Understanding collaborative success: The adoption of algorithms and data in regional and local government

Abstract

Quan es va iniciar aquest doctorat el 2018, els Estats Units i el Regne Unit van liderar el camí a Occident en prendre mesures proactives cap a l'adopció d'IA. Els seus esforços es van dirigir principalment als nivells de govern locals i regionals, mitjançant la creació d'oficines d'anàlisi de dades i associacions col·laboratives amb universitats. Aquest camp d'aplicació es va triar perquè va proporcionar una base fèrtil per a l'accés a dades qualitatives al voltant de les experiències de líders i gerents involucrats en activitats de col·laboració dins d'una àrea temàtica de poca comprensió o evidència empírica.

Un dels principals objectius de la tesi és donar llum sobre l'àmbit humà. De quina manera els alts directius i els líders d'alt nivell aborden la dinàmica sobre la creació de confiança, el canvi cultural, el poder i la capacitat tècnica a l'adopció primerenca de la IA. En adoptar aquest enfocament, la tesi revela diferències i similituds entre la transformació basada en IA per al govern i els mètodes emprats anteriorment. Primer, utilitza la teoria organitzacional per proporcionar un full de ruta estratègic que destaca les possibles formes de cooperació basada en IA amb el govern. A més, l'assaig incorpora una revisió sistemàtica de la literatura sobre la cooperació intraorganitzacional i els informes importants sobre IA i el govern per aplicar les lliçons sobre com superar els desafiaments de la implementació. En segon lloc, aquesta tesi fa ús del punt de vista del comportament organitzacional per considerar com el lideratge i l'alta direcció dins d'aquests organismes responen als desafiaments a la realitat. Primer, fent un estudi de cas comparatiu i, finalment, a través d'un estudi qualitatiu basat en entrevistes. El segon assaig se centra en els desafiaments emergents que van sorgir durant una associació de diversos anys entre una universitat de recerca rellevant i dos “county councils” al Regne Unit i les rutines organitzacionals que es van crear com a resposta a aquests reptes. Finalment, el tercer assaig proporciona estratègies per gestionar els desafiaments en altres tipus de participació de IA.

Cuando se inició este doctorado en 2018, los Estados Unidos y el Reino Unido lideraron el camino en Occidente al tomar medidas proactivas hacia la adopción de IA. Sus esfuerzos se dirigieron principalmente a los niveles de gobierno locales y regionales, a través de la creación de oficinas de análisis de datos y asociaciones colaborativas con universidades. Se eligió este campo de aplicación porque proporcionó una base fértil para el acceso a datos cualitativos en torno a las experiencias de líderes y gerentes involucrados en actividades de colaboración dentro de un área temática de poca comprensión o evidencia empírica.

Uno de los principales objetivos de la tesis es arrojar luz sobre el lado humano. De qué manera los altos directivos y los líderes de alto nivel abordan la dinámica sobre la creación de confianza, el cambio cultural, el poder y la capacidad técnica en la adopción temprana de la IA. Al adoptar este enfoque, la tesis revela diferencias y similitudes entre la transformación basada en IA para el gobierno y los métodos empleados anteriormente. Primero, utiliza la teoría organizacional para proporcionar una hoja de ruta estratégica que destaca las posibles formas de colaboración basada en IA con el gobierno. Además, el ensayo uno incorpora una revisión sistemática de la literatura sobre la cooperación interorganizacional y los informes importantes sobre IA y el gobierno para aplicar las lecciones sobre cómo superar los desafíos de la implementación. En segundo lugar, esta tesis usa el punto de vista del comportamiento organizacional para considerar cómo el liderazgo y la alta dirección dentro de estos organismos responden a los desafíos en la realidad. Primero, realizando un estudio de caso comparativo y, finalmente, a través de un estudio cualitativo basado en entrevistas. El segundo ensayo se centra en los desafíos emergentes que surgieron durante una asociación de varios años entre una universidad de investigación relevante y dos “county councils” en el Reino Unido y las rutinas organizacionales que se crearon como respuesta a esos retos. Finalmente, el tercer ensayo proporciona estrategias para gestionar los desafíos en otros tipos de aportación de IA.

In 2018, when this PhD was started, the United States and United Kingdom were leading the way in the West by taking proactive steps towards AI adoption, especially at the local and regional levels of government through the creation of offices of data analytics and collaborative partnerships with universities. This context was chosen in particular because it provided a fertile base for access to qualitative data surrounding the experiences of leaders and managers engaged in collaborative activity, within a topic area that contained little understanding or empirical evidence. As such, one of the main intentions of this thesis was to illuminate the human side of how upper level management and leadership navigates dynamics surrounding trust building, culture change, power, and technical capacity in the nascent stage of AI adoption. By doing so, this thesis helped to decipher differences and similarities amongst this current technological transformation for government and those of the past efforts in several ways. First, it uses the organizational theory lens to provide a strategic roadmap that highlights the potential organizational forms for AI based collaboration with government. Furthermore, essay one incorporates a systematic review of the literature on interorganizational collaboration and major reports on AI and government in order to apply lessons for how to overcome challenges of adoption. Second, this thesis uses the organizational behavior lens to consider how leadership and upper management within these identified organizational forms respond to challenges in reality, by first conducting a comparative case study and finally through an interview based qualitative study. Thus, essay two focuses on the emergent challenges that arose during a multi-year partnership between a major research university and two county council in the U.K. and the organizational routines that were created as a response. Finally, the third essay provides management strategies for navigating challenges in other types of AI collaboration.