論文の概要: Making AI Work: An Autoethnography of a Workaround in Higher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21055v1
- Date: Wed, 24 Dec 2025 08:48:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.742391
- Title: Making AI Work: An Autoethnography of a Workaround in Higher Education
- Title（参考訳）: AIワークを実現する - 高等教育における回避策のオートエスノグラフィ
- Authors: Shang Chieh Lee, Bhuva Narayan, Simon Buckingham Shum, Stella Ng, A. Baki Kocaballi,
- Abstract要約: この研究は、ユーザ主導の回避策は、社会技術統合の不可欠な行為として理解されるべきである、と論じている。
複雑な組織政治において、GenAIを統合するために必要な目に見えない労働力は、実際にどのように機能するかという周辺的要素よりも、重要であることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8437067145252217
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Research on the implementation of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in higher education often focuses on strategic goals, overlooking the hidden, and often politically charged, labour required to make it functional. This paper provides an insider's account of the sociotechnical friction that arises when an institutional goal of empowering non-technical staff conflicts with the technical limitations of enterprise Large Language Models (LLMs). Through analytic autoethnography, this study examines a GenAI project pushed to an impasse, focusing on a workaround developed to navigate not only technical constraints but also the combined challenge of organisational territoriality and assertions of positional power. Drawing upon Alter's (2014) theory of workarounds, the analysis interprets "articulation work" as a form of "invisible labour". By engaging with the Information Systems (IS) domains of user innovation and technology-in-practice, this study argues that such user-driven workarounds should be understood not as deviations, but as integral acts of sociotechnical integration. This integration, however, highlights the central paradoxes of modern GenAI where such workarounds for "unfinished" systems can simultaneously create unofficial "shadow" systems and obscure the crucial, yet invisible, sociotechnical labour involved. The findings suggest that the invisible labour required to integrate GenAI within complex organisational politics is an important, rather than peripheral, component of how it becomes functional in practice.
- Abstract（参考訳）: 高等教育におけるジェネレーティブ・人工知能(GenAI)の実装に関する研究は、しばしば戦略目標に焦点を合わせ、それを機能させるために必要とされる、隠された、政治的に責任を負った労働力を見渡す。
本稿では,非技術スタッフの権限付与という制度的目標が,企業大規模言語モデル(LLM)の技術的制約と矛盾する場合に生じる社会技術的摩擦をインサイダーが説明する。
分析的自己エスノグラフィーを通じて、技術的制約だけでなく、組織的領域性の課題と位置的権限の主張を兼ね備えた回避策に焦点を当てたGenAIプロジェクトについて検討した。
アルター(2014年)のワークアラウンドの理論に基づいて、この分析は「不可視労働」の形式として「調停作業」を解釈している。
ユーザイノベーションとテクノロジー・イン・実践のIT(Information Systems)ドメインに係わることにより、このようなユーザ主導の回避策は逸脱ではなく、社会技術統合の不可欠な行為として理解されるべきである、と本研究は主張する。
しかし、この統合は「未完成」なシステムに対するこのような回避策が、非公式な「陰影」システムを同時に作成し、重要で目に見えない社会技術的労働を曖昧にする現代のGenAIの中心的パラドックスを強調している。
この結果から,GenAIを複雑な組織政治に組み込むために必要な目に見えない労働力は,実際にどのように機能するかという,周辺的ではなく,重要な要素であることが示唆された。
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