An Employee-Centric Perspective on AI at Work: Insights for Optimizing Implementation and Use
Notice bibliographique
Résumé
The developments in Artificial Intelligence (AI) skyrocket and organizations are increasingly implementing AI systems in their work processes. As a consequence, AI systems seem to dictate how organizations and work are transformed. Our view is that such a technocratic perspective can harm both employees and organizations, and therefore argue that research needs to adopt an employee-centric perspective on the implementation and use of AI at work. The symposium explores how individual employees and teams react to, interact and collaborate with AI. Our first presentation offers a detailed insight into how the implementation of an AI-based decision support systems changes jobs. The second presenter will present a cognitive perspective on employee adaptation to advanced technology and highlight the role of individual differences. The third presenter focuses on the importance of employee readiness for working with embodied AI systems and how training can enhance readiness. The fourth presentation discusses the challenges and opportunities when onboarding an autonomous AI agent into a all human team. Finally, our fifth presenter explores whether employees assign gender-based stereotypes to AI systems and how these perceptions affect the integration of AI in the workplace. Following the presentations, we will hold an open discussion led by the chairs, to discuss the implications of the presented studies for research and the implications for organizational practice. How the introduction of AI re-shapes work: An example from the railway sector Author: Lena Schneider; Author: Daniel Boos; - The Role of Cognition in the Adaptation to Technologies: An updated taxonomy Author: Eva Gößwein; University of Duisburg-Essen Author: Magnus Liebherr; University of Duisburg-Essen Understanding and Enhancing Employee Readiness for Human-Robot Collaboration:A mixed-method approach Author: Raquel Salcedo Gil; Eindhoven University of Technology Author: Sonja Rispens; Author: Pascale Le Blanc; Eindhoven University of Technology Author: Anna-Sophie Ulfert; Welcome to the Team? How to Onboard Autonomous Agents to All-Human Teams Author: Thomas Alexander O'Neill; University of Calgary Author: Jonn Henke; University of Calgary Author: Aimee Kane; Duquesne University Author: Christopher Flathmann; Clemson University Author: Nathan McNeese; Clemson University The Impact of AI Gender Features on Human-AI Interaction Author: Huiru Evangeline Yang; IESEG School of Management Author: Yekaterina Bezrukova; University at Buffalo, School of Management Author: Terri L Griffith; Simon Fraser University Author: Chester S. Spell; Rutgers University
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,026 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».