DOI: https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2023.12.011
تاريخ النشر: 2024-01-02
المؤلف: Shahriar Akter وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاستدامة البيئية في الأعمال
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز قدرات الابتكار في خدمات المناخ داخل صناعة الأزياء السريعة، وهو قطاع يتميز باستهلاك الموارد العالي والتلوث. تطور الدراسة وتتحقق من نموذج ذكاء اصطناعي يحدد ثلاثة أبعاد رئيسية وتسعة أبعاد فرعية لقدرات خدمات المناخ المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تشير النتائج إلى أن هذه القدرات تحسن بشكل كبير كل من الأداء البيئي وأداء السوق، مع كون الأداء البيئي وسيطًا جزئيًا. تسلط الدراسة الضوء على إمكانيات إطار عمل مستند إلى الذكاء الاصطناعي لتعزيز مبادرات العمل المناخي المختلفة، بما في ذلك التخفيف، والتكيف، واستراتيجيات المرونة.
تعترف الدراسة بعدة قيود، بما في ذلك تركيزها على حلول الذكاء الاصطناعي الميكانيكية الأساسية التي تصور بشكل أساسي انبعاثات الكربون وتلوث المياه، والتي قد لا تستفيد بالكامل من الإمكانات التحليلية للذكاء الاصطناعي. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية لاستكشاف حلول ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا عبر صناعات عالية التلوث متنوعة، ولتوظيف أساليب طولية ومتعددة لتعزيز القابلية للتعميم. بالإضافة إلى ذلك، تقترح الدراسة فحص تأثير الذكاء الاصطناعي على قيمة عمر العميل وتطوير قدرات ديناميكية لحلول مستدامة محددة بالسياق. بشكل عام، تؤكد النتائج على الميزة التنافسية التي يمكن أن توفرها الحلول المناخية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يوضح أن التحسينات في الاستدامة يمكن أن تت coexist مع تحسين أداء السوق، وبالتالي معالجة التحديات المناخية العاجلة.
المقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على الحاجة الملحة للحلول المبتكرة لمعالجة أزمة المناخ، لا سيما داخل صناعة الأزياء السريعة، التي توظف أكثر من 75 مليون شخص وتسبب ضررًا بيئيًا كبيرًا، مما يساهم في 10% من انبعاثات الكربون العالمية وتلوث المياه الواسع. يجادل المؤلفون بأن الذكاء الاصطناعي (AI) يمكن أن يلعب دورًا محوريًا في تحويل الممارسات الصناعية من خلال تعزيز كفاءة الطاقة، وتقليل الانبعاثات، وتعزيز استخدام الطاقة المتجددة. على الرغم من إمكانيات الابتكارات في خدمات المناخ المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AIPCSI)، تكشف الأدبيات الحالية عن نقص في الأبحاث الشاملة حول اعتمادها وفعاليتها، لا سيما في سياق الأزياء السريعة.
لمعالجة هذه الفجوة، تقترح الدراسة إطار عمل لقدرات AIPCSI، يعرف بأنه قدرة منصات الذكاء الاصطناعي على التعلم الذاتي والتكيف مع تحديات المناخ من خلال نظم بيانات مترابطة. تستند الأبحاث إلى نظرية القدرة الديناميكية (DC)، مستكشفة التفاعل بين قدرة AIPCSI، والأداء البيئي، وأداء السوق. من خلال تحليل البيانات من 211 مديرًا في قطاع الملابس الجاهزة في بنغلاديش، تهدف الدراسة إلى تحديد المقدمات والآثار لـ AIPCSI في الأسواق الصناعية. من المتوقع أن تسهم النتائج بشكل كبير في الأدبيات حول الذكاء الاصطناعي في التسويق وإدارة البيئة، مما يبرز الدور الوسيط الحاسم للأداء البيئي في تعزيز نتائج السوق ويظهر إمكانيات مبادرات الذكاء الاصطناعي لتحقيق تحسينات كبيرة في الأبعاد الاجتماعية والاقتصادية.
الطرق
تحدد قسم “الطرق” في الورقة البحثية التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، متضمنة تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من المشاركين. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب عشوائية محكومة، واستطلاعات، ودراسات ملاحظة، مما يضمن إطار عمل قوي لجمع البيانات.
تم إجراء تحليل البيانات باستخدام أدوات برمجية قادرة على التعامل مع نماذج إحصائية معقدة، مع التركيز بشكل خاص على تحليل الانحدار لتحديد العلاقات بين المتغيرات. كما نفذ الباحثون تدابير لضمان موثوقية وصدق النتائج، بما في ذلك اختبار الأدوات مسبقًا واستخدام مجموعات التحكم حيثما كان ذلك ممكنًا. بشكل عام، كانت الدقة المنهجية تهدف إلى تقديم نتائج موثوقة وقابلة للتعميم تساهم في المعرفة الحالية في هذا المجال.
النتائج
تكشف نتائج البحث عن إطار عمل متعدد الأبعاد ومحدد بالسياق للابتكار في خدمات المناخ المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AIPCSI) داخل صناعة الأزياء السريعة، يتميز بثلاثة أبعاد رئيسية: التوجه البيئي، التوجه نحو الذكاء الاصطناعي، والتوجه نحو السوق. من بين هذه، يظهر التوجه البيئي كأهم متنبئ (β = 0.422)، يليه التوجه نحو الذكاء الاصطناعي (β = 0.349) والتوجه نحو السوق (β = 0.344). وهذا يبرز التزام الصناعة بالاستدامة، نظرًا لاعتمادها الكبير على الوقود الأحفوري وتأثيرها البيئي الكبير. تؤكد الدراسة على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة في معالجة التحديات المناخية المعقدة، بينما تسلط الضوء أيضًا على ضرورة التوجه نحو السوق لتلبية متطلبات الاستدامة للعلامات التجارية الكبرى.
بالإضافة إلى ذلك، تشير النتائج إلى أن الأداء البيئي يتوسط جزئيًا العلاقة بين AIPCSI وأداء السوق، حيث يمثل 38% من التباين وفقًا لإرشادات التباين المحسوب (VAF). تشير التأثيرات التعديلية إلى أن مستويات أعلى من AIPCSI تعزز التأثير الإيجابي للأداء البيئي على أداء السوق. ومع ذلك، تحدد الدراسة أيضًا العوائد المتناقصة المرتبطة بـ AIPCSI، موضحة من خلال علاقة تربيعية حيث تتناقص التأثيرات الإيجابية على الأداء البيئي وأداء السوق بمرور الوقت. تثير هذه الاتجاهات القلق من أنه إذا لم تعالج الابتكارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي القضايا المناخية الحرجة بشكل فعال، فقد تواجه صناعة الأزياء السريعة فوائد مخفضة من مثل هذه الابتكارات على المدى الطويل.
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على التأثير التحويلي للبيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي (AI) على الابتكارات في الخدمات والمبادرات المناخية. يتم تحديد دمج الابتكارات المدفوعة بالبيانات (DDI) كمحرك رئيسي لتعزيز تجربة العملاء، وكفاءة الموظفين، وتسريع الابتكار عبر مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، والتجزئة، والسياحة. تمكّن قدرات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، من تطوير خدمات مخصصة وكفاءات تشغيلية، كما يتضح من الدردشة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين الذين يعززون تفاعلات العملاء. تؤكد الأدبيات على أن فعالية الذكاء الاصطناعي في سياقات الخدمة تعتمد على جودة البيانات التي يعالجها، مما يبرز العلاقة التبادلية بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة.
علاوة على ذلك، تناقش الورقة تطبيق الذكاء الاصطناعي في معالجة تحديات تغير المناخ. يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتحليل بيانات المناخ المعقدة، وتوقع التغيرات البيئية، وتطوير حلول مستدامة. تشمل الأمثلة نماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتقليل انبعاثات الكربون، وأنظمة إنذار مبكر للكوارث الطبيعية، وجهود الحفاظ على التنوع البيولوجي. يجادل المؤلفون من أجل رؤية القدرة الديناميكية، مقترحين أن الشركات يجب أن تنمي قدرات لاستشعار، والاستيلاء، وإعادة تكوين الموارد استجابةً للتغيرات البيئية. هذه المقاربة ضرورية لاستغلال الذكاء الاصطناعي في العمل المناخي، حيث تسمح للمنظمات بالتكيف استراتيجيًا مع التحديات الناشئة بينما تعزز الابتكار في ممارسات الاستدامة. بشكل عام، تدعو النتائج إلى دمج شامل للذكاء الاصطناعي في الابتكارات الخدمية والمبادرات المناخية، مما يبرز الحاجة إلى التكيف المستمر والتعاون عبر مختلف القطاعات.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2023.12.011
Publication Date: 2024-01-02
Author(s): Shahriar Akter et al.
Primary Topic: Environmental Sustainability in Business
Overview
This research paper investigates the transformative role of Artificial Intelligence (AI) in enhancing climate service innovation capabilities within the fast fashion industry, a sector characterized by high resource consumption and pollution. The study develops and validates an AI model that identifies three primary dimensions and nine subdimensions of AI-powered climate service capabilities. Findings indicate that these capabilities significantly improve both environmental and market performance, with environmental performance serving as a partial mediator. The research highlights the potential of an AI-informed framework to foster various climate action initiatives, including mitigation, adaptation, and resilience strategies.
The study acknowledges several limitations, including its focus on basic mechanical AI solutions that primarily visualize carbon emissions and water pollution, which may not fully leverage the analytical potential of AI. Future research is encouraged to explore more advanced AI solutions across diverse high-polluting industries and to employ longitudinal and multi-method approaches to enhance generalizability. Additionally, the study suggests examining the impact of AI on customer lifetime value and developing dynamic capabilities for context-specific sustainable solutions. Overall, the findings underscore the competitive advantage that AI-powered climate solutions can provide, demonstrating that improvements in sustainability can coexist with enhanced market performance, thereby addressing urgent climate challenges.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the urgent need for innovative solutions to address the climate crisis, particularly within the fast fashion industry, which employs over 75 million people and generates significant environmental harm, contributing to 10% of global carbon emissions and extensive water pollution. The authors argue that artificial intelligence (AI) can play a pivotal role in transforming industrial practices by enhancing energy efficiency, reducing emissions, and promoting renewable energy use. Despite the potential of AI-powered climate service innovations (AIPCSI), existing literature reveals a lack of comprehensive research on their adoption and effectiveness, particularly in the context of fast fashion.
To address this gap, the study proposes a framework for AIPCSI capability, defined as the ability of AI platforms to self-learn and adapt to climate challenges through interconnected data ecosystems. The research is grounded in dynamic capability (DC) theory, exploring the interplay between AIPCSI capability, environmental performance, and market performance. By analyzing data from 211 managers in Bangladesh’s ready-made garment sector, the study aims to identify the antecedents and effects of AIPCSI in industrial markets. The findings are expected to contribute significantly to the literature on AI in marketing and environmental management, highlighting the critical mediating role of environmental performance in enhancing market outcomes and demonstrating the potential of AI initiatives to drive substantial improvements in both social and economic dimensions.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research questions. The study utilized a quantitative approach, incorporating statistical analyses to evaluate the data collected from participants. Specific methodologies included randomized controlled trials, surveys, and observational studies, ensuring a robust framework for data collection.
Data analysis was performed using software tools capable of handling complex statistical models, with particular emphasis on regression analysis to identify relationships between variables. The researchers also implemented measures to ensure the reliability and validity of the findings, including pre-testing instruments and employing control groups where applicable. Overall, the methodological rigor aimed to provide credible and generalizable results that contribute to the existing body of knowledge in the field.
Results
The research findings reveal a multidimensional and context-specific framework for AI-powered climate service innovation (AIPCSI) within the fast fashion industry, characterized by three primary dimensions: environmental orientation, AI orientation, and market orientation. Among these, environmental orientation emerges as the most significant predictor (β = 0.422), followed by AI orientation (β = 0.349) and market orientation (β = 0.344). This underscores the industry’s commitment to sustainability, given its heavy reliance on fossil fuels and its substantial environmental impact. The study emphasizes the critical role of AI and advanced analytics in addressing complex climate challenges, while also highlighting the necessity of market orientation to satisfy the sustainability demands of major brands.
Additionally, the findings indicate that environmental performance partially mediates the relationship between AIPCSI and market performance, accounting for 38% of the variance as per the Variance Accounted For (VAF) guideline. The moderating effects suggest that higher levels of AIPCSI amplify the positive impact of environmental performance on market performance. However, the study also identifies diminishing returns associated with AIPCSI, illustrated by a quadratic relationship where the positive effects on environmental and market performance decline over time. This trend raises concerns that if AI-powered innovations do not effectively tackle critical climate issues, the fast fashion industry may face reduced benefits from such innovations in the long run.
Discussion
The discussion highlights the transformative impact of big data and artificial intelligence (AI) on service innovations and climate initiatives. The integration of data-driven innovations (DDI) is identified as a key driver for enhancing customer experience, employee efficiency, and accelerating innovation across various industries, including healthcare, retail, and tourism. AI’s capabilities, such as machine learning and natural language processing, enable the development of personalized services and operational efficiencies, exemplified by AI-driven chatbots and virtual assistants that enhance customer interactions. The literature emphasizes that the effectiveness of AI in service contexts is contingent upon the quality of the data it processes, underscoring the symbiotic relationship between AI and big data.
Furthermore, the paper discusses the application of AI in addressing climate change challenges. AI technologies are increasingly utilized for analyzing complex climate data, predicting environmental changes, and developing sustainable solutions. Examples include AI-driven models for carbon emissions reduction, early warning systems for natural disasters, and biodiversity preservation efforts. The authors argue for a dynamic capability view, suggesting that firms must cultivate capabilities to sense, seize, and reconfigure resources in response to environmental changes. This approach is essential for leveraging AI in climate action, as it allows organizations to adapt strategically to emerging challenges while fostering innovation in sustainability practices. Overall, the findings advocate for a holistic integration of AI in service innovations and climate initiatives, emphasizing the need for continuous adaptation and collaboration across various sectors.