دانشگاه آزاد اسلامی سبزوار - جستجو در پایان‌نامه‌ها

علی اکبر نوروزی، ۱۴۰۵

بررسی رابطه بین پذیرش هوش مصنوعی مولد و ابعاد رفاهی کارکنان

چکیده پژوهش حاضر با هدف بررسی رابطه? بین پذیرش هوش مصنوعی مولد و ابعاد رفاه کارکنان، با تأکید بر نقش میانجی انسجام تیمی، در شرکتهای صنعتی شهر سبزوار انجام شده است. با توجه به گسترش روزافزون فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی مولد در محیطهای کسبوکار و اهمیت نیروی انسانی به عنوان ارزشمندترین سرمایه? سازمانی، بررسی این موضوع از نظر علمی و کاربردی درخور توجه است. این پژوهش می‌کوشد به این پرسش اصلی پاسخ دهد که پذیرش هوش مصنوعی مولد چگونه بر ابعاد گوناگون رفاه کارکنان اثر می‌گذارد و انسجام تیمی چه نقشی در این رابطه ایفا می‌کند.از نظر هدف، این پژوهش از نوع کاربردی و از نظر ماهیت و روش، توصیفی همبستگی (پیمایشی) محسوب می‌شود. جامعه آماری پژوهش حاضر شامل کلیه مدیران و کارشناسان شرکتهای کوچک و متوسط در سطح استان خراسان شمالی می¬باشد که به دلیل پراکندگی جامعه آماری و دشواری دسترسی به تمامی اعضا، از روش نمونه گیری در دسترس (غیراحتمالی) استفاده شد و نمونه‌ای به حجم ?? نفر انتخاب گردید. برای گردآوری داده‌ها از پرسشنامه‌های استاندارد مرتبط با سازه‌های نگرش به هوش مصنوعی مولد، میزان استفاده از آن، رفاه اجتماعی، رفاه عاطفی، رفاه شناختی و انسجام تیمی استفاده شد. روایی پرسشنامه‌ها از طریق روایی محتوایی و سازهای و پایایی آنها از طریق ضریب آلفای کرونباخ مورد تأیید قرار گرفت. داده‌های گردآوری شده نیز با استفاده از رویکرد مدل سازی معادلات ساختاری (SEM) و با کمک نرم افزار SmartPLS مورد تحلیل قرار گرفت. پژوهش حاضر در قالب الگوی مفهومی خود، نه فرضیه اصلی را مورد آزمون قرار داد. یافته‌های حاصل از تحلیل داده‌ها نشان داد که تمامی فرضیه‌ها تأیید شده است. بر اساس این یافته‌ها، نگرش مثبت نسبت به هوش مصنوعی مولد تأثیر مثبت و معناداری بر میزان استفاده‌ی کارکنان از آن دارد (H1a)، در حالی که نگرش منفی نسبت به این فناوری تأثیر منفی و معناداری بر میزان استفاده از آن دارد (H1). به عبارت دیگر، شیوه ادراک و نگرش کارکنان نقش تعیین کننده‌ای در پذیرش و به کارگیری این فناوری ایفا می‌کند. نتایج همچنین نشان داد که استفاده کارکنان از هوش مصنوعی مولد تأثیر مثبت و معناداری بر هر سه بُعد رفاه آنان دارد؛ به گونه‌ای که این تأثیر برای رفاه اجتماعی (H2a)، رفاه عاطفی (H2b) و رفاه شناختی (H2c) تأیید گردید. افزون بر این، استفاده از هوش مصنوعی مولد به طور مثبت و معناداری بر انسجام تیمی اثر می‌گذارد (H3a). در گام بعدی، نقش میانجی انسجام تیمی نیز مورد بررسی قرار گرفت و یافته‌ها حاکی از آن بود که انسجام تیمی رابطه بین استفاده از هوش مصنوعی مولد و هر یک از ابعاد رفاه، یعنی رفاه اجتماعی (H3b1)، رفاه عاطفی (H3b2) و رفاه شناختی (H3b3) را به طور معناداری میانجی گری می‌کند. به طور کلی می‌توان نتیجه گرفت که پذیرش و به کارگیری هوش مصنوعی مولد در شرکت‌های صنعتی، ضمن تقویت ارتباطات و انسجام میان اعضای تیم، زمینه بهبود رفاه چند بُعدی کارکنان را فراهم می‌آورد؛ به نحوی که بخشی از اثرات مثبت این فناوری بر رفاه کارکنان از مسیر انسجام تیمی منتقل می‌شود.. بر این اساس، به مدیران سازمان‌های صنعتی پیشنهاد می‌شود با فرهنگ سازی برای شکل گیری نگرش مثبت نسبت به هوش مصنوعی مولد، برگزاری دوره‌های آموزشی و فراهم سازی زیرساخت‌های فنی لازم، زمینه به کارگیری مؤثر این فناوری را فراهم سازند. همچنین توجه به تقویت روحیه همکاری و انسجام تیمی می‌تواند نقش میانجی این متغیر را در جهت ارتقای بیشتر رفاه کارکنان فعال سازد.

کلیدواژه‌ها: واژگان کلیدی: هوش مصنوعی مولد، رفاه کارکنان، انسجام تیمی، نگرش به فناوری، مدل سازی معادلات ساختاری

Thesis:

Relationship Generative artifical intelegence and employee wellbeing

The present study aimed to investigate the relationship between the adoption of generative artificial intelligence and dimensions of employee well-being, with an emphasis on the mediating role of team cohesion, in industrial companies in Sabzevar. Given the increasing spread of generative artificial intelligence-based technologies in business environments and the importance of human resources as the most valuable organizational capital, investigating this issue is of interest from a scientific and practical perspective. This study attempts to answer the main question of how the adoption of generative artificial intelligence affects various dimensions of employee well-being and what role team cohesion plays in this relationship. In terms of purpose, this study is of an applied type and is considered a descriptive correlational (survey) study in terms of nature and method. The statistical population of the study includes employees of industrial companies located in Sabzevar. Due to the dispersion of the statistical population and the difficulty of accessing all members, the convenience sampling method (non-probability) was used and a sample size of 80 people was selected. Standard questionnaires related to the constructs of attitude towards generative artificial intelligence, its use, social well-being, emotional well-being, cognitive well-being, and team cohesion were used to collect data. The validity of the questionnaires was confirmed through content and construct validity and their reliability was confirmed through Cronbach's alpha coefficient. The collected data was also analyzed using the structural equation modeling (SEM) approach and with the help of SmartPLS software. The present study tested nine main hypotheses in the form of its conceptual model. The findings from the data analysis showed that all nine hypotheses were confirmed. Based on these findings, a positive attitude towards generative artificial intelligence has a positive and significant effect on the extent of employees' use of it (H1a), while a negative attitude towards this technology has a negative and significant effect on the extent of its use (H1). In other words, the way employees perceive and approach it plays a determining role in the acceptance and application of this technology. The results also showed that employees' use of generative artificial intelligence has a positive and significant effect on all three dimensions of their well-being; in a way that this effect was confirmed for social well-being (H2a), emotional well-being (H2b), and cognitive well-being (H2c). In addition, the use of generative AI has a positive and significant effect on team cohesion (H3a). In the next step, the mediating role of team cohesion was also examined, and the findings indicated that team cohesion significantly mediates the relationship between the use of generative AI and each of the dimensions of well-being, namely social well-being (H3b1), emotional well-being (H3b2), and cognitive well-being (H3b3). In general, it can be concluded that the adoption and application of generative AI in industrial companies, while strengthening communication and cohesion among team members, provides the basis for improving the multidimensional well-being of employees; in such a way that part of the positive effects of this technology on employee well-being are transmitted through team cohesion. Accordingly, it is suggested that managers of industrial organizations prepare the ground for the effective use of this technology by creating a culture to form a positive attitude towards generative AI, holding training courses, and providing the necessary technical infrastructure. Also, attention to strengthening the spirit of cooperation and team cohesion can activate the mediating role of this variable in further promoting employee well-being. Future research can also enrich the findings in this area by generalizing the subject to other industries and service sectors, using random sampling methods and larger samples, and examining other moderating variables such as organizational culture and management support.

Keywords: positive effects of this technology on employee well-being are transmitted