Development of operational management and leadership with Artificial Intelligence

Abstract

Tämä opinnäytetyö tarkastelee generatiivisen tekoälyn integroimista operatiiviseen johtamiseen ja johtajuuteen keskittyen yrityksen strategiseen asemaan globaalilla uusiutuvan energian markkinoilla. Tekoälyn kehittyminen teollisen vallankumouksen keskeisenä elementtinä tarjoaa mahdollisuuden muuttaa operatiivisia strategioita ja päätöksentekoprosesseja. Erityisesti generatiivisen tekoälyn kyky yhdistellä tietoa ja tuottaa realistisia tuloksia avaa mahdollisuuksia yritykselle ratkaista operatiivisia haasteita.

Tämä opinnäytetyö tutkii, kuinka generatiivinen tekoäly voidaan tehokkaasti integroida nykyaikaisiin liiketoimintakäytäntöihin, kehittää viitekehyksiä johtajien tueksi sen hyödyntämisessä ja tarkastelee sen vaikutusta johtajuuden rooleihin. Tämä laadullinen tutkimus hyödyntää yrityshaastatteluita ja kirjallisuutta tarjotakseen ymmärryksen tekoälyn mahdollisista vaikutuksista operatiiviseen tehokkuuteen, integroinnin haasteisiin ja johtajuuden muutoksiin.

Tämä tutkimus tarkasteli tekoälyn roolia operatiivisessa johtamisessa ja johtajuudessa, korostaen sen potentiaalia parantaa tehokkuutta ja päätöksentekoa huolimatta haasteista, kuten luottamus, datan laatu ja etiikka. Tekoälystrategian, tekoälyhallinnon ja tekoälykoulutuksen kehittäminen on olennaista tekoälyn eettisen ja tehokkaan käyttöönoton varmistamiseksi liiketoiminnan operatiivisessa johtamisessa ja johtajuudessa.

This Master’s thesis explores the integration of Generative Artificial Intelligence (GAI) into operations management and leadership with a focus on thesis commissioner company’s strategic positioning in the global renewable energy market. The evolution of Artificial Intelligence as a critical element of the industrial revolution holds the potential to transform operational strategies and decision-making processes. Specifically, GAI's capabilities to synthesize data and generate realistic outputs present an opportunity for the company to overcome operational challenges.

This thesis explores how GAI can be effectively integrated into modern business practices, develops frameworks to help leaders maximize its benefits and examines how it transforms leadership roles. The research uses a qualitative methodology, drawing insights from the company interviews and literature reviews to offer an understanding of the potential AI impacts on operational efficiency, AI integration challenges and leadership changes.

This research explored Artificial Intelligence’s role in operations management and leadership, highlighting its potential to enhance efficiency and decision-making despite challenges like trust, data quality, and ethics. Developing an AI strategy, AI governance, and AI training are essential for ethical and effective adoption of AI in the business operations management and leadership.