Uppsats

AI, identitet och meningsskapande : En kvalitativ studie om medarbetares upplevelse och samspel med interna chatbotar på arbetsplatsen

Master-uppsats

Uppsala universitet/Institutionen för informatik och media

Publicerad: 2024

Språk: Svenska

Sammanfattning

AI-implementeringar inom organisationer har på den senare tiden växt explosionsartat där chatbotar baserade på generativ AI beräknas bli allt mer populärt. Tidigare forskning har framförallt bedrivit kvantitativa studier som dessutom fokuserat på externa chatbotar, där syftet varit att kommunicera med intressenter utanför organisationen. Den här studien fokuserar därför på interna chatbotar som ämnar stötta de anställda i deras vardagliga arbetsuppgifter, med fokus på hur samspelet ser ut mellan medarbetarna och AI på arbetsplatsen. Med hjälp av att använda en kvalitativ forskningsmetod, i form av tio semistrukturerade intervjuer på managementkonsultföretaget Centigo, var studiens syfte att bidra till en djupare förståelse för hur medarbetare på den utvalda organisationen upplever och skapar mening i förhållande till den AI-baserade chatboten på arbetsplatsen, samt vilken påverkan det har på deras självbild och den kommunikation som de för inom verksamheten. Genom att analysera empirin med en socialkonstruktivistisk utgångspunkt och meningsskapande som huvudsakligt analysverktyg, visade resultatet att chatboten både påverkar medarbetarnas självbild och de kommunikationsprocesser som medarbetarna för inom organisationen. Framförallt i form av att den digitala identiteten riskerar att bli alltmer generisk, vilket gör att de anställdas personlighet och karisma får en större betydelse i det fysiska rummet. Enklare problem tas dessutom numera med chatboten istället för med en kollega, vilket öppnar upp för ett nytt sätt att kommunicera på arbetsplatsen. Sammantaget var det tydligt att de mänskliga relationerna fyller en viktig funktion på arbetsplatsen, där det fanns skepticism mot att AI någonsin kommer kunna ersätta det.

Information

Lärosäte / institution
Uppsala universitet/Institutionen för informatik och media
Publiceringsdatum
2024
Uppsatstyp
Master-uppsats
Språk
Svenska

Utforska vidare

Liknande uppsatser

Uppsatser med liknande ämnen och nyckelord.