論文の概要: Artificial Intelligence and Strategic Decision-Making: Evidence from Entrepreneurs and Investors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08811v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 15:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 14:53:53.798594
• Title: Artificial Intelligence and Strategic Decision-Making: Evidence from Entrepreneurs and Investors
• Title（参考訳）: 人工知能と戦略決定--起業家と投資家の証拠
• Authors: Felipe A. Csaszar, Harsh Ketkar, Hyunjin Kim,
• Abstract要約: 本稿では、企業における戦略的意思決定(SDM)プロセスに人工知能(AI)がどのような影響を与えるかを検討する。 我々は、AIが既存のSDMツールをどのように強化するかを説明し、主要なアクセラレータプログラムとスタートアップコンペティションから経験的な証拠を提供する。 SDMの根底にある重要な認知過程である探索、表現、集約について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores how artificial intelligence (AI) may impact the strategic decision-making (SDM) process in firms. We illustrate how AI could augment existing SDM tools and provide empirical evidence from a leading accelerator program and a startup competition that current Large Language Models (LLMs) can generate and evaluate strategies at a level comparable to entrepreneurs and investors. We then examine implications for key cognitive processes underlying SDM -- search, representation, and aggregation. Our analysis suggests AI has the potential to enhance the speed, quality, and scale of strategic analysis, while also enabling new approaches like virtual strategy simulations. However, the ultimate impact on firm performance will depend on competitive dynamics as AI capabilities progress. We propose a framework connecting AI use in SDM to firm outcomes and discuss how AI may reshape sources of competitive advantage. We conclude by considering how AI could both support and challenge core tenets of the theory-based view of strategy. Overall, our work maps out an emerging research frontier at the intersection of AI and strategy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、企業における戦略的意思決定(SDM)プロセスに人工知能(AI)がどのような影響を与えるかを検討する。 AIが既存のSDMツールを強化し、先進的なアクセラレータープログラムとスタートアップの競争から実証的な証拠を提供する方法を説明し、現在のLarge Language Models(LLMs)が起業家や投資家に匹敵するレベルで戦略を生成および評価することができることを説明した。 次に、SDMの根底にある重要な認知過程である探索、表現、集約について考察する。 我々の分析は、AIが戦略的分析のスピード、品質、スケールを高める可能性があり、同時に仮想戦略シミュレーションのような新しいアプローチを可能にすることを示唆している。 しかし、ファームパフォーマンスに対する究極の影響は、AI能力の進歩に伴って、競争力にかかっている。 我々は,SDMにおけるAI活用を確固たる結果に結びつける枠組みを提案し,AIが競争優位の源泉をいかに作り直すかについて議論する。 我々は、AIが戦略理論に基づく視点のコアテットをどのようにサポートし、挑戦できるかを考えることで結論付けた。 全体的に、私たちの研究はAIと戦略の交差点における新たな研究フロンティアを図示しています。

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