Descrizione del progetto
Uno sguardo più attento alle interazioni dei dipendenti con i leader basati sull’intelligenza artificiale
La gestione e la leadership sono state a lungo considerate attività che solo gli esseri umani possono svolgere. Eppure, sempre più lavoratori in tutto il mondo ricevono istruzioni dai manager dell’intelligenza artificiale. Con le crescenti capacità dell’IA, anche le mansioni di leadership fornite dall’IA, come motivare e ispirare i dipendenti, potrebbero presto diventare una realtà. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto AIITL finanziato dall’UE studierà gli effetti della leadership proveniente da IA sulle prestazioni e sulla soddisfazione dei dipendenti. Attingendo alle teorie psicologiche, AIITL studierà come i leader IA influenzano i dipendenti a seconda dei compiti e degli stili di leadership. AIITL mira a condurre due studi empirici con più di mille dipendenti. I risultati forniranno indicazioni preziose per sostenere una forza lavoro europea dalle prestazioni elevate e appagata.
Obiettivo
Millions of employees around the globe work for an AI manager that structures their tasks and monitors their performance. While companies hope that such AI managers will lead to substantial performance benefits, it is critical that AI transits from a bureaucratic manager to an inspiring, transformational leader if companies want employee performance and satisfaction to peak. To date, however, research on the consequences of AI leadership cannot give relevant insights because scholars have studied employees in hypothetical scenarios or simplistic environments that do not mirror the complex realities of contemporary workplaces. My goal within the Marie Skodowska-Curie Fellowship is to tackle these problems by investigating interactions between employees and AI leaders from an interdependence theory view. Across two empirical studies with more than 1,400 employees, I will examine how AI leaders (programmed via a novel natural language processing tool) affect employees task performance and satisfaction when they really interact with AI leaders across interdependent tasks, different leadership styles, and work constellations. Given the rise of AI managers within Europe, this research will provide relevant scientific, practice, and policy insights aimed at sustaining a high-performing and satisfied European workforce of the future. I will accomplish these ambitious goals by combining my expertise with the profound knowledge of interdependence theory and longitudinal methods from Maastricht Universitys scholars. In sum, this action and the foreseen two top-tier publications will substantially advance my research (both theory and methods) skills and extend my professional and practice network. Maastricht University is an ideal fit for this fellowship that will be a significant boost for my academic career and will provide a cornerstone for becoming a mature and renowned scientist in the field of AI leadership, in particular, and organizational behavior, in particular.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinatore
6200 MD Maastricht
Paesi Bassi