論文の概要: Cross-Functional AI Task Forces (X-FAITs) for AI Transformation of Software Organizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10021v1
- Date: Thu, 15 May 2025 07:07:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.213491
- Title: Cross-Functional AI Task Forces (X-FAITs) for AI Transformation of Software Organizations
- Title（参考訳）: ソフトウェア組織のAIトランスフォーメーションのためのクロスファンクションAIタスクフォース(X-FAIT)
- Authors: Lucas Gren, Robert Feldt,
- Abstract要約: クロスファンクションAIタスクフォース(X-FAIT)は、戦略的AIの野心と運用実行のギャップを埋めることを目的としている。
X-FAITは、フォースフィールド分析、エグゼクティブスポンサーシップ、クロスファンクショナル統合、システマティックリスクアセスメント戦略を採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.847963830982241
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This experience report introduces the Cross-Functional AI Task Force (X-FAIT) framework to bridge the gap between strategic AI ambitions and operational execution within software-intensive organizations. Drawing from an Action Research case study at a global Swedish enterprise, we identify and address critical barriers such as departmental fragmentation, regulatory constraints, and organizational inertia that can impede successful AI transformation. X-FAIT employs force field analysis, executive sponsorship, cross-functional integration, and systematic risk assessment strategies to coordinate efforts across organizational boundaries, facilitating knowledge sharing and ensuring AI initiatives align with objectives. The framework provides both theoretical insights into AI-driven organizational transformation and practical guidance for software organizations aiming to effectively integrate AI into their daily workflows and, longer-term, products.
- Abstract（参考訳）: このエクスペリエンスレポートでは、戦略的AI野望とソフトウェア集約組織内の運用実行とのギャップを埋めるために、クロスファンクションAIタスクフォース(X-FAIT)フレームワークを導入している。
スウェーデンのグローバル企業におけるアクションリサーチのケーススタディから、部門分割や規制制約、AI変革の成功を妨げる組織の慣性といった重要な障壁を特定し、対処します。
X-FAITは、フォースフィールド分析、エグゼクティブスポンサーシップ、クロスファンクショナルな統合、組織の境界を越えての取り組みの調整、知識共有の促進、AIイニシアチブの目標との整合を保証するための体系的なリスク評価戦略を採用している。
このフレームワークは、AI駆動の組織変革に関する理論的洞察と、AIを日々のワークフローや長期的なプロダクトに効果的に統合することを目的とした、ソフトウェア組織のための実践的なガイダンスの両方を提供する。
関連論文リスト
- Perceptions of Agentic AI in Organizations: Implications for Responsible AI and ROI [0.0]
本稿では,エージェントAIの出現する状況の中で,組織がこのようなフレームワークをどのように認識し,適応するかを検討する。
エージェントAIシステムの本質的な複雑さと、その責任ある実装は、責任あるAI次元とテーマフレームワークの複雑な相互接続性に根ざし、組織的適応における重大な課題に寄与している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-15T19:15:06Z) - AI-Driven Human-Autonomy Teaming in Tactical Operations: Proposed Framework, Challenges, and Future Directions [10.16399860867284]
人工知能(AI)技術は、人間の意思決定能力を増強することで戦術的操作を変革している。
本稿では,AI駆動型人間自律チーム(HAT)を変革的アプローチとして検討する。
我々はAI駆動型HATの重要なコンポーネントに対処する包括的フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T15:05:16Z) - Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。
新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。
レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。
この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:18:10Z) - Organizing a Society of Language Models: Structures and Mechanisms for Enhanced Collective Intelligence [0.0]
本稿では,大規模言語モデルからコミュニティ構造への変換手法を提案する。
協力型AIシステムに特有のメリットと課題を提示する,階層的,フラット,ダイナミック,フェデレートされたさまざまな組織モデルについて検討する。
このようなコミュニティの実装は、AIにおける問題解決能力を改善するための大きな約束を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-06T20:15:45Z) - The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to
Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing
Workflows [55.2480439325792]
本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。
この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T01:45:14Z) - Investigate-Consolidate-Exploit: A General Strategy for Inter-Task Agent
Self-Evolution [92.84441068115517]
Investigate-Consolidate-Exploit(ICE)は、AIエージェントの適応性と柔軟性を高めるための新しい戦略である。
ICEは、真の自己進化のためのタスク間の知識の伝達を促進する。
XAgentフレームワークに関する我々の実験は、ICEの有効性を示し、API呼び出しを最大80%削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-25T07:47:49Z) - Integration and Implementation Strategies for AI Algorithm Deployment
with Smart Routing Rules and Workflow Management [0.37918614538294315]
本稿では、医療産業における人工知能(AI)ソリューションの普及を妨げる課題について概説する。
AI開発のための標準化されたフレームワークが存在しないことは、大きな障壁となり、それに対応するために新しいパラダイムが必要である。
本稿では,医療分野における異種アプリケーションの連携における相互運用の役割について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-17T19:38:37Z) - International Institutions for Advanced AI [47.449762587672986]
国際機関は、高度なAIシステムが人類に利益をもたらすための重要な役割を担っているかもしれない。
本稿では,これらの課題に対処するために,国際レベルで実施可能な一連のガバナンス機能について述べる。
これらの機能を4つの組織モデルに分類し、内部のシナジーを示し、既存の組織で先例を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T16:55:55Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Where Responsible AI meets Reality: Practitioner Perspectives on
Enablers for shifting Organizational Practices [3.119859292303396]
本稿では,組織文化と構造がAI実践における責任あるイニシアチブの有効性に与える影響を分析するための枠組みについて検討し,提案する。
我々は、業界で働く実践者との半構造化質的なインタビューの結果、共通の課題、倫理的緊張、そして責任あるAIイニシアチブのための効果的なイネーブラーについて調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-22T15:57:30Z)
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。