論文の概要: The Impact of Generative Artificial Intelligence on Ideation and the performance of Innovation Teams (Preprint)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18357v2
- Date: Sat, 02 Nov 2024 21:03:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:26:46.851745
- Title: The Impact of Generative Artificial Intelligence on Ideation and the performance of Innovation Teams (Preprint)
- Title(参考訳): 創造的人工知能がイノベーションチームの理想とパフォーマンスに及ぼす影響(プレプリント)
- Authors: Michael Gindert, Marvin Lutz Müller,
- Abstract要約: この研究は、知識の流出、ジェネレーション、応用に対するAIの効果を理解するために、知識スパイルオーバー理論を応用している。
その結果,GenAIは神経回路の知識スパイルオーバー理論の重要な要素に肯定的な影響を与えることが明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This study investigates the impact of Generative Artificial Intelligence (GenAI) on the dynam-ics and performance of innovation teams during the idea generation phase of the innovation process. Utilizing a custom AI-augmented ideation tool, the study applies the Knowledge Spill-over Theory of Entrepreneurship to understand the effects of AI on knowledge spillover, gen-eration and application. Through a framed field experiment with participants divided into exper-imental and control groups, findings indicate that AI-augmented teams generated higher quali-ty ideas in less time. GenAI application led to improved efficiency, knowledge exchange, in-creased satisfaction and engagement as well as enhanced idea diversity. These results high-light the transformative role of the field of AI within the innovation management domain and shows that GenAI has a positive impact on important elements of the Knowledge Spillover Theory of Entrepeneurship, emphasizing its potential impact on innovation, entrepreneurship, and economic growth. Future research should further explore the dynamic interaction be-tween GenAI and creative processes.
- Abstract(参考訳): 本研究では,創発的人工知能(GenAI)がイノベーションプロセスのアイデア生成フェーズにおけるイノベーションチームのダイナミクスとパフォーマンスに与える影響について検討する。
この研究は、AIが知識の流出、ジェネレーション、応用に与える影響を理解するために、知識スパイルオーバ理論(Knowledge Spill-over Theory of Entrepreneurship)を応用している。
参加者によるフレームドフィールド実験を通じて,AIによって強化されたチームが,より少ない時間でより質の高いアイデアを創出したことが示唆された。
GenAIの応用は、効率の向上、知識交換、改善された満足度とエンゲージメント、さらにはアイデアの多様性の向上につながった。
これらの結果は、イノベーション管理領域におけるAI分野の変革的役割を高く評価し、GenAIが知識スパイルオーバー理論の重要な要素に肯定的な影響を与え、イノベーション、起業家シップ、経済成長にその潜在的影響を強調していることを示している。
今後の研究は、GenAIと創造的プロセスの間の動的相互作用をさらに探求する。
関連論文リスト
- Generative AI in Health Economics and Outcomes Research: A Taxonomy of Key Definitions and Emerging Applications, an ISPOR Working Group Report [12.204470166456561]
ジェネレーティブAIは、健康経済学と成果研究(HEOR)において大きな可能性を秘めている
生成AIは、HEORに大きな可能性を示し、効率性、生産性を高め、複雑な課題に対する新しいソリューションを提供する。
ファウンデーションモデルは複雑なタスクを自動化する上で有望だが、科学的信頼性、バイアス、解釈可能性、ワークフローの統合には課題が残っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-26T15:42:50Z) - Generative AI and Its Impact on Personalized Intelligent Tutoring Systems [0.0]
生成AIは、動的コンテンツ生成、リアルタイムフィードバック、適応学習経路を通じてパーソナライズされた教育を可能にする。
報告では、自動質問生成、カスタマイズされたフィードバック機構、対話システムなどの重要な応用について検討する。
今後の方向性は、マルチモーダルAI統合の潜在的な進歩、学習システムにおける感情的知性、そしてAI駆動型教育の倫理的意味を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T16:01:01Z) - Predicting the Impact of Generative AI Using an Agent-Based Model [0.0]
生成人工知能(AI)システムは、人間の創造性を模倣するコンテンツを自律的に生成することで産業を変革した。
本稿ではエージェント・ベース・モデリング(ABM)を用いてこれらの意味を探索する。
ABMは個人、ビジネス、政府エージェントを統合し、教育、スキル獲得、AIの採用、規制対応などのダイナミクスをシミュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-30T13:13:56Z) - Generative AI Adoption in Classroom in Context of Technology Acceptance Model (TAM) and the Innovation Diffusion Theory (IDT) [1.9659095632676098]
本研究は, 教育者の認知とGenAI, LLMの受容に影響を及ぼす要因を明らかにすることを目的とする。
本研究は,GenAIツールの有用性と,その受容性との間に強い正の相関関係があることを明らかにする。
使用の容易さが重要な要因として現れたが、それより少なかったため、受け入れに影響が及んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T22:41:51Z) - Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [58.690250000579496]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。
我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T23:54:51Z) - Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。
AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T08:49:12Z) - From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A Survey of Reshaping the
Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape [5.852005817069381]
生成人工知能(AI)の現状と今後の動向について批判的考察
GoogleのGeminiや、予想されるOpenAI Q*プロジェクトといったイノベーションが、さまざまなドメインにわたる研究の優先順位とアプリケーションをどう変えているのかを調査した。
この研究は、倫理的および人間中心の手法をAI開発に取り入れることの重要性を強調し、社会規範と福祉の整合性を確保した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T01:11:39Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T21:16:56Z) - Learning from learning machines: a new generation of AI technology to
meet the needs of science [59.261050918992325]
科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。
産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-27T00:55:21Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。