat szczegółowy
Rysunek 2.8.- Klasyfikacja systemów wspomagających projektowanie rozwiązań AI - schemat szczegółowy
Rysunek 3.1.- Wymiary klasyfikacji projektów AI zastosowane w badaniach - schemat szczegółowy

do góry ⇑

© edu-Libri s.c. | wykonanie: edu-Libri s.c.