論文の概要: Enhancing Workplace Productivity and Well-being Using AI Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02368v1
• Date: Sat, 04 Jan 2025 20:11:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:06:26.878775
• Title: Enhancing Workplace Productivity and Well-being Using AI Agent
• Title（参考訳）: AIエージェントによる職場生産性と幸福度の向上
• Authors: Ravirajan K, Arvind Sundarajan,
• Abstract要約: 本稿では、職場生産性と従業員の幸福感を高めるために人工知能(AI)の利用について論じる。 機械学習(ML)技術と神経生物学的データを統合することにより、提案手法は人間の倫理基準に適合する。 このシステムは、従業員からの生体フィードバックを利用して、パーソナライズされたヘルスプロンプトを生成し、支援作業環境を育む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper discusses the use of Artificial Intelligence (AI) to enhance workplace productivity and employee well-being. By integrating machine learning (ML) techniques with neurobiological data, the proposed approaches ensure alignment with human ethical standards through value alignment models and Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) for autonomous task management. The system utilizes biometric feedback from employees to generate personalized health prompts, fostering a supportive work environment that encourages physical activity. Additionally, we explore decentralized multi-agent systems for improved collaboration and decision-making frameworks that enhance transparency. Various approaches using ML techniques in conjunction with AI implementations are discussed. Together, these innovations aim to create a more productive and health-conscious workplace. These outcomes assist HR management and organizations in launching more rational career progression streams for employees and facilitating organizational transformation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、職場生産性と従業員の幸福感を高めるために人工知能(AI)の利用について論じる。 機械学習(ML)技術と神経生物学的データを統合することにより、自律的なタスク管理のための価値アライメントモデルと階層強化学習(HRL)を通じて、人間の倫理基準との整合性を確保することができる。 このシステムは、従業員からの生体フィードバックを利用してパーソナライズされたヘルスプロンプトを生成し、身体活動を促進する支援作業環境を育成する。 さらに、コラボレーションの改善と透明性を高めるための意思決定フレームワークのための分散マルチエージェントシステムについても検討する。 ML技術とAI実装を併用したさまざまなアプローチについて論じる。 これらのイノベーションは、より生産的で健康に配慮した職場を作ることを目的としています。 これらの成果は、人事管理や組織が従業員のためのより合理的なキャリア進展ストリームを立ち上げ、組織変革を促進するのに役立ちます。

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