DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-026-08081-3
تاريخ النشر: 2026-07-01
المؤلف: Eman Mohamed Abd-El-Salam وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في تفاعلات الخدمة
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير تفاعلية روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على سلوك المستهلك من خلال تطوير نموذج مفاهيمي يتضمن التحكم في المحفزات، والاستجابة، والتخصيص، وجودة المعلومات. تدرس الدراسة كيف تشكل هذه العوامل استجابات المستهلكين المعرفية والعاطفية – على وجه التحديد الفائدة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة، والموقف – مما يؤثر في النهاية على الثقة المدركة والنتائج السلوكية مثل الاعتماد ونية الشراء، بالإضافة إلى سلوكيات التجنب مثل المقاومة. تم إجراء مسح كمي مقطعي شمل 366 مستهلكًا مصريًا لديهم خبرة سابقة مع روبوتات الدردشة، وتم تحليل البيانات باستخدام SmartPLS3 للتحقق من الفرضيات المقترحة.
تشير النتائج إلى أن ميزات التفاعلية لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزز بشكل كبير الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام، مما يؤثر بدوره بشكل إيجابي على مواقف المستهلكين وثقتهم. ومن الجدير بالذكر أن الفائدة المدركة تعمل أيضًا كوسيط يعزز الثقة، بينما تظهر مواقف المستهلكين تجاه روبوتات الدردشة أنها تدفع نوايا الشراء. تسهم الدراسة في الأدبيات من خلال تقديم نموذج “TAM-SOR” الجديد الذي يدمج الثقة كوسيط ويحدد المقاومة كاستجابة للتجنب بجانب الاعتماد ونية الشراء. تسلط الضوء على شروط الحدود المهمة لعلاقات الثقة في الأسواق الرقمية الناشئة وتقترح طرقًا للبحث المستقبلي، بما في ذلك استكشاف متغيرات إضافية مثل مشاركة العملاء والمخاطر المدركة. تعتبر الرؤى المكتسبة قيمة لصانعي السياسات والممارسين الذين يهدفون إلى تعزيز علاقات المستهلك عالية الجودة من خلال تصميم فعال لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي، على سلوك المستهلك وأداء الأعمال. لقد تطورت أنظمة الذكاء الاصطناعي، التي تمثلها روبوتات الدردشة، من الأتمتة التقليدية لتظهر قدرات تشبه الوظائف المعرفية البشرية، مثل حل المشكلات والتعلم. تمكن هذه التقدمات الشركات من تحسين خدمة العملاء، وتحسين عروض المنتجات، وتطوير خطط استراتيجية تعزز من مشاركة العملاء واحتفاظهم. ومن الجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي التوليدي من المتوقع أن يسهم بما يتراوح بين 2.6 تريليون و4.4 تريليون دولار سنويًا في الاقتصاد العالمي، مع آثار كبيرة على عمليات العملاء، والتسويق، والبحث والتطوير.
على الرغم من الاعتماد السريع على روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، هناك فجوة ملحوظة في فهم تصورات المستهلكين وتفاعلاتهم مع هذه التقنيات. بينما استكشفت الدراسات الحالية القدرات التكنولوجية للذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنها غالبًا ما تتجاهل الديناميات الاجتماعية للتفاعل بين الإنسان والتكنولوجيا، وخاصة أهمية التعاطف والاستجابة في رضا المستهلك. تقترح هذه الورقة نموذج قبول التكنولوجيا المعدل (TAM) المدمج مع إطار عمل المحفز-العضوية-الاستجابة (SOR) للتحقيق في كيفية تأثير محفزات روبوت الدردشة المحددة على الحالات المعرفية والعاطفية، مما يشكل في النهاية سلوكيات المستهلك مثل الاعتماد ونوايا الشراء. تهدف الدراسة إلى معالجة سؤالين رئيسيين بشأن الآليات التي تؤثر من خلالها محفزات روبوت الدردشة المحددة على تصورات المستهلك ودور الثقة في تحديد الاستجابات السلوكية تجاه روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
النتائج
يقدم قسم النتائج تحليلًا وصفيًا لملفات تعريف المستجيبين من مسح شمل 366 عميلًا مصريًا. تكشف البيانات الديموغرافية، الملخصة في الجدول 1، أن الإناث يمثلن الغالبية العظمى من المشاركين بنسبة تقارب 60.9%. تشير توزيع الأعمار إلى أن 29.8% من المستجيبين تتراوح أعمارهم بين 30-40 عامًا، بينما 25.7% تحت 20 عامًا. بالإضافة إلى ذلك، يُبلغ جزء كبير من العينة، حوالي 46.4%، عن دخل يتراوح بين 5000 إلى 10,000 جنيه مصري.
يوفر هذا التحليل الوصفي رؤى أساسية حول الخصائص الديموغرافية للسكان الذين تم مسحهم، مع تسليط الضوء على الجنس والعمر والدخل كعوامل رئيسية قد تؤثر على التصورات والتفاعلات مع روبوتات الدردشة. تؤسس النتائج فهمًا أساسيًا للمشاركين، وهو أمر حاسم لتفسير النتائج اللاحقة المتعلقة بالألفة مع روبوتات الدردشة واستخدامها.
المناقشة
تستكشف قسم المناقشة في الورقة نموذج المحفز-العضوية-الاستجابة (SOR) في سياق روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية المحفزات مثل التحكم، والاستجابة، والتخصيص، وجودة المعلومات على الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام لدى المستخدمين. يبرز أن المحاكاة الطبيعية للمحادثة البشرية أمر حاسم لروبوتات الدردشة، حيث تعتبر جودة التفاعل محددًا رئيسيًا لرضا المستخدم. يسمح التحكم المتزايد للمستهلكين بالتنقل في التفاعلات بشكل فعال، مما يعزز المواقف الإيجابية تجاه روبوت الدردشة. تظهر الاستجابة أنها تؤثر مباشرة على القيمة المدركة، حيث تعزز الاستجابات المناسبة وفي الوقت المناسب الفائدة المدركة لروبوت الدردشة. يعزز التخصيص تجربة المستخدم من خلال تخصيص التفاعلات وفقًا للتفضيلات الفردية، مما يحسن الجودة المدركة ورضا المستخدم.
تطرح الورقة عدة فرضيات بناءً على هذه النتائج، مقترحة أن التحكم والاستجابة والتخصيص يرتبطون إيجابيًا بالفائدة المدركة وسهولة الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، تفحص الدراسة تأثير الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام على مواقف المستخدمين تجاه روبوتات الدردشة، مما يثبت أن الفائدة المدركة لها تأثير مباشر أقوى على المواقف مقارنةً بسهولة الاستخدام المدركة. تظهر الثقة كعامل حاسم يؤثر على اعتماد المستخدمين على روبوتات الدردشة، حيث تشير الأبحاث إلى أن زيادة الفائدة المدركة تؤدي إلى زيادة الثقة وبالتالي زيادة الاعتماد على روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تؤكد النتائج على تعقيد سلوك المستهلك تجاه روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، كاشفة أن كل من الاستجابات الإيجابية والسلبية (سلوكيات الاقتراب والتجنب) تتأثر بالثقة والجودة المدركة للتفاعلات.
DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-026-08081-3
Publication Date: 2026-07-01
Author(s): Eman Mohamed Abd-El-Salam et al.
Primary Topic: AI in Service Interactions
Overview
This research paper investigates the influence of AI chatbot interactivity on consumer behavior by developing a conceptual model that incorporates stimuli-control, responsiveness, personalization, and information quality. The study examines how these factors shape consumers’ cognitive and affective responses—specifically perceived usefulness, perceived ease of use, and attitude—ultimately affecting perceived trust and behavioral outcomes such as reliance and purchase intention, as well as avoidance behaviors like resistance. A quantitative cross-sectional survey involving 366 Egyptian consumers with prior chatbot experience was conducted, and data analysis was performed using SmartPLS3 to validate the proposed hypotheses.
The findings indicate that the interactivity features of AI chatbots significantly enhance perceived usefulness and ease of use, which in turn positively influence consumer attitudes and trust. Notably, perceived usefulness also serves as a mediator that enhances trust, while consumer attitudes towards chatbots are shown to drive purchase intentions. The study contributes to the literature by introducing a novel “TAM-SOR” model that integrates trust as a mediator and identifies resistance as an avoidance response alongside reliance and purchase intention. It highlights important boundary conditions for trust relationships in emerging digital markets and suggests avenues for future research, including the exploration of additional variables such as customer engagement and perceived risk. The insights gained are valuable for policymakers and practitioners aiming to foster high-quality consumer relationships through effective AI chatbot design.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI), particularly generative AI, on consumer behavior and business performance. AI systems, exemplified by chatbots, have evolved from traditional automation to exhibit capabilities akin to human cognitive functions, such as problem-solving and learning. These advancements enable businesses to enhance customer service, improve product offerings, and develop strategic plans that foster customer engagement and retention. Notably, generative AI is projected to contribute between $2.6 trillion and $4.4 trillion annually to the global economy, with significant implications for customer operations, marketing, and research and development.
Despite the rapid adoption of AI chatbots, there is a notable gap in understanding consumer perceptions and interactions with these technologies. While existing studies have explored the technological capabilities of generative AI, they often overlook the social dynamics of human-technology interaction, particularly the importance of empathy and responsiveness in consumer satisfaction. This paper proposes a modified Technology Acceptance Model (TAM) integrated with the Stimulus-Organism-Response (SOR) framework to investigate how specific chatbot stimuli influence cognitive and affective states, ultimately shaping consumer behaviors such as reliance and purchase intentions. The research aims to address two primary questions regarding the mechanisms through which chatbot-specific stimuli affect consumer perceptions and the role of trust in determining behavioral responses toward AI chatbots.
Results
The results section presents a descriptive analysis of the respondents’ profiles from a survey involving 366 Egyptian customers. The demographic data, summarized in Table 1, reveals that females represent the majority of the participants at approximately 60.9%. Age distribution indicates that 29.8% of respondents are between 30-40 years old, while 25.7% are under 20 years. Additionally, a significant portion of the sample, about 46.4%, reports an income ranging from 5000 to 10,000 Egyptian pounds.
This descriptive analysis provides essential insights into the demographic characteristics of the surveyed population, highlighting gender, age, and income as key factors that may influence perceptions and interactions with chatbots. The findings establish a foundational understanding of the participants, which is crucial for interpreting subsequent results related to chatbot familiarity and usage.
Discussion
The discussion section of the paper explores the Stimulus-Organism-Response (SOR) model in the context of AI chatbots, emphasizing the significance of stimuli such as control, responsiveness, personalization, and information quality on users’ perceived usefulness and ease of use. It highlights that the natural simulation of human conversation is crucial for chatbots, with interaction quality being a key determinant of user satisfaction. Increased control allows consumers to navigate interactions effectively, fostering positive attitudes towards the chatbot. Responsiveness is shown to directly influence perceived value, where timely and relevant responses enhance the chatbot’s perceived usefulness. Personalization further enriches user experience by tailoring interactions to individual preferences, thereby improving perceived quality and user satisfaction.
The paper posits several hypotheses based on these findings, suggesting that control, responsiveness, and personalization positively correlate with perceived usefulness and ease of use. Additionally, the study examines the impact of perceived usefulness and ease of use on user attitudes towards chatbots, establishing that perceived usefulness has a stronger direct effect on attitudes than perceived ease of use. Trust emerges as a critical factor influencing user reliance on chatbots, with the research indicating that higher perceived usefulness leads to increased trust and, consequently, greater reliance on AI chatbots. The findings underscore the complexity of consumer behavior towards AI chatbots, revealing that both positive and negative responses (approach and avoidance behaviors) are influenced by trust and perceived quality of interactions.