هدف این مطالعه بررسی و تبیین ابعاد مفهومی و نظری هم‌افزایی میان هوش مصنوعی و رهبری آینده‌محور با تأکید بر نقش فناوری‌های هوشمند در تحول سبک‌های رهبری و تصمیم‌گیری سازمانی است. این پژوهش از نوع مرور نظام‌مند کیفی است که با روش تحلیل محتوای استقرایی انجام ش
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی, رهبری آینده‌محور, رهبری دیجیتال, هم‌افزایی انسان و ماشین, رهبری اخلاقمدارچکیده
هدف این مطالعه بررسی و تبیین ابعاد مفهومی و نظری هم‌افزایی میان هوش مصنوعی و رهبری آینده‌محور با تأکید بر نقش فناوری‌های هوشمند در تحول سبک‌های رهبری و تصمیم‌گیری سازمانی است. این پژوهش از نوع مرور نظام‌مند کیفی است که با روش تحلیل محتوای استقرایی انجام شد. جامعه پژوهش شامل کلیه مقالات علمی منتشرشده در پایگاه‌های بین‌المللی Scopus، Web of Science، ScienceDirect و Google Scholar بین سال‌های 2015 تا 2025 بود. پس از غربال‌گری بر اساس معیارهای ورود و خروج، در نهایت 12 مقاله واجد شرایط انتخاب و با استفاده از نرم‌افزار NVivo نسخه 14 تحلیل شدند. داده‌ها از طریق مرور متون گردآوری و با روش کدگذاری باز، محوری و انتخابی تجزیه و تحلیل گردیدند تا مضامین اصلی تا رسیدن به اشباع نظری استخراج شوند. نتایج نشان داد که هم‌افزایی میان هوش مصنوعی و رهبری آینده‌محور در سه محور اساسی قابل تبیین است: تحول نقش رهبران در عصر دیجیتال، تعامل انسان و ماشین در تصمیم‌سازی، و توسعه ظرفیت‌های آینده‌نگر سازمانی مبتنی بر فناوری‌های هوشمند. رهبران آینده‌محور با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، توانایی بیشتری در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی تغییرات محیطی و هدایت اخلاقی تصمیمات سازمانی دارند. همچنین یافته‌ها بر اهمیت رهبری اخلاق‌مدار، اعتماد فناورانه، و هوش هیجانی در محیط‌های هوشمند تأکید داشتند. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که رهبری آینده‌محور در عصر هوش مصنوعی نیازمند ترکیب بینش انسانی با توان تحلیلی ماشین است. هم‌افزایی میان انسان و فناوری می‌تواند به خلق سازمان‌هایی منجر شود که علاوه بر کارایی و نوآوری، از انعطاف‌پذیری و مسئولیت‌پذیری اخلاقی بیشتری برخوردارند. درک و به‌کارگیری این هم‌افزایی می‌تواند مسیر تحول رهبری و حکمرانی سازمانی در قرن بیست‌ویکم را بازتعریف کند.
دانلودها
مراجع
Avolio, B. J., Sosik, J. J., Kahai, S. S., & Baker, B. (2014). E-leadership: Re-examining transformations in leadership source and transmission. The Leadership Quarterly, 25(6), 1053–1078.
Beer, M., Finnström, M., & Schrader, D. (2016). Why leadership training fails—and what to do about it. Harvard Business Review, 94(10), 50–57.
Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 149–159.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. New York: W. W. Norton & Company.
Chesbrough, H. (2020). Open innovation results: Going beyond the hype and getting down to business. Oxford University Press.
Dignum, V. (2019). Responsible artificial intelligence: How to develop and use AI in a responsible way. Springer.
Goleman, D. (2020). Emotional intelligence: Why it can matter more than IQ. Bantam.
Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5–14.
Kane, G. C. (2019). The technology fallacy: How people are the real key to digital transformation. MIT Press.
Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial intelligence and management: The automation–augmentation paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192–210.
Reeves, M., Levin, S., & Harnoss, J. (2020). The imagination machine: How leaders can harness AI to shape the future. Boston Consulting Group Report.
Schein, E. H., & Schein, P. (2017). Organizational culture and leadership (5th ed.). Wiley.
Schoemaker, P. J., & Tetlock, P. E. (2016). Superforecasting: How to upgrade your company’s judgment. Harvard Business Review, 94(1), 72–78.
Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & Krogh, G. (2019). Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 66–83.
Varian, H. R. (2019). Artificial intelligence, economics, and industrial organization. NBER Working Paper Series, 24839.
