AI and Organizational Agility: can AI Overcome Larman’s Laws of Resistance?

Abstract

Дослідження спрямоване на з’ясування, чи виступає впровадження штучного інтелекту (ШІ) в гнучких (Agile) організаціях справжнім каталізатором трансформації, чи навпаки – вбудовується у наявні структури, підсилюючи типові патерни опору, описані «Законами організаційної поведінки Лармана». Спираючись на теоретичну рамку, що поєднує підходи до agile‑трансформації, організаційних змін і взаємодії «людина–ШІ», проаналізовано опитування 97 практиків з команд розробки ПЗ, продуктового менеджменту та операцій. Анкета оцінює три конструкти: рівень використання ШІ, задоволеність інструментами ШІ та впевненість у точності й надійності результатів, згенерованих ШІ. Розподіли відповідей свідчать про широке, але ще не глибоке впровадження: 79% користуються ШІ для конкретних задач або регулярно (з адаптацією результатів), тоді як лише 3% декларують глибоку інтеграцію. Задоволеність є високою (≈67% задоволені чи дуже задоволені), тоді як рівень впевненості переважно помірний (54% – помірно впевнені; 14% – дуже впевнені). Попередні асоціації демонструють позитивний зв’язок між інтенсивністю використання ШІ, задоволеністю інструментами та впевненістю у результатах ШІ. Отримані патерни узгоджуються з інкрементним шляхом впровадження, коли ШІ застосовується переважно до чітко окреслених, низькоризикових задач без зміни розподілу повноважень і ролей — що емпірично відображає закони Лармана. Для інтерпретації результатів запропоновано концептуальну модель, у якій лідерство й управління (governance) модерують взаємозв’язок між впровадженням ШІ та організаційною гнучкістю: ШІ підсилює гнучкість за умови структурного передизайну та відповідального управління, але ризикує стати поверхневим за незмінних структур. Наукова новизна полягає у (і) екстраполяції законів Лармана на епоху ШІ на основі емпіричних даних з agile‑середовища; (іі) операціоналізації індикаторів ШІ‑підсиленої гнучкості; (ііі) конкретизації управлінських імплікацій, що узгоджують agile‑принципи з відповідальним ШІ. Окреслено обмеження набору даних та напрями подальших лонгітюдних і мультиметодних досліджень.