| Abstract: | Raziskava preučuje 20-letno prakso z uporabo »Service Roadmap« (RM) ter vključuje perspektive znanosti o storitvah v kontekstu storitveno usmerjenega gospodarstva. V uvodnem delu študija predlaga okvir za RM, ki na podlagi družbeno-tehničnih potreb razširja hierarhično os z namenom vključitve »storitev«, »skupne infrastrukture« in »družbenih trendov«. Analiziranih je pet primerov izvajanja RM na različnih ravneh – v industrijskih organizacijah, univerzitetnem izobraževanju in regionalnih skupnostih – z namenom identifikacije izzivov pri razumevanju udeležencev in izmenjavi znanja ter razkritja ključnih realitacijskih poti. V zaključnem delu študija poudarja omejitve prihodnjih napovedi v raziskavah RM in predlaga potencialno učinkovitost uporabe multimodalne percepcijske umetne inteligence in generativne umetne inteligence kot kolektivne inteligence za zmanjšanje delovne obremenitve procesa RM.This research examines the author’s 20-year practices with the Service Roadmap (RM), incorporating perspectives from service science in the context of a service-oriented economy. Initially, the study proposes a framework for RM that expands the hierarchical axis to include “service,” “common infrastructure,” and “social trends,” based on socio-technical needs. Five case studies of RM implementation at various levels—industry organization, university education, and regional communities—are analyzed to identify challenges in participant understanding and knowledge sharing, and to reveal key paths for realization. Lastly, the study highlights the limitations of future predictions in RM research and suggests the potential efficacy of utilizing multimodal perceptual AI and generative AI as collective intelligences for reducing RM process workload. |
|---|
