توسعه مدل پذیرش فناوری هوش مصنوعی در سازمانهای دولتی
محورهای موضوعی : پژوهش های مدیریت راهبردی
رضا زارعی
1
,
علیرضا روستا
2
*
,
شهریار انصاری چارسوقی
3
1 - دانشجوی دکتری، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد بینالمللی کیش، دانشگاه آزاد اسلامی، کیش،ایران.
2 - دانشیار گروه مدیریت بازرگانی،واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، شهر قدس، تهران، ایران.
3 - استادیار گروه مدیریت بازرگانی، واحد تهران مرکزی،دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
کلید واژه: فناوری هوش مصنوعی, سازمان های دولتی, روش داده بنیاد.,
چکیده مقاله :
یکی از ابزارهای ایجاد نوآوری در مدل کسب وکار، به کارگیری فناوری و تکنولوژی است. استفاده از تکنولوژی باعث کاهش هزینهها، ایجاد مدل درآمدی خلاقانه و ارزش پیشنهادی جذابتر خواهد شد. از طرف دیگر باتوجه به ظهور تکنولوژیهای نوین از جمله هوش مصنوعی این امکان بیش از پیش برای کسب وکارها مهیا شده است تا با به کارگیری تکنولوژیهای نوین مدل کسب وکار نوآرانه ایجاد کنند. هدف تحقیق تدوین و پیاده سازی پذیرش فناوری هوش مصنوعی در فرمانداری تهران است. محقق در این تحقیق در پی پاسخگویی به این پرسش است که توسعه مدل پذیرش فناوری هوش مصنوعی در سازمان های دولتی کشور چگونه است؟ این پژوهش کیفی و کمی و بصورت میدانی انجام خواهد شد و از روش کتابخانه ای نیز جهت جمع آوري اطلاعات اوليه مرتبط با موضوع استفاده خواهد شد و با مطالعه کتاب ها، مقاله ها و پایان نامه ها، اطلاعات لازم در زمینه مفاهیم و نظریه های مربوط به هوش مصنوعی گردآوری می شود. در تحقیق حاضر جامعه آماری ما، مدیران و کارکنان فرمانداری تهران می باشد. در تحقیق حاضر، جمع آوری اطلاعات از مدیران و کارکنان فرمانداری تهران می باشد. در تحقیق از روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای متناسب استفاده شده است. قلمرو زمانی از ابتدای مرداد 1402 تا انتهای سال 1402 است. یافتههای تحقیق حاکی از آن است که ابعاد فنی (نظیر زیرساختهای سختافزاری و نرمافزاری، یکپارچهسازی سیستمها و امنیت داده)، به همراه ابعاد مدیریتی و فرهنگی (مانند مدیریت تغییر، دانش تخصصی منابع انسانی و حمایتهای نهادی)، بهصورت همافزا بر پذیرش فناوری هوش مصنوعی اثرگذار هستند. این مطالعه، ضمن تبیین چالشها و فرصتهای فنی در پیادهسازی سامانههای مبتنی بر هوش مصنوعی، میتواند به توسعه مدلهای عملیاتی مؤثر و کارآمد جهت ارتقای خدمات در سازمانهای دولتی کمک کند. از این رهگذر، بهبود بهرهوری، کاهش هزینهها، و ایجاد ارزش افزوده در حوزههای مختلف فنی و مدیریتی در سازمانهای دولتی قابل انتظار خواهد بود.
Gomber, P., Kauffman, R.J., Parker, C., Weber, B.W., 2018. On the fintech revolution: Interpreting the forces of innovation, disruption, and transformation in financial services. J. Manag. Inf. Syst. 35 (1), 220–265.
de Sousa, W.G., de Melo, E.R.P., Bermejo, P.H.D.S., Farias, R.A.S., Gomes, A.O., 2019. How and where is artificial intelligence in the public sector going? A literature review and research agenda. Gov. Inf. Q. 36 (4), 101392.
Iansiti, M., Lakhani, K.R., 2017. It will take years to transform business, but the journey begins now. Harv. Bus. Rev. 95 (1), 172.
Tapscott, D., Euchner, J., 2019. Blockchain and the internet of value. Res. Technol. Manage. 62 (1), 12–19.
hakkar, P., 2019. BOSS Magazine | How Blockchain is Redefining the Rules of Supply Chain. Boss Magazine. Available at. https://thebossmagazine.com/blockchainsupply-chain/ (Accessed: 16 January 2020).
Shermin, V., 2017. Disrupting governance with Blockchains and smart contracts. Strateg. Chang. 26 (5), 499–509.
Lee, J.D. & Jongsu Lee, J.(2009). E-government adoption in ASEAN: the case of Cambodia Sinawong Sang. Internet Research, 19(5): 517-534
Mishra, D., Akman, I., & Mishra, A. (2014). Theory of reasoned action application for green information technology acceptance. Computers in human behavior, 36, 29-40.
Nasiri, S. and Saadatmand, M. R. (2021). Artificial Intelligence in Industrial Businesses, First International Conference on Industrial Marketing Management, 1-14 [Persian]
Bazargani, M., & Namazi, E. (2015). Offering a Model to Increase the Efficiency of M-learning with Approach to Evaluating Iranian Information Society, Middle-East Journal of Scientific Research, Vol. 23, No. 2, pp. 239-243.
Spiegler, A. Moss, M. Switzerland, T. (2018), Artificial intelligence and the future of defense, translated by Mohammad Amin Faqih and Farhad Nazarizadeh, Defense Industries Educational and Research Institute, Tehran.
Legg, S. and Hutter, M. (2007), Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence, Minds and Machines 17, no. 4: 391–444.
Yudkowsky, E. (2008), Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk”, in “Global Catestrophic” edited by Nick Bostrom and Milan M. Cirkovic, pp. 308-345.
Bazargani, M., & Namazi, E. (2015). A Study on a Combined Model in Business Intelligence for Improving Electronic Insurance, International Journal of Business Intelligence Research (IJBIR), Vol. 6, No. 1, pp. 49-55
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Ajzen, I. (1991 ). The Theory of Planned Behaviour. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Towards a unified view. MIS Quarterly, 27, 425-478
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35, 982-1003.
Rogers, E. (1983). Diffusion of Innovations. New York: Free Press.
Wang, J., Liu, J., Zhou, M., Xie, J., Qiu, Y., Zhang, M., ... & Tang, J. (2019). Deep learning for enterprise: A survey. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 30(11), 3282-3293
Kulkov, I. (2021). The role of artificial intelligence in business transformation: A case of pharmaceutical companies, Technology in Society, Volume 66, August 2021, 101629.
Verma, S., t Sharma, R., Deb, S., & Maitra, D. (2021). Artificial intelligence in marketing: Systematic review and future research direction, International Journal of Information Management Data Insights, 1, 1-8.
Navidi, A.& Gheisari, H. (2023). Investigating the Impact of Artificial Intelligence (AI) in Improving Organizational Productivity, Journal of Dynamic Management and Business Analysis, Volume 2, Issue 2 Summer 2023 Pages: 1-8[Persian].
Lagzian M, Mortazavi S, Rajabzadeh M. (2012). Factors Influencing Users' Acceptance of E-Government Services through UTAUT Model. JMDP. 24(4), 3-20.
URL: http://jmdp.ir/article-1-902-fa.html[Persian]
Karimpour Bakhche Jacki, Sayad and Haddadi, Mohammad Hassan, 2017, Investigating factors affecting the adoption of electronic banking based on the UTAUT model (a case study of Bank Mellat customers of Urmia branches), the 5th National Conference on Management and Humanities Research in Iran, Tehran, https ://civilica.com/doc/787890[Persian]