Ökad arbetsrörlighet kan negativt påverka ett företags förmåga att ta till sig ny teknik som artificiell intelligens (AI), har forskare funnit.
Forskargruppen föreslår att när arbetare har större rörlighet, står företagen inför högre risker att förlora skickliga medarbetare som besitter den expertis som behövs för att implementera ny teknik, inklusive maskininlärning.
Chris Forman, Peter och Stephanie Nolan-professorn vid Dyson School of Applied Economics and Management, vid Cornell SC Johnson College of Business, är medförfattare till "Hur påverkar arbetarrörlighet företagens antagande av en ny teknologi? Maskinfallet Learning", som publicerades den 10 mars i Strategic Management Journal .
Medförfattare är Ruyu Chen, Ph.D. '21, en postdoktor vid Stanford University, och Natarajan Balasubramanian, professor vid Whitman School of Management vid Syracuse University.
Maskininlärning blir allt viktigare för företag som vill förnya och förbättra processer, men antagandet av dessa avancerade teknologier är mycket beroende av kvalificerade arbetare som kan implementera och använda dem effektivt.
För den här forskningen använde teamet ett naturligt experimentvillkor – förändringar i verkställbarheten av konkurrensklausuler på statlig nivå – som ett sätt att förstå hur arbetarrörlighet påverkar teknikanvändning. Konkurrensklausuler begränsar anställda från att gå med i eller starta konkurrerande företag efter att de lämnat sin nuvarande arbetsgivare. Genom att undersöka mer än 153 000 organisationer mellan 2010 och 2018, upptäckte forskarna betydande insikter.
Deras resultat indikerade att förändringar som underlättade arbetstagarnas rörlighet var förknippade med en anmärkningsvärd minskning av sannolikheten för företag att ta till sig maskininlärning. Denna nedgång varierade beroende på faktorer som etableringsstorlek, branschomfattande användning av prediktiv analys och närvaron av stora konkurrenter i samma bransch och plats.
"De starkare resultaten i närvaron av stora konkurrenter i samma branschläge tyder på att riskerna med mobilitet för potentiella användare kommer att bli starkare när arbetare har många externa alternativ", sa Forman.
I de tidiga stadierna av teknikantagande, förvärvar anställda ofta dessa färdigheter genom lärande på jobbet finansierat av adoptionsföretaget. Följaktligen kan risken för att kvalificerade arbetstagare slutar minska incitamenten för företag att investera i och ta till sig ny teknik.
Studiens ramverk och dataanalys belyser den avgörande roll som arbetarrörlighet spelar för att forma beslut om teknikantagande och affärsinnovation. Det ger djup till tidigare forskning som har utforskat sambandet mellan humankapital och införandet av AI och maskininlärningsteknik.
Även om studien fokuserade på maskininlärning, pekar den också på vägar för framtida studier. Forman sa:"Liknande fynd kan uppstå under de första åren av spridningen av annan teknik där företag måste göra nya teknologispecifika investeringar som ökar arbetarnas mänskliga kapital."
Mer information: Ruyu Chen et al, Hur påverkar arbetstagarnas rörlighet företagens antagande av en ny teknik? Fallet med maskininlärning, Strategic Management Journal (2024). DOI:10.1002/smj.3595
Journalinformation: Strategic Management Journal
Tillhandahålls av Cornell University
