Wetenschap
De mobiliteit van werknemers kan de adoptie van nieuwe technologie beïnvloeden
Een grotere mobiliteit van werknemers kan een negatieve invloed hebben op het vermogen van een bedrijf om nieuwe technologie zoals kunstmatige intelligentie (AI) te adopteren, zo hebben onderzoekers ontdekt.
Het onderzoeksteam suggereert dat wanneer werknemers een grotere mobiliteit hebben, bedrijven een groter risico lopen om geschoolde werknemers te verliezen die over de expertise beschikken die nodig is om nieuwe technologieën te implementeren, waaronder machinaal leren.
Chris Forman, de Peter en Stephanie Nolan Professor aan de Dyson School of Applied Economics and Management, aan het Cornell SC Johnson College of Business, is co-auteur van "Hoe beïnvloedt de mobiliteit van werknemers de zakelijke adoptie van een nieuwe technologie? Het geval van machines Learning', gepubliceerd op 10 maart in Strategic Management Journal .
Co-auteurs zijn Ruyu Chen, Ph.D. '21, een postdoctoraal onderzoeker aan Stanford University, en Natarajan Balasubramanian, professor aan de Whitman School of Management aan de Universiteit van Syracuse.
Machine learning wordt steeds belangrijker voor bedrijven die willen innoveren en processen willen verbeteren, maar de acceptatie van deze geavanceerde technologieën is sterk afhankelijk van geschoolde werknemers die deze effectief kunnen implementeren en gebruiken.
Voor dit onderzoek gebruikte het team een natuurlijke experimentvoorwaarde – veranderingen in de afdwingbaarheid van niet-concurrentiebedingen op staatsniveau – als een manier om te begrijpen hoe de mobiliteit van werknemers de adoptie van technologie beïnvloedt. Niet-concurrentiebedingen beperken werknemers ervan om zich bij concurrerende bedrijven aan te sluiten of deze op te starten nadat ze hun huidige werkgever hebben verlaten. Door tussen 2010 en 2018 meer dan 153.000 organisaties te onderzoeken, hebben de onderzoekers belangrijke inzichten ontdekt.
Hun bevindingen gaven aan dat veranderingen die de mobiliteit van werknemers vergemakkelijken verband hielden met een opmerkelijke afname van de kans dat bedrijven machine learning adopteren. Deze daling varieerde op basis van factoren zoals de omvang van de vestiging, de industriebrede acceptatie van voorspellende analyses en de aanwezigheid van grote concurrenten in dezelfde sector en locatie.
"De sterkere resultaten in de aanwezigheid van grote concurrenten op dezelfde industriële locatie suggereren dat de risico's van mobiliteit voor potentiële gebruikers groter zullen zijn wanneer werknemers veel externe opties hebben", aldus Forman.
In de vroege stadia van de adoptie van technologie verwerven werknemers deze vaardigheden vaak door middel van leren op de werkplek, gefinancierd door het adopterende bedrijf. Bijgevolg kan het risico dat geschoolde werknemers vertrekken de prikkels voor bedrijven verminderen om in nieuwe technologieën te investeren en deze toe te passen.
Het raamwerk en de data-analyse van het onderzoek werpen licht op de cruciale rol van werknemersmobiliteit bij het vormgeven van beslissingen over technologie-adoptie en bedrijfsinnovatie. Het voegt diepgang toe aan eerder onderzoek dat het verband tussen menselijk kapitaal en de adoptie van AI en machine learning-technologieën heeft onderzocht.
Hoewel het onderzoek zich richtte op de adoptie van machine learning, wijst het ook op mogelijkheden voor toekomstig onderzoek. Forman zei:"Vergelijkbare bevindingen kunnen zich voordoen in de beginjaren van de verspreiding van andere technologieën, waarin bedrijven nieuwe technologiespecifieke investeringen moeten doen die het menselijk kapitaal van werknemers vergroten."