Paradigmaváltás a Menedzsmentben!

 

Paradigmaváltás a Menedzsmentben!

EHS → ESG → Hálózatos team → AI → MIAI–SCM spirál. A houstoni űrközponthoz hasonló

lesz a cégek menedzsment központja a mesterséges intelligencia korában 

A MIAI–SCM modell fogalmi kerete

Az ábra a MIAI–SCM (Synergy Creation Model) integrált működési keretét mutatja be, amely az ESG-alapú irányítást, a hálózatos szervezeti működést és az ember–mesterséges intelligencia együttműködését egységes rendszerben kapcsolja össze.

A modell kiindulópontja az ESG (Environmental, Social, Governance), amely a szervezet működésének valóságérzékelő rendszereként szolgál. Az ESG az operatív forrásokból – különösen az EHS, ERP és HRIS rendszerekből – származó adatok integrálásával átfogó képet ad a szervezet környezeti, társadalmi és irányítási teljesítményéről. Ebben az értelmezésben az ESG nem pusztán jelentési eszköz, hanem a stratégiai és operatív döntéshozatal alapja. A modell középpontjában az ember és a mesterséges intelligencia együttműködése áll. Az ember határozza meg az értékeket, célokat és felelősségi kereteket, míg a mesterséges intelligencia az adatok integrálásával, elemzésével és előrejelzésével támogatja a megértést és a döntéshozatalt. A mesterséges intelligencia ebben a rendszerben a szervezet digitális idegrendszereként működik. A központi döntési mag körül egy spirális működési ciklus helyezkedik el, amely a szervezeti tanulás mechanizmusát írja le. A ciklus fő állomásai:

• ESG – a szervezeti állapot és kockázatok mérése,
• Flow – divergens, hálózatos ötletgenerálás és közös értelmezés,
• Struktúra – konvergens tervezés, felelősségek és mutatók meghatározása,
• Megvalósítás – a működés bevezetése és monitorozása,
• Visszacsatolás – új mérés és tanulás, amely a következő ciklust indítja.

A folyamatot hálózatos, több szakterületet integráló (cross-functional) team működteti, amely összekapcsolja a szervezet kulcsfunkcióit. A modell ezen túlmenően a szervezetet egy tágabb ökoszisztéma részeként értelmezi, amely magában foglalja a beszállítókat, partnereket és társadalmi szereplőket. A MIAI–SCM modell így egy komplex adaptív rendszerként írja le a szervezet működését, amely ESG-alapú valóságérzékelésre, adatvezérelt döntéstámogatásra, ember–MI együttműködésre és spirális tanulásra épül.

Rövid képaláírás (rövid verzió):

ESG-alapú, ember–MI együttműködésen működő hálózatos tanuló spirál (MIAI–SCM modell).

Az EHS–ESG–MIAI rendszer tudományos kerete

1. Kiindulópont: EHS mint operatív alap

A szervezeti fenntarthatóság gyakorlati alapját az EHS (Environment, Health, Safety) rendszerek jelentik. Az EHS rendszerek célja a működés környezeti, egészségügyi és biztonsági kockázatainak folyamatos azonosítása és kezelése. Az ISO 14001 és ISO 45001 szabványok a PDCA (Plan–Do–Check–Act) ciklusra épülnek, amely a folyamatos fejlesztés spirális logikáját képviseli. Az EHS tehát:

• adatforrás,
• kockázatkezelési rendszer,
• operatív tanulási mechanizmus.

Ez az alap teremti meg az ESG stratégiai szintjét.

2. ESG mint stratégiai irányítási rendszer

Az ESG (Environmental, Social, Governance) a szervezet működésének integrált minőségi kerete, amely a környezeti, társadalmi és irányítási hatásokat egységes rendszerben értelmezi (Eccles et al., 2014).

A modern megközelítés szerint:

Az ESG nem jelentés, hanem döntéstámogató és stratégiai irányítási rendszer.

Az ESG funkciói:

• valóságmérés,
• kockázatértékelés,
• prioritásképzés,
• teljesítménymérés,
• visszacsatolás.

Ez a „valóságértés” felel meg a MIAI–SCM modell kiinduló pontjának.

3. Hálózatos szervezet és cross-functional team

A szervezeti fenntarthatóság nem valósítható meg hierarchikus, szigetszerű működésben. A kutatások szerint az ESG hatékony működésének feltétele a hálózatos, több szakterületet integráló team (Edmondson, 2018). Az ESG tipikus résztvevői:

• EHS
• HR
• pénzügy
• beszerzés
• termelés
• IT
• stratégia
  
  

Cross és Parker (2004) kimutatták, hogy a szervezeti teljesítményt a formális struktúrán túl az informális együttműködési hálózatok határozzák meg. Ez a működés a tanuló szervezet modelljéhez vezet (Senge, 1990).

4. A tanuló szervezet spirális logikája

A tanuló szervezet működése ciklikus: Valóság → Értelmezés → Tanulás → Beavatkozás → Új valóság. Ez a logika jelenik meg a MIAI–SCM modellben:

ESG → Flow → Struktúra → Megvalósítás → Visszacsatolás. A folyamat:

• Flow: divergens közös gondolkodás
• Struktúra: konvergens döntés
• Megvalósítás: operatív működés
• ESG: új mérés

Ez egy adaptív tanulási spirál.

5. AI mint a rendszer központi eleme

A digitális transzformáció az ESG rendszert adatvezérelt működéssé alakítja (World Economic Forum, 2022).

Az AI szerepe:

• ESG adatok integrálása (ERP, HRIS, EHS)
• mintafelismerés
• kockázatelőrejelzés
• döntéstámogatás
• valós idejű monitoring

Ebben az értelemben:

A mesterséges intelligencia a szervezet digitális idegrendszere.

A MIAI modellben a középpont ezért: Ember + MI

Az ember:

• értéket,
• célt,
• felelősséget ad.

A MI:

• megértést,
• elemzést,
• előrejelzést biztosít.

6. Hálózati kiterjesztés: ESG mint ökoszisztéma

A fenntarthatóság nem szervezeti határokon belül valósul meg. A kutatások a fenntartható értéklánc és ökoszisztéma jelentőségét hangsúlyozzák (Porter & Kramer, 2011; Seuring & Müller, 2008).

Ez magában foglalja:

• beszállítók,
• partnerek,
• ügyfelek,
• közösségek,
• intézmények együttműködését.

A szervezet így hálózati tanuló rendszerként működik.

7. Integrált modell: EHS–ESG–MIAI

A szakirodalom alapján a rendszer működési logikája:

EHS → operatív adat

↓ESG → stratégiai értelmezés

↓Hálózatos team → közös tanulás

↓AI → elemzés és előrejelzés

↓MIAI–SCM spirál → folyamatos fejlesztés

↓Fenntartható jövő

8. Tudományos összefoglaló

A fenntartható szervezet működésének kulcselemei:

• EHS-alapú valóságmérés
• ESG-integrált irányítás
• hálózatos, részvételi team
• adatvezérelt döntéstámogatás
• ember–MI együttműködés
• spirális tanulási folyamat

9. A modell esszenciája

ESG → Spirál → Ember + MI → Fenntartható jövő

Fő hivatkozások

• Eccles, Ioannou, Serafeim (2014)
• Senge (1990) – The Fifth Discipline
• Edmondson (2018) – Teaming
• Cross & Parker (2004)
• Porter & Kramer (2011)
• Seuring & Müller (2008)
• ISO 14001, ISO 45001
• World Economic Forum (2022–2024)
  
  

Az alábbi rész a MIAI–SCM modell nemzetközi tudományos elhelyezése. Ez már publikációban, könyvben vagy doktori munkában is használható, mert megmutatja, hogy a koncepció mely nagy elméleti irányzatokhoz kapcsolódik.

A MIAI–SCM modell helye a nemzetközi tudományos térben

A MIAI–SCM modell nem egyetlen tudományterülethez tartozik, hanem több modern irányzat integrációja. A modell egy interdiszciplináris keret, amely a fenntarthatóság, a szervezetfejlesztés és a digitális transzformáció metszetében helyezkedik el.

1. Systems Thinking – rendszerszemlélet

Fő képviselő: Peter Senge (1990)

Mű: The Fifth Discipline

Alapelvek:

• a szervezet mint rendszer
• visszacsatolási hurkok
• hosszú távú hatások
• közös tanulás

Kapcsolat a MIAI–SCM-hez:

• ESG = rendszerállapot
• Spirál = visszacsatolt tanulás
• Hálózat = rendszerszintű működés

A modell egy gyakorlati systems thinking eszköz.

2. Cybernetics – kibernetika

Fő képviselő: Norbert Wiener

Második rendű kibernetika: Stafford Beer, Heinz von Foerster. Kulcsfogalmak:

• megfigyelés
• visszacsatolás
• szabályozás
• adaptáció

A MIAI–SCM megfeleltetése:

Kibernetika	MIAI–SCM
érzékelés	ESG
feldolgozás	MI
szabályozás	Struktúra
beavatkozás	Megvalósítás

A modell egy modern, AI-alapú szervezeti kibernetikai rendszer.

3. Complexity Science – komplex adaptív rendszerek

Fő irányzat: Complex Adaptive Systems (CAS)

(Santa Fe Institute). Jellemzők:

• nemlineáris változás
• önszerveződés
• emergens viselkedés
• folyamatos tanulás

A MIAI–SCM:

• spirális (nem lineáris)
• hálózatos
• adaptív
• adatvezérelt

Ezért a modell egy szervezeti CAS megközelítésnek tekinthető.

4. Socio-Technical Systems – társadalmi–technológiai rendszerek

Eredet: Tavistock Institute

Alapelv: A szervezet hatékony működéséhez a következők együtt optimalizálandók:

• ember
• technológia
• szervezeti struktúra
  
  

A MIAI–SCM központi eleme:

Ember + MI

Ez a modell egyik legfontosabb tudományos kapcsolódása.

5. Learning Organization – tanuló szervezet

Fő képviselő: Senge

A tanuló szervezet jellemzői:

• folyamatos visszacsatolás
• közös gondolkodás
• team learning
• adaptáció

A MIAI–SCM spirál pontosan ezt operacionalizálja:

ESG → Flow → Struktúra → Megvalósítás → új ESG

6. Network Organization Theory – hálózatelmélet

Kulcsszerzők: Cross & Parker

Fő megállapítás:

A szervezeti teljesítményt a kapcsolati hálók határozzák meg, nem a hierarchia.

A modell:

• cross-functional team
• ESG hálózat
• ökoszisztéma szemlélet

Ez a hálózati szervezet gyakorlati modellje.

7. Data-Driven Management és AI Governance

Trendek:

• World Economic Forum
• MIT Sloan
• McKinsey Digital

Alapelv:

A jövő szervezete:

• adatvezérelt
• előrejelző
• valós idejű

A MIAI–SCM-ben:

MI = digitális idegrendszer

ESG = érzékelőrendszer

8. Sustainability Science

ESG és fenntarthatóság kutatás:

• Eccles et al. (2014)
• Porter & Kramer (Shared Value)
• EU CSRD

A modell hozzájárulása:

ESG mint irányítási és tanulási rendszer, nem csak jelentés.

Integrált tudományos pozíció

A MIAI–SCM modell egyesíti:

• Systems thinking
• Cybernetics
• Complexity science
• Socio-technical systems
• Learning organization
• Network theory
• Data-driven management
• Sustainability science

Tudományos összefoglaló (publikációs mondat)

A MIAI–SCM modell egy ESG-alapú, adatvezérelt, ember–MI együttműködésen alapuló hálózatos tanuló spirálként működő komplex társadalmi–technológiai rendszer.

Az alábbi ábra-leírás egy publikációs szintű fogalmi keret (conceptual framework) a MIAI–SCM modellhez. Úgy készült, hogy közvetlenül átadható legyen grafikusnak vagy ábraként beilleszthető legyen könyvbe, tanulmányba.

MIAI–SCM Conceptual Framework

ESG-alapú tanuló szervezet modellje

1. A modell szerkezete (réteges felépítés)

Külső réteg – Környezet és hatások

Társadalom – Gazdaság – Természet – Szabályozás

Ez adja az ESG elvárások forrását.

2. Valóságérzékelő réteg

EHS / Operatív rendszerek

• környezet
• egészség és biztonság
• működési adatok

ERP – HRIS – EHS – Operatív adatok

↓ ESG integráció

Szerepe:

• állapotmérés
• kockázatok
• teljesítmény
• prioritások

Ez a rendszer „érzékszerve”.

3. Központi mag

KÖZÉPPONT: EMBER + MI

Ember

• értékek
• célok
• felelősség
• döntés

MI

• adat-integráció
• elemzés
• előrejelzés
• mintafelismerés

Ez a modell döntési és tanulási központja.

4. Működési spirál (MIAI–SCM)

A középpont körül:

ESG → Flow → Struktúra → Megvalósítás → Visszacsatolás → új ESG

FLOW (divergens):

• ötletek
• közös gondolkodás
• innováció

Struktúra (konvergens):

• tervezés
• felelősségek
• KPI-k

Megvalósítás:

• működtetés
• monitoring
  
  

Ez a rendszer tanulási mechanizmusa.

5. Szervezeti működési forma

Hálózatos, cross-functional team

Résztvevők:

• EHS
• HR
• pénzügy
• IT
• termelés
• beszerzés
• stratégia

Ez a modell strukturális újdonsága.

6. Kiterjesztett hálózat (ökoszisztéma)

• beszállítók
• partnerek
• ügyfelek
• közösségek
• intézmények

Ez az ESG működés külső hálózata.

Az ábra logikája egy sorban

Környezet → EHS/Adatok → ESG → (Középpont: Ember + MI) → Spirál → Hálózat → Fenntartható működés