در عصر دیجیتال، سازمانها و دولتها با محیطهای پیچیده، پویا و نامطمئن روبرو هستند که ناشی از تغییرات سریع فناوری، افزایش حجم دادهها و تعاملات پیچیده انسانی و غیرانسانی است. تصمیمگیری سنتی مبتنی بر سلسلهمراتب و دادههای ایستا قادر به پاسخگویی به این پیچیدگیها نیست و اغلب تعامل فعال میان عوامل انسانی، دادهها، فناوری و محیط را نادیده میگیرد.
این مقاله چارچوبی نوآورانه ارائه میدهد که Agential Realism، نظریهای فلسفی که واقعیتها را محصول تعامل فعال عوامل انسانی و غیرانسانی میداند، را با اصول مدیریت چابک (Agile Management) ترکیب میکند. چارچوب AR-Agile، فرآیند حکمرانی و تصمیمگیری را نه به عنوان پدیدهای ایستا، بلکه به عنوان نتیجه تعامل فعال و همزمان بین شهروندان، دادهها، الگوریتمها، فناوریها و محیط زیست تعریف میکند.
در این مقاله، مبانی نظری Agential Realism و مدیریت چابک بررسی شده، چارچوب AR-Agile معرفی میشود، کاربردهای عملی در حکمرانی هوشمند و AI-driven governance تحلیل میشود و در نهایت پیامدها، مزایا، چالشها و چشمانداز آینده ارائه میگردد. این چارچوب نشان میدهد که حکمرانی میتواند به صورت انعطافپذیر، یادگیرنده و مشارکتی سازماندهی شود و ظرفیت پاسخگویی به محیطهای پیچیده را افزایش دهد.
۱. مقدمه
در دنیای امروز، دولتها و سازمانها با محیطهایی مواجه هستند که سرعت تغییرات در آنها بسیار بالا و پیشبینیناپذیر است. فناوریهای نوین، اینترنت اشیا، هوش مصنوعی، دادههای کلان و زیرساختهای دیجیتال فرصتهای بیسابقهای برای تحلیل، پیشبینی و اتخاذ تصمیمات تطبیقی فراهم کردهاند. با این حال، بسیاری از مدلهای موجود در مدیریت و سیاستگذاری هنوز مبتنی بر سلسلهمراتب سنتی و فرآیندهای خطی هستند و ظرفیت پاسخگویی به تغییرات سریع و تعاملات پیچیده انسانی و غیرانسانی را ندارند.
این محدودیتها نشان میدهند که نیاز به یک رویکرد نوین و پویا وجود دارد که بتواند پیچیدگی محیط را منعکس کند و تصمیمگیری را بر اساس تعامل فعال عوامل مختلف انسانی و غیرانسانی شکل دهد. نظریه Agential Realism ارائه شده توسط Karen Barad، دیدگاهی فلسفی ارائه میدهد که واقعیتها نه به صورت مستقل و ایستا، بلکه در فرآیند intra-action یا تعامل فعال بین عوامل شکل میگیرند.
با ترکیب این دیدگاه با اصول مدیریت چابک (Agile Management)، چارچوب AR-Agile شکل میگیرد. این چارچوب امکان میدهد سازمانها و دولتها تصمیمات انعطافپذیر، مشارکتی و مبتنی بر تعامل فعال اتخاذ کنند. چارچوب AR-Agile تمرکز را بر تعامل انسانها با یکدیگر، ابزارها، دادهها، فناوریها و محیط میگذارد و آنها را همزمان عامل شکلدهنده و اثرگذار بر واقعیت حکمرانی میداند.
هدف این مقاله ارائه چارچوبی نوآورانه برای حکمرانی هوشمند و مبتنی بر هوش مصنوعی است که در آن:
• تصمیمات بر اساس تعامل فعال عوامل انسانی و غیرانسانی اتخاذ میشوند.
• فرآیندها و سیاستها پویا، مشارکتی و انعطافپذیر هستند.
• یادگیری سازمانی مستمر و بازخورد لحظهای فراهم میشود.
• مشارکت و تعامل بین تمامی ذینفعان و ابزارها افزایش مییابد.
در ادامه، مبانی نظری Agential Realism و مدیریت چابک بررسی شده، چارچوب AR-Agile معرفی میشود، کاربردهای عملی در حکمرانی هوشمند تحلیل میشود و در نهایت پیامدها، مزایا، چالشها و چشمانداز آینده ارائه میگردد.
۲. مبانی نظری
۲.۱ Agential Realism و فلسفه واقعیت
Agential Realism مفهومی است که موجودیتها و واقعیتها را قبل از تعامل مستقل نمیداند. واقعیتها تنها در فرآیند تعامل فعال (intra-action) شکل میگیرند. این نظریه سه پیامد کلیدی دارد:
• قدرت عمل توزیعی (Distributed Agency): هر عنصر در سیستم، اعم از انسان، داده، ابزار یا محیط، توانایی شکلدهی واقعیت را دارد.
• در همکنش فعال (Intra-action): موجودیتها و واقعیتها قبل از تعامل وجود ندارند؛ آنها در فرآیند تعامل شکل میگیرند.
• بازاندیشی دانش و سیاستگذاری: دانش و سیاستها باید بر تعاملات واقعی، پویا و چندعاملی بنا شوند.
Agential Realism در حوزههای علمی، اجتماعی و محیط زیستی کاربرد دارد و نشان میدهد که تصمیمات و اثرات آنها مستقل از عوامل مؤثر نیستند.
۲.۲ مدیریت چابک (Agile Management)
مدیریت چابک رویکردی است که بر انعطاف، تعامل مداوم، بازخورد سریع و تطبیق با تغییرات تمرکز دارد. در محیطهای پیچیده، مدیریت چابک به تیمها و سازمانها اجازه میدهد تا:
• نیازهای واقعی و متغیر را شناسایی کنند.
• تصمیمات اصلاحی سریع بگیرند و پروژهها را دورهای بازبینی کنند.
• همکاری بین اعضای تیم و ذینفعان را بهبود دهند.
۲.۳ چارچوب AR-Agile
با تلفیق Agential Realism و مدیریت چابک، چارچوب AR-Agile ایجاد میشود که:
• تصمیمگیری بر اساس تعامل فعال همه عوامل انسانی و غیرانسانی انجام میشود.
• واقعیت سیستمها رابطهای و پویا تعریف میشود، نه ایستا.
• سازمانها و دولتها به شبکهای از عوامل عامل تبدیل میشوند که همزمان شکلدهنده و اثرگذار هستند.
۳. حکمرانی هوشمند و نقش هوش مصنوعی
حکمرانی هوشمند (Smart Governance) بر استفاده از فناوریهای دیجیتال، دادههای کلان و الگوریتمهای هوش مصنوعی برای بهبود تصمیمگیری، افزایش شفافیت و ارائه خدمات هوشمند تمرکز دارد.
با این حال، بسیاری از مدلها تعامل فعال عوامل انسانی و غیرانسانی را نادیده میگیرند و تصمیمات را صرفاً به دادهها و الگوریتمها محدود میکنند. چارچوب AR-Agile پیشنهاد میدهد که:
• الگوریتمها و ابزارها بخشی از فرآیند تصمیمگیری هستند و عامل فعال محسوب میشوند.
• تصمیمات تنها در فرآیند تعامل فعال عوامل انسانی و غیرانسانی شکل میگیرند.
• بازخورد مستمر و یادگیری سازمانی، انعطاف و پایداری حکمرانی را تضمین میکند.
۴. کاربرد AR-Agile در AI-driven Governance
۴.۱ Observe / Intra-act
در این مرحله، تعامل فعال با همه عوامل، شامل دادهها، فناوری، شهروندان و محیط، صورت میگیرد. حسگرهای IoT، دادههای ترافیکی و محیطی را جمعآوری میکنند و تیم مدیریت با این دادهها تعامل دارد تا واقعیت سیستم را شکل دهد.
۴.۲ Sense / Co-construct
در این مرحله، واقعیت سیستم درک و سیاستها بازتعریف میشوند. دادههای جمعآوری شده باعث بازطراحی مسیرهای ترافیکی، تنظیم مصرف انرژی و تغییرات در خدمات عمومی میشوند.
۴.۳ Decide / Act
در این مرحله، تصمیمگیری و اجرا بر اساس تعامل فعال عوامل انجام میشود. الگوریتمهای هوش مصنوعی و تیم مدیریت با هم تصمیم میگیرند که کدام مسیرها باز یا بسته شوند و تغییرات به صورت پویا اجرا میشوند.
۴.۴ Reflect / Iterate
در این مرحله، بازخورد و یادگیری مستمر انجام میشود. تحلیل دادهها و اثر تصمیمات باعث اصلاح سیاستها و چرخه بعدی تصمیمگیری میشود.
۵. مطالعات موردی و کاربردها
• مدیریت شهری هوشمند: بازتعریف حمل و نقل و انرژی شهری با تعامل شهروندان، دادهها و ابزارها.
• سیاست عمومی و خدمات اجتماعی: تصمیمگیریهای بهداشتی، آموزشی و خدمات اجتماعی که بر تعامل دادهها، شهروندان و محیط مبتنی است.
• حکمرانی محیط زیست: مدیریت منابع طبیعی و بحرانهای محیطی با تعامل دادهها، الگوریتمها و اکوسیستم.
۶. پیامدها و مزایا
• تصمیمگیری مشارکتی و منعطف
• یادگیری سازمانی مستمر و بازخورد لحظهای
• توزیع قدرت و مسئولیت بین عوامل انسانی و غیرانسانی
• بهبود تطبیق با محیطهای پیچیده و پویا
۷. چالشها و محدودیتها
• هماهنگی پیچیده بین عوامل متعدد
• نیاز به زیرساخت فناوری و دادههای پیشرفته
• مقاومت سازمانی و فرهنگی در برابر تغییرات سلسلهمراتبی
۸. جمعبندی و چشمانداز آینده
چارچوب AR-Agile نشان میدهد که ترکیب Agential Realism با مدیریت چابک میتواند حکمرانی هوشمند و مبتنی بر هوش مصنوعی را انعطافپذیر، مشارکتی و یادگیرنده کند. آینده این رویکرد شامل توسعه ابزارهای دیجیتال برای تعامل فعال عوامل، الگوریتمهای تصمیمگیری تطبیقی و سیاستگذاری پویا خواهد بود. این چارچوب پایهای برای تحقیقات بیشتر در حوزه شهرهای هوشمند، سیاستگذاری محیط زیستی، مدیریت دادههای کلان و حکمرانی دیجیتال فراهم میکند و میتواند به عنوان یک مدل نوآورانه برای تصمیمگیری در محیطهای پیچیده و نامطمئن مورد استفاده قرار گیرد.
