L'IA peut assumer des rôles de gestion clés dans la recherche scientifique, selon une étude

Une nouvelle recherche de l'ESMT Berlin montre comment l'IA peut gérer les participants humains dans des projets de recherche à grande échelle, en prenant en charge des fonctions telles que l'attribution des tâches, la coordination et la motivation.

Chercheurs Maximilian Koehler, Ph.D. candidat à l'ESMT, et Henry Sauermann, professeur de stratégie à l'ESMT, explorent le rôle de l'IA, non pas en tant que « travailleur » effectuant des tâches de recherche spécifiques telles que la collecte et l'analyse de données, mais en tant que « gestionnaire » de travailleurs humains effectuant de telles tâches. La gestion algorithmique (MA) suggère un changement significatif dans la manière dont les projets de recherche sont menés et peut permettre aux projets de fonctionner à plus grande échelle et de manière plus efficace.

Face à la complexité et à la portée de la recherche scientifique qui augmentent rapidement, l'étude, publiée dans Politique de rechercheillustre que l'IA peut non seulement reproduire, mais aussi potentiellement surpasser les gestionnaires humains en tirant parti de ses capacités instantanées, complètes et interactives.

En étudiant la gestion algorithmique dans les sciences participatives et citoyennes, Koehler et Sauermann discutent d'exemples de la façon dont l'IA remplit efficacement cinq fonctions de gestion importantes : la division et l'attribution des tâches, la direction, la coordination, la motivation et le soutien à l'apprentissage.

Les chercheurs ont étudié les projets au moyen de documents en ligne ; en interrogeant les organisateurs, les développeurs d'IA et les participants au projet ; et en rejoignant certains projets en tant que participants. Cela a permis aux chercheurs d’identifier des projets qui utilisent la gestion algorithmique, de comprendre comment l’IA remplit les fonctions de gestion et d’explorer quand la FA pourrait être plus efficace.

Le nombre croissant de cas d’utilisation suggère que l’adoption de la FA pourrait être un facteur essentiel pour améliorer la productivité de la recherche. « Les capacités de l'intelligence artificielle ont atteint un point où l'IA peut désormais améliorer considérablement la portée et l'efficacité de la recherche scientifique en gérant des projets complexes et à grande échelle », déclare Koehler.

Dans une comparaison quantitative avec un échantillon plus large de projets, l'étude révèle également que les projets basés sur la FA sont souvent plus grands que les projets qui n'utilisent pas la FA et sont associés à des plateformes qui donnent accès à des outils d'IA partagés. Cela suggère que la FA peut permettre aux projets de se développer, mais nécessite également des infrastructures techniques que les projets autonomes peuvent avoir du mal à développer.

Ces tendances indiquent des sources changeantes d’avantage concurrentiel dans la recherche et peuvent avoir des implications importantes pour les bailleurs de fonds de la recherche, les plateformes de recherche numérique et les grands organismes de recherche tels que les universités ou les laboratoires de R&D des entreprises.

Même si l’IA peut assumer d’importantes fonctions de gestion, cela ne signifie pas que les enquêteurs principaux ou les gestionnaires humains deviendront obsolètes. Sauermann note : « Si l'IA pouvait prendre en charge certaines des fonctions de gestion les plus algorithmiques et les plus banales, les dirigeants humains pourraient porter leur attention sur des tâches plus stratégiques et sociales telles que l'identification d'objectifs de recherche de grande valeur, la collecte de fonds ou la construction d'une culture organisationnelle efficace. « .

Fourni par l'École européenne de gestion et de technologie (ESMT)