DOI: https://doi.org/10.3390/admsci15010020
تاريخ النشر: 2025-01-07
المؤلف: Hanadi A. Salhab وآخرون
الموضوع الرئيسي: أداء المنظمات والموظفين
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على قطاع التجزئة في منطقة مجلس التعاون الخليجي (GCC)، لا سيما فيما يتعلق بأهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs). من خلال مسح شمل 410 من التنفيذيين في قطاع التجزئة تم تحليله عبر نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، تسلط الدراسة الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الكفاءة التشغيلية، وتقليل الفاقد، وزيادة تفاعل المستهلكين مع المنتجات المستدامة. تشير النتائج الملحوظة إلى أن استراتيجيات التسويق المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تسهل اعتماد الممارسات المستدامة بين المستهلكين، بينما تعمل قنوات التوزيع المعززة بالذكاء الاصطناعي على تحسين كفاءة سلسلة التوريد، وتقليل انبعاثات الكربون، وتحسين اللوجستيات. تشمل التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في التجزئة التنبؤ بالطلب، والتسويق الشخصي للمنتجات المستدامة، والأنظمة الذكية التي تهدف إلى تقليل استهلاك الطاقة.
تؤكد الاستنتاجات أن اعتماد الذكاء الاصطناعي يسهم بشكل كبير في نتائج الاستدامة في قطاع التجزئة في مجلس التعاون الخليجي، لا سيما فيما يتعلق بالهدف 9 (الابتكار الصناعي والبنية التحتية) والهدف 12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولين). يؤدي دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التحليلات التنبؤية وقنوات التوزيع الذكية (SDCs)، إلى تحسين الكفاءة، وتحسين سلسلة التوريد، وتقليل الفاقد، مما يعزز الاستهلاك الصديق للبيئة. ومع ذلك، يتم تسليط الضوء على المخاوف الأخلاقية المتعلقة بخصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي، مما يستلزم تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة للاستخدام المسؤول في التجزئة المستدامة. تشير النتائج إلى أنه بينما يمكن لتجار التجزئة الكبار الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل كبير لتحقيق الاستدامة، يمكن أيضًا أن تستفيد الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتاحة لتحقيق تحسينات مستدامة مستهدفة، مثل تقليل الفاقد وتحسين الطاقة، بطريقة فعالة من حيث التكلفة.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على صناعة التجزئة، لا سيما في سياق دول مجلس التعاون الخليجي (GCC). تعزز تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التحليلات التنبؤية وتعلم الآلة، الكفاءة التشغيلية وتعزز الاستدامة من خلال تحسين سلاسل التوريد وتقليل الفاقد، مما يتماشى مع عدة أهداف للتنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs). بشكل محدد، تؤكد الورقة على أهمية الهدف 8 (العمل اللائق والنمو الاقتصادي)، والهدف 9 (الصناعة والابتكار والبنية التحتية)، والهدف 12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولين)، والهدف 13 (العمل المناخي) في سياق الأجندات الوطنية للتنمية في دول مجلس التعاون الخليجي، مثل رؤية السعودية 2030 ورؤية الإمارات 2021.
على الرغم من الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي في تعزيز الاستدامة، تحدد الورقة تحديات كبيرة، بما في ذلك القيود التنظيمية، وعدم المساواة الاجتماعية والاقتصادية، والمخاوف الأخلاقية المتعلقة بخصوصية البيانات والتحيزات الخوارزمية. تعيق هذه القضايا اعتماد الذكاء الاصطناعي الفعال وتخلق توترات بين الأهداف الاقتصادية قصيرة المدى والأهداف البيئية طويلة المدى. تهدف الدراسة إلى معالجة سؤال كيف يؤثر اعتماد الذكاء الاصطناعي على نتائج الاستدامة في قطاع التجزئة في مجلس التعاون الخليجي، لا سيما فيما يتعلق بالهدف 9 والهدف 12. من خلال دراسة دور قنوات التوزيع الذكية المعززة بالذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة سلسلة التوريد وتقليل انبعاثات الكربون، تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى قابلة للتنفيذ لصانعي السياسات وقادة الأعمال، مما يسد فجوة في الأدبيات الحالية التي غالبًا ما تتجاهل الديناميات الإقليمية والقطاعية المحددة.
الطرق
تضمنت المنهجية المستخدمة في هذه الدراسة استبيانات منظمة تم إدارتها لـ 410 من التنفيذيين في قطاع التجزئة في منطقة مجلس التعاون الخليجي (GCC)، مع التركيز على مواضيع اعتماد الذكاء الاصطناعي، ونتائج الاستدامة، وتفاعل المستهلكين. استجاب المشاركون لبيانات باستخدام مقياس ليكرت المكون من 7 نقاط، مما يسمح بجمع بيانات دقيقة. استخدمت التحليلات نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لاستكشاف العلاقات المعقدة، بما في ذلك التأثيرات المباشرة، والمتوسطة، والمعدلة بين البنى.
تم اختيار PLS-SEM لقدرتها على التعامل مع نماذج معقدة تحتوي على عدة بنى واعتبارها تعتمد على تعظيم التباين المفسر (R²)، مما يتماشى مع الطبيعة الاستكشافية للبحث. تم تقييم صلاحية النموذج وموثوقيته من خلال تحميلات العوامل، ومتوسط التباين المستخرج (AVE)، وتقنيات البوتستراب. بالإضافة إلى ذلك، تم اعتبار قوة PLS-SEM في التعامل مع البيانات غير الطبيعية ودقتها التنبؤية ضرورية لتقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على تفاعل المستهلكين في سياق الاستدامة، خاصة بالنظر إلى حجم العينة المعتدل النموذجي للأبحاث الجديدة (Morshed et al., 2024).
النتائج
تظهر نتائج هذه الدراسة أن اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) في التجزئة يعزز بشكل كبير الاستدامة، وتفاعل المستهلكين، وكفاءة الطاقة. تؤكد التحليلات الإحصائية موثوقية وصلاحية البنى، حيث تتراوح قيم متوسط التباين المستخرج (AVE) من 0.585 إلى 0.681، مما يشير إلى صلاحية تقاربية جيدة. يتم دعم الاتساق الداخلي من خلال قيم الموثوقية المركبة (CR) بين 0.850 و0.895 وألفا كرونباخ المثالي 1.0 لجميع البنى. يتم تأسيس الصلاحية التمييزية من خلال معيار فورنل-لاركر ونسب الهيتروايت-مونوترين (HTMT)، مما يؤكد أن البنى تلتقط جوانب فريدة من البيانات.
تكشف النتائج أن اعتماد الذكاء الاصطناعي يؤثر إيجابياً على الاستدامة (β = 0.65، p = 0.001)، وتفاعل المستهلكين (β = 0.68، p = 0.002)، وكفاءة الطاقة (β = 0.72، p = 0.001). تساهم قنوات التوزيع الذكية أيضًا بشكل إيجابي في هذه النتائج. تشير تحليلات التعديل إلى أن استراتيجيات الاستدامة المؤسسية (CSS) ووعي المستهلك بالاستدامة تعزز تأثير الذكاء الاصطناعي على هذه النتائج. يتم ملاحظة تأثيرات الوساطة مع الثقة في الذكاء الاصطناعي والتواصل بين التجار والمستهلكين، مما يعزز العلاقة بين اعتماد الذكاء الاصطناعي وتفاعل المستهلكين. يظهر النموذج قوة تفسيرية قوية، مع قيم R² تتراوح بين 0.55 و0.65، وملاءمة تنبؤية جيدة، خاصة للاستدامة في عمليات التجزئة (Q² = 0.35). بشكل عام، تؤكد الدراسة على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي واستراتيجيات الاستدامة المؤسسية في تعزيز الممارسات المستدامة داخل قطاع التجزئة.
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في عمليات التجزئة، لا سيما في التوافق مع أهداف الاستدامة. تعزز تقنيات الذكاء الاصطناعي الكفاءة عبر وظائف التجزئة المختلفة، بما في ذلك تجارب التسوق الشخصية، وإدارة المخزون، وتحسين الطاقة في اللوجستيات. تساهم هذه التطورات في تحقيق عدة أهداف للتنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs)، لا سيما الهدف 12 (الاستهلاك والإنتاج المسؤولين) والهدف 13 (العمل المناخي)، من خلال تقليل الفاقد وتحسين إدارة الموارد. علاوة على ذلك، يعزز دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات الاستدامة المؤسسية تفاعل المستهلكين مع المنتجات الصديقة للبيئة، على الرغم من أن التحديات مثل خصوصية البيانات، والتحيز الخوارزمي، وفجوة المهارات في منطقة مجلس التعاون الخليجي (GCC) تعيق إمكاناته الكاملة.
تحدد الورقة الاتجاهات المستقبلية في الاستدامة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل اعتماد نماذج الاقتصاد الدائري ودمج الذكاء الاصطناعي مع إنترنت الأشياء (IoT) لإدارة الطاقة في الوقت الحقيقي. تؤكد على أهمية ثقة المستهلك والتواصل الفعال بين التجار والمستهلكين في تعزيز الممارسات المستدامة. تقترح الدراسة عدة فرضيات بشأن التأثير الإيجابي لاعتماد الذكاء الاصطناعي على نتائج الاستدامة، وتفاعل المستهلكين، وكفاءة الطاقة، مع الأخذ في الاعتبار أيضًا عوامل التعديل مثل استراتيجيات الاستدامة المؤسسية ووعي المستهلك. بشكل عام، تؤكد النتائج على ضرورة وجود حوكمة بيانات قوية واستثمار في تقنيات جاهزة للذكاء الاصطناعي للتغلب على الحواجز الحالية وتعزيز استدامة عمليات التجزئة.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات للبحث المستقبلي بشأن الدور الاستراتيجي لاعتماد الذكاء الاصطناعي وقنوات التوزيع الذكية في تعزيز الاستدامة وتفاعل المستهلكين في قطاع التجزئة في مجلس التعاون الخليجي. أولاً، شملت الدراسة بشكل أساسي مديري التجزئة، مما يوفر منظورًا استراتيجيًا حول تنفيذ الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تعزز الدراسات المستقبلية هذه النتائج من خلال دمج وجهات نظر المستهلكين لفهم أفضل لكيفية تأثير المبادرات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على سلوكيات المستهلكين، والثقة، وقرارات الشراء.
ثانيًا، استخدمت الدراسة تصميمًا مقطعيًا، مما يعني أنها التقطت البيانات في نقطة زمنية واحدة. بينما يوضح هذا النهج بشكل فعال التأثير الحالي لاعتماد الذكاء الاصطناعي، يُوصى بإجراء أبحاث طولية للتحقيق في كيفية تطور هذه العلاقات مع مرور الوقت مع تطور التقنيات واستراتيجيات الاستدامة. يمكن أن تسفر مثل هذه الأبحاث عن رؤى أعمق حول الفعالية طويلة الأمد للذكاء الاصطناعي في تحقيق الأهداف التنظيمية والبيئية. أخيرًا، يشير التركيز على منطقة مجلس التعاون الخليجي، بسياقها الاجتماعي والاقتصادي والتنظيمي المميز، إلى أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تستكشف مناطق وصناعات أخرى لتحديد مجموعة أوسع من التحديات والفرص المرتبطة باعتماد الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة، مما يسهم في فهم أكثر شمولاً لتأثير الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم.
DOI: https://doi.org/10.3390/admsci15010020
Publication Date: 2025-01-07
Author(s): Hanadi A. Salhab et al.
Primary Topic: Organizational and Employee Performance
Overview
This research paper investigates the impact of artificial intelligence (AI) on the retail sector in the Gulf Cooperation Council (GCC) region, particularly in relation to the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Through a survey of 410 retail executives analyzed via Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), the study highlights AI’s role in enhancing operational efficiency, minimizing waste, and increasing consumer engagement with sustainable products. Notable findings indicate that AI-driven marketing strategies facilitate the adoption of sustainable practices among consumers, while AI-enhanced distribution channels improve supply chain efficiency, reduce carbon emissions, and optimize logistics. Practical applications of AI in retail include demand forecasting, personalized marketing for sustainable products, and smart systems aimed at reducing energy consumption.
The conclusions emphasize that AI adoption significantly contributes to sustainability outcomes in the GCC retail sector, particularly concerning SDG 9 (Industry Innovation and Infrastructure) and SDG 12 (Responsible Consumption and Production). The integration of AI technologies, such as predictive analytics and smart distribution channels (SDCs), leads to improved efficiency, supply chain optimization, and waste reduction, thereby fostering eco-friendly consumerism. However, ethical concerns regarding data privacy and algorithmic bias are highlighted, necessitating transparent AI system designs for responsible use in sustainable retail. The findings suggest that while larger retailers can leverage AI extensively for sustainability, small and medium-sized enterprises (SMEs) can also benefit from accessible AI technologies to achieve targeted sustainability improvements, such as waste reduction and energy optimization, in a cost-effective manner.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) on the retail industry, particularly in the context of the Gulf Cooperation Council (GCC) countries. AI technologies, such as predictive analytics and machine learning, enhance operational efficiency and promote sustainability by optimizing supply chains and reducing waste, aligning with several United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Specifically, the paper emphasizes the relevance of SDG 8 (Decent Work and Economic Growth), SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure), SDG 12 (Responsible Consumption and Production), and SDG 13 (Climate Action) in the context of the GCC’s national development agendas, such as Saudi Vision 2030 and UAE Vision 2021.
Despite the potential benefits of AI in fostering sustainability, the paper identifies significant challenges, including regulatory constraints, socio-economic inequalities, and ethical concerns related to data privacy and algorithmic biases. These issues hinder effective AI adoption and create tensions between short-term economic goals and long-term environmental objectives. The research aims to address the question of how AI adoption influences sustainability outcomes in the GCC retail sector, particularly regarding SDG 9 and SDG 12. By examining the role of AI-enabled smart distribution channels in enhancing supply chain efficiency and reducing carbon emissions, the study seeks to provide actionable insights for policymakers and business leaders, filling a gap in the existing literature that often overlooks regional and sector-specific dynamics.
Methods
The methodology employed in this study involved structured surveys administered to 410 retail executives in the Gulf Cooperation Council (GCC) region, focusing on the themes of AI adoption, sustainability outcomes, and consumer engagement. Participants responded to statements using a 7-point Likert scale, allowing for nuanced data collection. The analysis utilized Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) to explore complex relationships, including direct, mediating, and moderating effects among the constructs.
PLS-SEM was selected for its capability to handle intricate models with multiple constructs and its reliance on maximizing explained variance (R²), aligning with the exploratory nature of the research. The model’s validity and reliability were evaluated through factor loadings, Average Variance Extracted (AVE), and bootstrapping techniques. Additionally, PLS-SEM’s robustness to non-normal data and its predictive accuracy were deemed essential for assessing the impact of AI on consumer engagement in the context of sustainability, particularly given the moderate sample size typical of novel research settings (Morshed et al., 2024).
Results
The results of this study demonstrate that the adoption of artificial intelligence (AI) in retail significantly enhances sustainability, consumer engagement, and energy efficiency. Statistical analyses confirm the reliability and validity of the constructs, with average variance extracted (AVE) values ranging from 0.585 to 0.681, indicating good convergent validity. Internal consistency is supported by Composite Reliability (CR) values between 0.850 and 0.895 and a perfect Cronbach’s Alpha of 1.0 for all constructs. Discriminant validity is established through the Fornell-Larcker criterion and Heterotrait-Monotrait (HTMT) ratios, confirming that constructs capture unique aspects of the data.
The findings reveal that AI adoption positively affects sustainability (β = 0.65, p = 0.001), consumer engagement (β = 0.68, p = 0.002), and energy efficiency (β = 0.72, p = 0.001). Smart distribution channels also contribute positively to these outcomes. Moderation analyses indicate that corporate sustainability strategies (CSS) and consumer awareness of sustainability enhance the impact of AI on these outcomes. Mediation effects are observed with trust in AI and retailer-consumer communication, strengthening the relationship between AI adoption and consumer engagement. The model exhibits strong explanatory power, with R² values between 0.55 and 0.65, and good predictive relevance, particularly for sustainability in retail operations (Q² = 0.35). Overall, the study underscores the critical role of AI and CSS in promoting sustainable practices within the retail sector.
Discussion
The discussion highlights the transformative role of artificial intelligence (AI) in retail operations, particularly in aligning with sustainability goals. AI technologies enhance efficiency across various retail functions, including personalized shopping experiences, inventory management, and energy optimization in logistics. These advancements contribute to achieving several United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), notably SDG 12 (Responsible Consumption and Production) and SDG 13 (Climate Action), by reducing waste and improving resource management. Furthermore, AI’s integration into corporate sustainability strategies fosters consumer engagement with eco-friendly products, although challenges such as data privacy, algorithmic bias, and the skills gap in the Gulf Cooperation Council (GCC) region hinder its full potential.
The paper identifies future trends in AI-driven sustainability, such as the adoption of circular economy models and the integration of AI with the Internet of Things (IoT) for real-time energy management. It emphasizes the importance of consumer trust and effective communication between retailers and consumers in promoting sustainable practices. The study proposes several hypotheses regarding the positive influence of AI adoption on sustainability outcomes, consumer engagement, and energy efficiency, while also considering moderating factors like corporate sustainability strategies and consumer awareness. Overall, the findings underscore the necessity for robust data governance and investment in AI-ready technologies to overcome existing barriers and enhance the sustainability of retail operations.
Limitations
The limitations of this study highlight several areas for future research regarding the strategic role of AI adoption and smart distribution channels in promoting sustainability and consumer engagement in the GCC retail sector. Firstly, the research primarily involved retail managers, providing a strategic perspective on AI implementation. Future studies could enhance these findings by incorporating consumer perspectives to better understand how AI-driven initiatives affect consumer behaviors, trust, and purchasing decisions.
Secondly, the study utilized a cross-sectional design, capturing data at a single point in time. While this approach effectively illustrates the current impact of AI adoption, longitudinal research is recommended to investigate how these relationships evolve over time as technologies and sustainability strategies develop. Such research could yield deeper insights into the long-term effectiveness of AI in achieving both organizational and environmental objectives. Lastly, the focus on the GCC region, with its distinct socio-economic and regulatory context, suggests that future research should explore other regions and industries to identify a wider array of challenges and opportunities associated with AI adoption for sustainability, thereby contributing to a more comprehensive understanding of AI’s global impact.