From Senge to Silicon: A Critical Review of Learning Organizations Theory in an AI-Driven World
محل انتشار: مجله تفکر سیستمی در عمل، دوره: 5، شماره: 1
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 107
فایل این مقاله در 25 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JSTINP-5-1_002
تاریخ نمایه سازی: 16 فروردین 1405
چکیده مقاله:
This paper critically examines Peter Senge's learning organization theory and its relevance in today's complex, AI-driven world. Employing a mixed-methods approach to analyze the theory's core assumptions, concepts, and prescriptive elements. The research aims to assess the theory's strengths and limitations in the face of contemporary challenges, specifically the impact of rapid technological advancements, globalization, and increasing uncertainty. While the learning organization framework offers a valuable paradigm for organizational development, research identifies gaps in addressing contemporary realities. Specifically, the paper explores the theory's adaptability to the rise of artificial intelligence and its impact on organizational learning processes, revealing how AI integration both facilitates and challenges traditional learning dynamics. By highlighting these limitations and presenting empirical findings on AI's influence, the study proposes avenues for theoretical refinement to enhance the learning organization concept for scholars and practitioners navigating the complexities of the modern organizational landscape. It contributes to a more nuanced understanding of how organizations can effectively learn and adapt in the ۲۱st century.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Motahareh Sagharidooz
Department of Management, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran.
Yaghoob Maharati
Department of Management, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :