論文の概要: From Challenge to Change: Design Principles for AI Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05533v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 08:45:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.966663
• Title: From Challenge to Change: Design Principles for AI Transformations
• Title（参考訳）: チャレンジから変革へ:AI変革のための設計原則
• Authors: Theocharis Tavantzis, Stefano Lambiase, Daniel Russo, Robert Feldt,
• Abstract要約: 人工知能(AI)の急速な台頭は、ソフトウェア工学(SE)の変革である 本稿では、初期のAI導入時にSE組織をサポートするための行動ソフトウェア工学(BSE)インフォームド・ヒューマン中心のフレームワークを提案する。 このフレームワークは、AI戦略設計、AI戦略評価、コラボレーション、コミュニケーション、ガバナンスと倫理、リーダーシップ、組織文化、組織ダイナミクス、アップスキルの9つの側面で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.232567192178836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid rise of Artificial Intelligence (AI) is reshaping Software Engineering (SE), creating new opportunities while introducing human-centered challenges. Although prior work notes behavioral and other non-technical factors in AI integration, most studies still emphasize technical concerns and offer limited insight into how teams adapt to and trust AI. This paper proposes a Behavioral Software Engineering (BSE)-informed, human-centric framework to support SE organizations during early AI adoption. Using a mixed-methods approach, we built and refined the framework through a literature review of organizational change models and thematic analysis of interview data, producing concrete, actionable steps. The framework comprises nine dimensions: AI Strategy Design, AI Strategy Evaluation, Collaboration, Communication, Governance and Ethics, Leadership, Organizational Culture, Organizational Dynamics, and Up-skilling, each supported by design principles and actions. To gather preliminary practitioner input, we conducted a survey (N=105) and two expert workshops (N=4). Survey results show that Up-skilling (15.2%) and AI Strategy Design (15.1%) received the highest $100-method allocations, underscoring their perceived importance in early AI initiatives. Findings indicate that organizations currently prioritize procedural elements such as strategy design, while human-centered guardrails remain less developed. Workshop feedback reinforced these patterns and emphasized the need to ground the framework in real-world practice. By identifying key behavioral dimensions and offering actionable guidance, this work provides a pragmatic roadmap for navigating the socio-technical complexity of early AI adoption and highlights future research directions for human-centric AI in SE.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な普及は、ソフトウェア工学(SE)を変革し、人間中心の課題を導入しながら新たな機会を生み出している。 以前の研究では、AI統合における行動やその他の非技術的要因について言及していたが、ほとんどの研究は依然として技術的な懸念を強調し、チームがAIに適応し、信頼する方法について限定的な洞察を与えている。 本稿では、初期のAI導入時にSE組織をサポートするための行動ソフトウェア工学(BSE)インフォームド・ヒューマン中心のフレームワークを提案する。 混成メソッドのアプローチを用いて,組織変革モデルに関する文献レビューとインタビューデータのテーマ分析を通じてフレームワークを構築し,改良し,具体的かつ実行可能なステップを創出した。 このフレームワークは、AI戦略設計、AI戦略評価、コラボレーション、コミュニケーション、ガバナンスと倫理、リーダーシップ、組織文化、組織ダイナミクス、アップスキルの9つの側面で構成されている。 予備的な実践者の入力を収集するため,調査(N=105)と2つの専門家ワークショップ(N=4。 調査の結果、アップスキル(15.2%)とAI戦略設計(15.1%)が、初期のAIイニシアチブにおける彼らの認識された重要性を裏付ける、最高100メートルのアロケーションを受け取ったことが示されている。 発見によると、現在組織は戦略設計のような手続き的要素を優先しているが、人間中心のガードレールは開発が進んでいない。 ワークショップのフィードバックはこれらのパターンを強化し、現実の実践でフレームワークを基盤にする必要性を強調した。 重要な行動次元を特定し、実行可能なガイダンスを提供することで、この研究は、初期のAI導入の社会技術的複雑さをナビゲートするための実践的なロードマップを提供し、SEにおける人間中心AIの今後の研究方向を強調します。

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