要約:

  • Generative AIは学術研究に革新的な影響を与えており、専門サービスや研究管理部門も変革されている。
  • AIは研究管理にどのように役立つか、研究管理者が使用できるツールについて議論されている。
  • AIはコミュニケーションの改善、データ分析、誤り検出、予測モデリングなど、研究管理者にとって三つの主要な領域で機会を提供する。
  • AIは研究管理者や管理者が多くの責任をこなす際に役立つ。データの要約や再形成、メールの返信、学術検索、マーケティングコンテンツ作成、創造的コンテンツ、データ分析などに活用される。
  • AIは作業を楽にするためのものであり、人間が作業の品質と完全性を確保するために不可欠である。

考察:

AIは研究管理を効率化し、新たな生産性とイノベーションの可能性を提供する強力な味方である。AIツールによる個々の痛みを和らげつつ、日常的な問題に解決策を提供する。AIを積極的に取り入れ、情報に通じ、AIツールを受け入れることで、急速に変化する環境で先を行くことができる。AIは未来ではなく現在であり、次の一手は何かを考えるべきである。


元記事: https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2024/12/16/where-to-start-with-ai-in-research-management/