DOI: https://doi.org/10.1007/s11846-024-00757-x
تاريخ النشر: 2024-04-18
المؤلف: Rimsha Naeem وآخرون
الموضوع الرئيسي: ابتكار الخدمات والمنتجات
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة دور الذكاء الاصطناعي (AI) في الابتكار في المنتجات والخدمات (PSI) وتهدف إلى هيكلة الأدبيات المتزايدة حول PSI المدعوم بالذكاء الاصطناعي ونماذج الأعمال ذات الصلة بشكل منهجي. باستخدام الاقتران الببليوغرافي، تحلل الدراسة 159 مقالة عبر مجالات مختلفة، محددة خمسة تجمعات رئيسية: (1) اعتماد التكنولوجيا والحواجز التحولية، (2) القدرات المدفوعة بالبيانات والابتكار، (3) الابتكار في نماذج الأعمال المدعومة رقمياً، (4) تغييرات التصميم الذكي والاستدامة، و(5) التطبيق القطاعي. يتم فحص كل تجمع للمواضيع المركزية، والأساليب، والأطر النظرية، مما يكشف عن فجوات كبيرة ويقترح اتجاهات بحث مستقبلية.
تشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات كبيرة لتعطيل الابتكار في المنتجات والخدمات، مع دعوات لإجراء تحليلات مقارنة عبر الصناعات لفهم تحديات الاعتماد بشكل أفضل. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى أساليب متنوعة واعتبارات أخلاقية في دمج الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن استكشاف أعمق للقدرات المدفوعة بالبيانات وتأثيرها على اتخاذ القرار. علاوة على ذلك، تسلط الضوء على ضرورة التقييمات الشاملة لنماذج الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتطور أنظمة المنتجات والخدمات (PSS) نحو الاستدامة. تختتم الدراسة بتوصيات للدراسات الطولية والأساليب المختلطة لتعزيز فهم دور الذكاء الاصطناعي عبر مختلف القطاعات والسياقات، مما يساهم في تطوير استراتيجيات الابتكار المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير التحويلي للثورة الصناعية والرقمنة على تنافسية التصنيع، مع التأكيد على الدور الحاسم للابتكار. تتبنى الشركات بشكل متزايد تقنيات مبتكرة لمختلف الجوانب التشغيلية، بما في ذلك صيانة المنتجات وتحليل سلوك المستخدمين. من المتوقع أن ينمو سوق التحول الرقمي في التصنيع العالمي بشكل كبير، من حوالي 367.60 مليار دولار أمريكي في 2024 إلى 876.10 مليار دولار أمريكي بحلول 2029. يُعزى هذا النمو إلى التقدم في حلول الخدمات التي تعزز الإنتاجية من خلال الأتمتة والرؤى المدفوعة بالبيانات، مما يمكّن الشركات من تحقيق مزايا تنافسية عبر الابتكار في المنتجات والخدمات (PSI).
تسلط الورقة الضوء على الدور المحوري للذكاء الاصطناعي (AI) في إعادة تشكيل نماذج الأعمال وكفاءات التشغيل. على الرغم من الاستثمارات الكبيرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، تواجه العديد من الشركات تحديات في تحقيق الربحية، حيث تفشل نسبة كبيرة من مبادرات الذكاء الاصطناعي في تلبية التوقعات. تشمل الحواجز الرئيسية لاعتماد الذكاء الاصطناعي قضايا الامتثال ونقص الموظفين المهرة. ومع ذلك، فإن الفوائد الاقتصادية المحتملة للذكاء الاصطناعي كبيرة، مع توقعات تشير إلى مساهمات كبيرة في الإنتاجية العالمية والنمو الاقتصادي. تهدف الدراسة إلى استكشاف دور الذكاء الاصطناعي في تمكين PSI والتحول الرقمي، محددة خمسة تجمعات بحثية تشمل اعتماد التكنولوجيا، الابتكار المدفوع بالبيانات، تحول نماذج الأعمال، التصميم المستدام، والتطبيقات القطاعية. يسعى هذا النهج الشامل إلى سد الفجوات الموجودة في الأدبيات واقتراح اتجاهات بحث مستقبلية بشأن دمج الذكاء الاصطناعي في نماذج الأعمال.
الطرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون منهجية مراجعتهم المنهجية لتحليل العلاقة بين الذكاء الاصطناعي (AI) والابتكار في المنتجات والخدمات (PSI). استخدموا قاعدة بيانات Scopus الخاصة بـ Elsevier، معتمدين على سلسلتين بحثيتين شاملتين: واحدة تركز على مصطلحات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي (مثل “تعلم الآلة”، “الشبكات العصبية”، “التعلم العميق”) والأخرى على كلمات رئيسية مرتبطة بـ PSI (مثل “ابتكار المنتجات والخدمات”، “الخدماتية”، “ابتكار نماذج الأعمال”). أسفر هذا النهج عن مجموعة بيانات أولية تضم 1,096 منشورًا، تم تنقيحها إلى 444 مقالة بناءً على الصلة بمجالات علوم الكمبيوتر، وإدارة الأعمال، والتخصصات ذات الصلة. بعد مزيد من التدقيق، تم اختيار 200 مقالة، وفي النهاية، تم تحليل 159 دراسة متصلة باستخدام برنامج VOSviewer للاقتباس الببليوغرافي، مما سمح بتحديد اتجاهات البحث والتجمعات الموضوعية.
تشير النتائج إلى زيادة كبيرة في المنشورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وPSI، خاصة بعد عام 2018، مع ذروة في عام 2021. كشفت التحليلات عن خمسة تجمعات متميزة من البحث، كل منها يعكس مواضيع وأساليب مختلفة. يشير المؤلفون إلى وجود فجوة في الأدبيات بشأن شمولية نماذج الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يقترح الحاجة إلى مزيد من التحقيق لفهم الفروق الدقيقة بين الابتكارات بين الشركات وابتكارات العملاء. بشكل عام، تؤكد الدراسة على الاهتمام المتزايد بدور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الابتكار في المنتجات والخدمات والحاجة إلى أطر تشغيلية جديدة لاستغلال الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في سياقات الأعمال.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التعقيدات والحواجز المرتبطة باعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) في مختلف القطاعات، خاصة في الابتكار في المنتجات والخدمات. يؤكد على أن دمج الأنظمة المستقلة يتحدى التفاعلات التقليدية بين الإنسان والآلة من خلال تقليل أدوار اتخاذ القرار البشري. تشمل المواضيع الرئيسية “حاجز الاعتماد” في أنظمة التسوق المستقلة، والتحديات في خدمات الضيافة الذكية، والآثار الأخلاقية للتحول الرقمي. تكشف الأدبيات أنه بينما تتناول العديد من الدراسات تقنيات الذكاء الاصطناعي المساعدة، فإن القليل منها يذكر تطبيقات معروفة على نطاق واسع مثل الأجهزة التي يتم التحكم فيها بالصوت. إن قبول العملاء للتقنيات الجديدة أمر حاسم لسد الفجوات في تطوير الخدمات، خاصة فيما يتعلق بفعالية الذكاء الاصطناعي في توقع سلوك المستهلك وتحويل الخدمات القانونية.
يناقش القسم أيضًا مجموعة من الأطر النظرية التي تساعد في التنقل عبر تحديات اعتماد الذكاء الاصطناعي، مثل نظرية التمدد الذاتي ونظرية التفكير السلوكي. توفر هذه الأطر رؤى حول تصورات المستهلكين والاعتبارات الأخلاقية المحيطة بالتقنيات المستقلة. منهجيًا، تستخدم الدراسة مزيجًا من الأساليب النوعية والكمية، بما في ذلك دراسات الحالة، والاستطلاعات، والدراسات التجريبية، لاستكشاف قبول المستخدم وتأثير الذكاء الاصطناعي على رضا الخدمة. تشير النتائج إلى أن المنظمات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات يمكن أن تعزز قدرات اتخاذ القرار، مما يؤدي إلى نماذج أعمال مبتكرة وأداء محسن. بشكل عام، تؤكد المناقشة على الحاجة إلى نهج متعدد التخصصات لمعالجة الحواجز النفسية والثقافية والأخلاقية لاعتماد الذكاء الاصطناعي في سياقات الأعمال.
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود قد تؤثر على نتائجها. أولاً، كانت سلسلة البحث المستخدمة لتحديد المقالات ذات الصلة عرضة للتحيز، وعلى الرغم من إجراء الاقتران الببليوغرافي باستخدام Scopus، كانت النتائج مشابهة عبر قواعد بيانات أخرى. قد يحد الاعتماد على قاعدة بيانات واحدة من شمولية التحليل. بالإضافة إلى ذلك، تسلط الدراسة الضوء على وجود انفصال في ممارسات الاقتباس، مشيرة إلى أن الأساليب الببليومترية لا توضح الأسباب وراء اقتباسات المؤلفين، كما أشار زوبك وتشاتر (2015).
هناك قيد آخر كبير هو القيد الزمني للمقالات المختارة، حيث تم حصر التحليل في المنشورات المتاحة حتى مايو 2023. نظرًا للزيادة السريعة في الأدبيات ذات الصلة، والتي من المتوقع أن ترتفع من 200 مقالة في Scopus إلى عدد أكبر بكثير بحلول 2024، قد تسفر الأبحاث المستقبلية عن رؤى مختلفة. وبالتالي، قد لا تعكس النتائج المقدمة بشكل كامل المشهد المتطور للمجال، ولا تتناول الورقة القيود المتعلقة باتجاهات البحث المستقبلية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11846-024-00757-x
Publication Date: 2024-04-18
Author(s): Rimsha Naeem et al.
Primary Topic: Service and Product Innovation
Overview
This study investigates the role of Artificial Intelligence (AI) in Product-Service Innovation (PSI) and aims to systematically structure the growing literature on AI-enabled PSI and related business models. Utilizing bibliographic coupling, the research analyzes 159 articles across various fields, identifying five key clusters: (1) technology adoption and transformational barriers, (2) data-driven capabilities and innovation, (3) digitally enabled business model innovation, (4) smart design changes and sustainability, and (5) sectorial application. Each cluster is examined for central themes, methodologies, and theoretical frameworks, revealing significant gaps and suggesting future research directions.
The findings indicate that AI has substantial potential to disrupt product-service innovation, with calls for cross-industry comparative analyses to better understand adoption challenges. The study emphasizes the need for diverse methodologies and ethical considerations in AI integration, as well as a deeper exploration of data-driven capabilities and their impact on decision-making. Furthermore, it highlights the necessity for comprehensive assessments of AI-enabled business models and the evolution of Product-Service Systems (PSS) towards sustainability. The research concludes with recommendations for longitudinal studies and mixed-method approaches to enhance understanding of AI’s role across various sectors and contexts, ultimately contributing to the advancement of AI-enabled innovation strategies.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformative impact of the industrial revolution and digitalization on manufacturing competitiveness, emphasizing the critical role of innovation. Companies are increasingly adopting innovative technologies for various operational aspects, including product maintenance and user behavior analysis. The market for digital transformation in global manufacturing is projected to grow significantly, from approximately USD 367.60 billion in 2024 to USD 876.10 billion by 2029. This growth is attributed to advancements in service solutions that enhance productivity through automation and data-driven insights, enabling firms to achieve competitive advantages via product-service innovation (PSI).
The paper highlights the pivotal role of artificial intelligence (AI) in reshaping business models and operational efficiencies. Despite substantial investments in AI technologies, many businesses face challenges in realizing profitability, with a significant percentage of AI initiatives failing to meet expectations. Key barriers to AI adoption include compliance issues and a shortage of skilled personnel. Nonetheless, the potential economic benefits of AI are substantial, with projections indicating significant contributions to global productivity and economic growth. The study aims to explore the role of AI in enabling PSI and digital servitization, identifying five research clusters that encompass technology adoption, data-driven innovation, business model transformation, sustainable design, and sectoral applications. This comprehensive approach seeks to fill existing gaps in the literature and propose future research directions regarding AI’s integration into business models.
Methods
In this section, the authors outline their systematic review methodology for analyzing the relationship between Artificial Intelligence (AI) and Product-Service Innovation (PSI). They utilized Elsevier’s Scopus database, employing two comprehensive search strings: one focused on AI-related terms (e.g., “machine learning,” “neural networks,” “deep learning”) and the other on PSI-related keywords (e.g., “product-service innovation,” “servitization,” “business model innovation”). This approach yielded an initial dataset of 1,096 publications, which was refined to 444 articles based on relevance to the fields of computer science, business management, and related disciplines. After further scrutiny, 200 articles were selected, and ultimately, 159 connected studies were analyzed using VOSviewer software for bibliographic coupling, allowing for the identification of research trends and thematic clusters.
The findings indicate a significant increase in publications related to AI and PSI, particularly post-2018, with a peak in 2021. The analysis revealed five distinct clusters of research, each reflecting different themes and methodologies. The authors note a gap in the literature regarding the comprehensiveness of AI-enabled business models, suggesting that further investigation is needed to understand the nuances between business-to-business and business-to-customer innovations. Overall, the study underscores the growing interest in AI’s role in enhancing product-service innovation and the necessity for new operational frameworks to leverage AI effectively in business contexts.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the complexities and barriers associated with the adoption of artificial intelligence (AI) in various sectors, particularly in product and service innovation. It emphasizes that the integration of autonomous systems challenges traditional human-machine interactions by reducing human decision-making roles. Key themes include the “adoption barrier” in autonomous shopping systems, the challenges in smart hospitality services, and the ethical implications of digital transformation. The literature reveals that while many studies address AI assistive technologies, few specifically mention widely recognized applications like voice-controlled devices. Customer acceptance of new technologies is crucial for bridging gaps in service development, particularly concerning AI’s effectiveness in predicting consumer behavior and transforming legal services.
The section also discusses various theoretical frameworks that help navigate the challenges of AI adoption, such as self-extension theory and behavioral reasoning theory. These frameworks provide insights into consumer perceptions and the ethical considerations surrounding autonomous technologies. Methodologically, the research employs a mix of qualitative and quantitative approaches, including case studies, surveys, and experimental studies, to explore user acceptance and the impact of AI on service satisfaction. The findings suggest that organizations leveraging AI and data analytics can enhance decision-making capabilities, leading to innovative business models and improved performance. Overall, the discussion underscores the need for a multidisciplinary approach to address the psychological, cultural, and ethical barriers to AI adoption in business contexts.
Limitations
The study acknowledges several limitations that may affect its findings. Firstly, the search string employed to identify relevant articles was subject to bias, and while bibliometric coupling was conducted using Scopus, the results were similar across other databases. This reliance on a single database may restrict the comprehensiveness of the analysis. Additionally, the study highlights a disconnect in citation practices, noting that bibliometric methods do not elucidate the reasons behind authors’ citations, as indicated by Zupic and Čater (2015).
Another significant limitation is the temporal constraint of the selected articles, with the analysis being confined to publications available until May 2023. Given the rapid increase in relevant literature, projected to rise from 200 articles in Scopus to a much larger number by 2024, future research could yield different insights. Consequently, the findings presented may not fully encapsulate the evolving landscape of the field, and the paper does not address limitations pertaining to future research directions.