Implementing AI in HR and Finance: Organizational Logics, Ethical Tensions, and Augmentation in Practice: A Comparative Case Study of AI Integration Across Functional Domains
Translated title
Implementering af AI i HR og Finans: Organisatoriske logikker, etiske spændinger og augmentering i praksis.: Et komparativt casestudie af AI-integration på tværs af funktionelle domæner
Author
Jadon, Alex
Term
4. term
Education
Publication year
2025
Submitted on
2025-05-28
Pages
74
Abstract
Dette speciale undersøger, hvordan virksomheder tager kunstig intelligens (AI) i brug i HR (personale) og økonomi gennem to casestudier: IBM og OP Financial Group. Med en dokumentbaseret analyse og med afsæt i implementeringsteori (hvordan nye værktøjer indføres i organisationer) og socio-tekniske systemer, STS (hvordan teknologi, mennesker og strukturer spiller sammen), viser studiet, at tekniske, organisatoriske og kulturelle forhold alle præger AI i praksis. I begge virksomheder leder topledelsen en gradvis udrulning: AI afprøves i pilotprojekter og bruges til at støtte medarbejdere frem for at erstatte dem. Hos OP ses tegn på implementeringstræthed og forskelle i organisatorisk parathed. Hos IBM er der teknisk modenhed, men også et stærkt fokus på målstyring og afkast af investeringer, som kan skubbe etiske og medarbejdercentrerede hensyn i baggrunden. Diskussionen rejser spørgsmålet, om AI bruges til at fremme et samspil mellem mennesker og teknologi eller primært som et effektiviseringsværktøj. Fælles for begge sager er, at AI fungerer som beslutningsstøtte frem for fuld automatisering. Specialet konkluderer, at AI bør forstås som en bredere organisatorisk forandring, hvor tekniske løsninger skal forenes med menneskelige værdier.
This thesis examines how companies put artificial intelligence (AI) to work in human resources (HR) and finance through two case studies: IBM and OP Financial Group. Using a document-based analysis, and drawing on Implementation Theory (how new tools are introduced in organizations) and Socio-Technical Systems, STS (how technology, people and structures interact), the study shows that technical, organizational and cultural conditions all shape AI in practice. In both companies, leaders steer a gradual rollout: AI is tried out in pilot projects and positioned to assist employees rather than replace them. At OP, there are signs of implementation fatigue and uneven readiness across the organization. At IBM, there is strong technical maturity, but also a focus on goal management and return on investment that can push ethical and employee-centered concerns into the background. The discussion asks whether AI is being used to build meaningful human–technology collaboration or mainly to drive efficiency. In both cases, AI serves as decision support rather than full automation. The thesis concludes that AI should be understood as part of a broader organizational transformation in which technical solutions must be integrated with human values.
[This summary has been rewritten with the help of AI based on the project's original abstract]
Keywords
Documents