Uppsats

Accelerera kunskapsspiralen – lärande om generativ AI i kunskapsarbete : En kvalitativ fallstudie om hur kunskap uppstår genom lärande på individnivå och kunskapsdelning på gruppnivå i en kunskapsarbetande organisation

Master-uppsats

Linköpings universitet/Institutionen för ekonomisk och industriell utveckling

Publicerad: 2024

Språk: Svenska

Nyckelord

klicka för att söka

⌕Knowledge Management ⌕Generative AI ⌕knowledge work ⌕kunskapsarbete ⌕Generativ AI ⌕Workplace learning ⌕Kunskapsdelning ⌕Practical Application ⌕Lärande på arbetsplatsen ⌕Praktisk tillämpning

Sammanfattning

Artificiell intelligens (AI) har blivit en central del av utvecklingen hos moderna organisationer, med potential att förändra arbetssätt och öka effektivitet och konkurrenskraft. Generativ AI, som skapar innehåll baserat på mönster i befintliga data, har snabbt utvecklats och väckt stor uppmärksamhet i olika branscher. Trots dess potential för kunskapsarbete används det fortfarande inte i stor utsträckning inom organisationer. Med fokus på individuellt lärande och kunskapsdelning, strävar denna fallstudie efter att bidra med insikter om hur kunskap om generativ AI uppstår och sprids för att främja innovationens integrering i kunskapsarbete. Den teoretiska referensramen baseras på relevanta artiklar om generativ AI i kunskapsarbete och traditionell litteratur om lärande och kunskapsdelning i organisationer. Som ram för analysen används en modell för kunskapsomvandling, som utgår från fyra processer genom vilka kunskap utvecklas: socialisering, externalisering, kombinering och internalisering. Dessa skapar en dynamisk kunskapsspiral där individer inom organisationen interagerar, reflekterar, tar del av och tillämpar kunskap. Studien undersöker hur denna kunskapsspiral drivs framåt och hur generativ AI som kunskapsområde skiljer sig från andra innovationer. För att utforska detta används en interpretativ forskningsfilosofi och kvalitativ ansats. Genom semistrukturerade intervjuer, observationer och enkätundersökning, samlades data in för att bilda en förståelse. Med en iterativ process mellan litteratur och empiri strävar studien efter att bidra till vidare teoriutveckling inom området och praktisk tillämpning i kunskapsarbete. Studien bidrar till en fördjupad förståelse för hur olika initiativ kring kunskap om generativ AI bidrar till lärande och användning av tekniken. Den konstaterar att lärande om generativ AI främst sker på individnivå och är drivet av inre motivation och nyfikenhet att experimentera. Organisationen stödjer lärandet genom viss möjliggörande styrning, men brist på möjligheter att tillämpa kunskapen i det dagliga arbetet kan hindra individens deltagande och därigenom begränsa kunskapsspridningen. Sammantaget är experimenterande centralt för lärandet om generativ AI, dels på grund av dess breda användningsområden och arbetssätt och hur de utvecklas med tiden, dels på grund av variationen i kunskapsarbete. Det finns därmed ett behov av fokus på att främja kombinering, där experimenterandet börjar, och internalisering, där kontinuerligt experimenterande bildar tyst kunskap. Vidare ger studien rika exempel på hur generativ AI används i praktiken, vilket kan inspirera andra kunskapsintensiva verksamheter att utnyttja tekniken.