How Generative Artificial Intelligence Shapes Innovation Processes: An Evolutionary Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The rapid development of generative AI (GenAI) tools has ignited debates about their dual role in organizational innovation, capable of enhancing creativity and efficiency while introducing risks like instability, randomness, and hallucinations. Interestingly, the innovation process in organizations is not only a linear and planned procedure but also accommodates variation and randomness as the building blocks of serendipitous discoveries. Drawing on evolutionary theories of innovation, specifically the blind variation and selective retention framework, this study explores how GenAI-induced randomness can foster both deliberate and serendipitous innovations. By synthesizing the literature on AI, digital innovation, and serendipity in management, we have developed a set of propositions and research questions for leveraging AI-driven variation and ensuring responsible AI use in the selective retention of innovations. Specifically, we propose that incorporating GenAI into innovation processes increases the chances of encountering both non-random and random forms of variation, but firms must keep in mind the implicit impacts of GenAI on selective retention of innovative ideas. Our conceptualization advances the understanding of GenAI's impact on innovation processes, offering actionable insights for organizations aiming to harness innovation in dynamic environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».