DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-024-03842-4
تاريخ النشر: 2024-10-13
المؤلف: KDV Prasad وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على ممارسات إدارة الموارد البشرية، مع التركيز على الالتزام التنظيمي، ومشاركة الموظفين، والأداء داخل قطاع تكنولوجيا المعلومات. باستخدام استبيان منظم، قامت الدراسة بتقييم تسعة مفاهيم عاكسة، بما في ذلك إدراك المستخدم (الذي يتضمن سهولة الاستخدام وفائدته)، والثقة، والالتزام التنظيمي، ومشاركة الموظفين (التي تشمل الحيوية والتفاني). تشير النتائج إلى أن إدراك المستخدم يؤثر بشكل كبير على الثقة والالتزام التنظيمي، مما يؤثر بدوره بشكل إيجابي على مشاركة الموظفين والأداء. تم تحديد الثقة كوسيط جزئي في العلاقة بين إدراك المستخدم والالتزام التنظيمي. يدمج الإطار النظري مفاهيم من جاهزية التكنولوجيا، وتحفيز-منظمة-استجابة، ونموذج قبول التكنولوجيا، مما يوفر رؤى حول الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز ممارسات الموارد البشرية.
تشير الآثار العملية للدراسة إلى أنه ينبغي على المنظمات إعطاء الأولوية لإدراك المستخدم، وسهولة الاستخدام، والفائدة لتسهيل اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يُشجع الإدارة على تقديم معلومات واضحة حول فوائد هذه الأدوات وإرشاد الموظفين في استخدامها الفعال. بينما تقدم الدراسة رؤى قيمة، إلا أنها محدودة بتركيزها الجغرافي على حيدر أباد، الهند، وإمكانية التغيرات السريعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يُوصى بإجراء أبحاث مستقبلية لاستكشاف هذه المفاهيم عبر سياقات ثقافية متنوعة ودمج أطر نظرية إضافية، مثل انتشار الابتكار وجودة خدمة نظم المعلومات، لتعميق الفهم حول اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في ممارسات الموارد البشرية.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التأثير التحويلي للتقدم التكنولوجي، لا سيما في تكنولوجيا المعلومات، على الممارسات التنظيمية. تؤكد على التحول من طرق العمل التقليدية إلى أساليب أكثر كفاءة مدفوعة بالتكنولوجيا، والتي تسهلها أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT من OpenAI، وGoogle Gemini، وغيرها من الأدوات المخصصة لإنشاء المحتوى، وتطوير العروض التقديمية، وتوليد الوسائط المتعددة. يتم استخدام هذه الأدوات بشكل متزايد عبر القطاعات، بما في ذلك التعليم، وتكنولوجيا المعلومات، والأعمال، مما يعزز مشاركة الموظفين، والأداء، والإنتاجية.
تناقش هذه الفقرة أيضًا دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحسين الوصول والمشاركة، فضلاً عن قدرته على تقديم حلول فورية وأتمتة المهام الروتينية. تشير المقدمة إلى أنه بينما يتم التعرف على فوائد هذه التقنيات، فإن الآثار طويلة الأمد على مشاركة الموظفين والالتزام التنظيمي تتطلب مزيدًا من الاستكشاف. بشكل عام، يتم وضع دمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي كعامل مهم في إعادة تشكيل ديناميات مكان العمل وتعزيز الكفاءة التشغيلية عبر مجالات متنوعة.
طرق
في هذه الدراسة، تم استخدام استبيان منظم لجمع البيانات حول تسعة مفاهيم عاكسة تتعلق بنموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، وتحفيز-منظمة-استجابة (SOR)، ومؤشر جاهزية التكنولوجيا (TRI). تألف الاستبيان من قسمين: الأول جمع معلومات ديموغرافية من المشاركين، بينما قام الثاني بتقييم المفاهيم من النماذج المذكورة باستخدام مقياس ليكرت من سبع نقاط، حيث تشير 1 إلى عدم الاتفاق الشديد و7 تشير إلى الاتفاق الشديد. تم ضمان صلاحية الاستبيان من خلال اختبار مسبق شمل مراجعات من قبل أربعة محترفين في الإدارة وتكنولوجيا المعلومات، بالإضافة إلى مستشار لغة إنجليزية.
تم جمع البيانات من يناير إلى مارس 2024، باستخدام طريقة أخذ العينات الملائمة لاستهداف محترفي تكنولوجيا المعلومات، بما في ذلك مهندسي البرمجيات، ومتخصصي الاختبار، وقادة الفرق، ومديري المشاريع. تم توزيع الاستبيان عبر Google Forms، مستهدفًا المشاركين الذين استخدموا أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. من بين 552 استجابة تم جمعها، تم استبعاد 52 بسبب سلوك غير مناسب من المشاركين أو إجابات غير مكتملة، مما أسفر عن 500 استجابة صالحة. يتم تفصيل الخصائص الديموغرافية للمشاركين في الجدول 1.
مناقشة
تسلط المناقشة الضوء على الإمكانات التحويلية لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في أتمتة المهام الروتينية، مما يعزز إنتاجية الموظفين وأدائهم. تشير الدراسات إلى أن هذه الأدوات يمكن أن تحسن الأداء التنظيمي، ومشاركة الموظفين، والالتزام، بينما تقلل أيضًا من تكاليف العمالة (Kuhail et al. 2023; Pereira et al. 2023; Babina et al. 2024). ومع ذلك، لا يزال اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي محدودًا، لا سيما في قطاعات مثل الرعاية الصحية والهندسة، بسبب المخاوف المتعلقة بالخصوصية، وأمان الوظائف، والتأثير العام على مشاركة الموظفين والأداء (Bankins et al. 2024). تكشف الأدبيات عن فجوة في فهم العوامل التي تؤثر على اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا سيما فيما يتعلق بإدراك المستخدم، والثقة، وعلاقاتها مع الالتزام التنظيمي ومشاركة الموظفين.
يقترح المؤلفون إطارًا نظريًا يدمج نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، والنظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT 3)، وإطار تحفيز-منظمة-استجابة (SOR) لاستكشاف هذه الديناميات. تشمل الفرضيات الرئيسية دور الثقة كوسيط في العلاقة بين إدراك المستخدم والالتزام التنظيمي، بالإضافة إلى التأثيرات الإيجابية للالتزام التنظيمي على مشاركة الموظفين والأداء (H4-H7). تستخدم الدراسة حجم عينة قوي ونمذجة المعادلات الهيكلية للتحقق من صحة هذه العلاقات، مما يبرز أهمية ثقة المستخدم وإدراكاته في الدمج الناجح لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مكان العمل. تؤكد النتائج على ضرورة أن تعالج المنظمات مخاوف الموظفين وتعزز بيئة موثوقة لتعظيم فوائد تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-024-03842-4
Publication Date: 2024-10-13
Author(s): KDV Prasad et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study examines the influence of generative AI tools on human resource management practices, focusing on organizational commitment, employee engagement, and performance within the information technology sector. Utilizing a structured questionnaire, the research assessed nine reflective constructs, including user perception (comprising ease of use and usefulness), trust, organizational commitment, and employee engagement (encompassing vigor and dedication). The findings indicate that user perception significantly impacts trust and organizational commitment, which in turn positively affects employee engagement and performance. Trust was identified as a partial mediator in the relationship between user perception and organizational commitment. The theoretical framework integrates concepts from technology readiness, stimulus-organization-response, and the technology acceptance model, providing insights into the transformative potential of generative AI in enhancing HR practices.
The study’s practical implications suggest that organizations should prioritize user perception, ease of use, and usefulness to facilitate the adoption of generative AI tools. Management is encouraged to provide clear information about the benefits of these tools and to guide employees in their effective use. While the research offers valuable insights, it is limited by its geographic focus on Hyderabad, India, and the potential for rapid changes in AI technology. Future research is recommended to explore these constructs across diverse cultural contexts and to incorporate additional theoretical frameworks, such as the diffusion of innovation and information system service quality, to deepen the understanding of generative AI adoption in HR practices.
Introduction
The introduction highlights the transformative impact of technological advancements, particularly in information technology, on organizational practices. It emphasizes the shift from traditional work methods to more efficient, technology-driven approaches facilitated by generative artificial intelligence (AI) tools such as OpenAI’s ChatGPT, Google Gemini, and various others tailored for content creation, presentation development, and multimedia generation. These tools are increasingly utilized across sectors, including education, IT, and business, enhancing employee engagement, performance, and productivity.
The section further discusses the role of generative AI in improving accessibility and engagement, as well as its capacity to provide instant solutions and automate routine tasks. The introduction notes that while the benefits of these technologies are recognized, the long-term effects on employee engagement and organizational commitment require further exploration. Overall, the integration of generative AI tools is positioned as a significant factor in reshaping workplace dynamics and enhancing operational efficiency across various domains.
Methods
In this study, a structured questionnaire was employed to collect data on nine reflective constructs related to the Technology Acceptance Model (TAM), Stimulus-Organism-Response (SOR), and Technology Readiness Index (TRI). The survey consisted of two sections: the first gathered demographic information from respondents, while the second assessed constructs from the aforementioned models using a seven-point Likert scale, where 1 indicated strong disagreement and 7 indicated strong agreement. The questionnaire’s validity was ensured through a pretest involving expert reviews by four professionals in management and information technology, along with an English language consultant.
Data collection occurred from January to March 2024, utilizing a convenience sampling method to target information technology professionals, including software engineers, testing specialists, team leaders, and project managers. The questionnaire was distributed via Google Forms, specifically targeting participants who utilized generative AI tools. Out of 552 responses collected, 52 were excluded due to respondent misbehavior or incomplete answers, resulting in 500 valid responses. The demographic characteristics of the participants are detailed in Table 1.
Discussion
The discussion highlights the transformative potential of generative AI technologies in automating routine tasks, thereby enhancing employee productivity and performance. Studies indicate that these tools can improve organizational performance, employee engagement, and commitment while also reducing labor costs (Kuhail et al. 2023; Pereira et al. 2023; Babina et al. 2024). However, the adoption of generative AI remains limited, particularly in sectors like healthcare and engineering, due to concerns over privacy, job security, and the overall impact on employee engagement and performance (Bankins et al. 2024). The literature reveals a gap in understanding the factors influencing the adoption of generative AI, particularly regarding user perceptions, trust, and their relationships with organizational commitment and employee engagement.
The authors propose a theoretical framework integrating the Technology Acceptance Model (TAM), the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT 3), and the Stimulus-Organism-Response (SOR) framework to explore these dynamics. Key hypotheses include the mediating role of trust in the relationship between user perception and organizational commitment, as well as the positive impacts of organizational commitment on employee engagement and performance (H4-H7). The study employs a robust sample size and structural equation modeling to validate these relationships, emphasizing the importance of user trust and perceptions in the successful integration of generative AI tools in the workplace. The findings underscore the necessity for organizations to address employee concerns and foster a trusting environment to maximize the benefits of generative AI technologies.