شناسایی پیشایندها و پسایندهای کاربرد هوش مصنوعی در سازمان با رویکرد تحلیل چند سطحی: یک مرور سیستماتیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت، واحد ورامین-پیشوا، دانشگاه آزاد اسلامی، ورامین، ایران

2 گروه مدیریت دولتی، دانشکده علوم اداری و اقتصادی، دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران

چکیده
این پژوهش مروری سیستماتیک به بررسی عوامل مؤثر بر پیاده‌سازی هوش مصنوعی (پیشایندها) و پیامدهای آن (پسایندها) در سازمان‌ها می‌پردازد. هدف اصلی، شناسایی و دسته‌بندی این عوامل به منظور ارائه دیدگاهی جامع و کاربردی به مدیران و محققان است. روش تحقیق شامل سه مرحله اصلی: تعیین پرسش‌های پژوهش، اجرای فرایند تحقیق با استفاده از معیارهای ورود و خروج مقالات و استخراج داده‌ها، و ارائه نتایج با ترکیب کیفی یافته‌ها است. پیشایندها در چهار مضمون اصلی شامل عوامل انسانی و نگرشی، عوامل سازمانی و مدیریتی، عوامل فناورانه و زیرساختی، و عوامل رقابتی و محیطی دسته‌بندی شدند. پسایندها نیز در شش مضمون شامل فردی و عملکرد کارکنان، سازمانی و فرآیندهای تصمیم‌گیری، تیمی و همکاری گروهی، استراتژیک و رقابتی، اقتصادی و اکوسیستمی، و آموزش و یادگیری سازمانی قابل طبقه‌بندی هستند. این یافته‌ها نشان می‌دهند که سازمان‌ها برای پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی باید به جنبه‌های انسانی، فرهنگی، زیرساختی و فرآیندی توجه کنند. با وجود مزایای فراوان هوش مصنوعی در افزایش بهره‌وری و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری، چالش‌هایی نظیر نگرانی‌های امنیتی و مقاومت فرهنگی نیز باید مدنظر قرار گیرند. این پژوهش با ارائه یک نگاه سیستماتیک، اهمیت انجام تحقیقات بیشتر در این زمینه را برجسته می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Identifying the antecedents and consequences of the use of artificial intelligence in organizations using a multi-level analysis approach: A systematic review

نویسندگان English

Seyed Mojtabi Hashemian 1
Fatemeh Ghorbani 2
1 Department of Management, VaP.C., Islamic Azad University, Varamin, Iran (m.h
2 Faculty of Administrative and Economic Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran.
چکیده English

This systematic review investigates the factors influencing the implementation of Artificial Intelligence (AI) (antecedents) and its consequences (outcomes) in organizations. The primary goal is to identify and categorize these factors to provide a comprehensive and practical perspective for managers and researchers. The research methodology includes three main stages: defining research questions, conducting the research process using inclusion/exclusion criteria for articles and extracting data, and presenting the results by qualitatively synthesizing the findings. Antecedents were classified into four main themes: human and attitudinal factors, organizational and managerial factors, technological and infrastructural factors, and competitive and environmental factors. Outcomes were classified into six themes: individual and employee performance, organizational and decision-making processes, team and group collaboration, strategic and competitive, economic and ecosystemic, and organizational learning and training. These findings indicate that organizations should consider human, cultural, infrastructural, and process-related aspects for successful AI implementation. Despite the numerous benefits of AI in increasing productivity and improving decision-making processes, challenges such as security concerns and cultural resistance must also be addressed. This study, by providing a systematic perspective, highlights the importance of further research in this area.

کلیدواژه‌ها English

Artificial intelligence
technology
information technology
multilevel analysis
systematic review
organization
1.       اردلان، امید، وفایی، فاطمه، جنابی، سیروس، الماسی، مسلم (1396). بررسی تأثیر فناوری اطلاعات بر توانمندسازی کارکنان (مطالعه موردی: شرکت‌های توزیع برق منطقه‌ای غرب کرمانشاه)، فصلنامه مطالعات مدیریت و توسعه، 1(39)، 93.
2.       اکبری امامی، سمیه، جامی‌پور، محمد، فتحی، سیاوش (1403). طراحی چارچوبی برای استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی: رویکردی اکتشافی، مجله مدیریت منابع انسانی پایدار، 5(9)، 263-284.
3.       بذرکار، اردشیر، مرادزاد، مهرداد، شایگان، شادی (1402). تحلیل اثر عوامل تکنولوژیکی، سازمانی و محیطی بر به‌کارگیری هوش مصنوعی در فرایند جذب کارکنان، پژوهش‌های نوین در ارزیابی عملکرد، 2(1)، 32-52. https://doi.org/10.22105/mrpe.2023.174080
4.       راهدارپور، جواد (1403). ارائه مدل به‌کارگیری هوش مصنوعی در سازمان‌های خصوصی با تأثیر از مدیریت منابع انسانی: پیشایندها و پیامدها، نشریه پژوهش و نوآوری در تربیت و توسعه، 4(2)، 75-90. https://doi.org/10.61838/jsied.4.2.5
5.       رجبی فرجاد، حاجیه، عطاپور، مریم (1401). تأثیر مدیریت منابع انسانی الکترونیکی در مدیریت استعداد پژوهشگاه فضایی ایران، فصلنامه علمی مدیریت استاندارد و کیفیت، 12(2)، 102-131. https://civilica.com/doc/1580387
6.       رحمتی، مریم، چریانی زنجانی، یاسمن (1403). ارائه مدلی در راستای درک چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر رفتار سازمانی کارکنان، هشتمین کنفرانس بین‌المللی مدیریت و صنعت، تهران. https://civilica.com/doc/2153510
7.       رحیمی کلور، حسین، محمدخانی، رحیم (1403). طراحی مدل پیامدهای کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تبلیغات و فروش، مطالعات مدیریت کسب‌وکار هوشمند، 12(48)، 223-270. https://doi.org/10.22054/ims.2024.76711.2403
8.       رضائیان، علی، گنجعلی، امیر(1390). مدیریت عملکرد: چیستی، چرایی و چگونگی، تهران: دانشگاه امام صادق (ع).
9.       شرفی، افسانه، گرکانی، سید علیرضا، امیرخانی، ارسلان (1402). کاربرد هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری سازمانی: بررسی تأثیر آن بر عملکرد مدیران و بهبود فرایند تصمیم‌گیری در سازمان. دومین کنفرانس بین‌المللی پژوهش‌های کاربردی در علوم‌انسانی، اقتصاد، مدیریت و حسابداری. https://civilica.com/doc/1897029
10.    صالح‌نژاد بهرستاقی، صابر، سکالش، زهرا، راحلی طایفه اجیرلو، توحید (1403). ارائه مدل به‌کارگیری هوش مصنوعی در نظام آموزش‌وپرورش کشور با رویکرد یاددهی/یادگیری، فصلنامه ایده‌های نوین روان‌شناسی، 21(25)، 1-14. 
11.    عباسی، رسول، اسماعیلی، محدثه (1403). هوش مصنوعی و فرایندهای منابع انسانی دیجیتال: کاربردها و چالش‌ها، مطالعات منابع انسانی، 14(1)، 116-140.  
12.    کاظمی سراسکانرود، زهرا، صفری، محمد (1402). طراحی الگوی فرایند بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی: کاربست راهبرد مرور نظام‌مند، بررسی‌های بازرگانی، 21(123)، 109-126. https://doi.org/10.22034/BS.2023.1999484.2765
13.    نجفی، مریم، رسولی، زهرا (1402). چالش‌ها و مزایا و معایب هوش مصنوعی (AI) در فرایند آموزش و یادگیری. پانزدهمین کنفرانس بین‌المللی پژوهش‌های مدیریت و علوم‌انسانی ،ایران، تهران. https://civilica.com/doc/2013607
14.    ولیوند زمانی، حسین، مرتضی‌زاده، علیرضا (1403). بررسی تأثیر استفاده از هوش مصنوعی بر فرایند تصمیم‌گیری مدیران در مدیریت بحران‌های سازمانی، مدیریت بحران‌های اجتماعی، 16(2)، 26-11. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.20083564.1403.16.2.1.8
15.  Allen, R., & Choudhury, P. (2022). Algorithm-augmented work and domain experience: The countervailing forces of ability and aversion. Organization Science, 33(1), 149-169. https://doi.org/10.1287/orsc.2021.1554
16.  Balbaa, M. E., & Abdurashidova, M. S. (2024). The impact of artificial intelligence in decision making: A comprehensive review. EPRA International Journal of Economics, Business and Management Studies, 11(2), 27–38 https://doi.org/10.36713/epra15747
17.  Bankins, S., Jooss, S., Restubog, S. L. D., Marrone, M., Ocampo, A. C., & Shoss, M. (2024). Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research. Journal of Vocational Behavior104011https://doi.org/10.1016/j.jvb.2024.104011
18.  Benbya, H., Davenport, T. H., & Pachidi, S. (2020). Artificial intelligence in organizations: Current state and future opportunities. MIS Quarterly Executive, 19(4). https://doi.org/10.2139/ssrn.3741983
19.  Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101.
20.  Brougham, D., & Haar, J. (2018). Smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithms (STARA): Employees’ perceptions of our future workplace. Journal of Management & Organization, 24(2), 239–257. https://doi.org/10.1017/jmo.2016.55
21.  Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & Company.
22.  Cao, E., Jia, B., Guo, D., Li, B., Wang, W., & Huang, H. (2023). Bionic design and numerical studies of spider web-inspired membrane-type acoustic metamaterials. Composite Structures, 315, 117010. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2023.117010
23.  Cao, G., Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2021). Understanding managers’ attitudes and behavioral intentions towards using artificial intelligence for organizational decision-making. Technovation, 106, 102312. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2021.102312
24.  Cave, S., Craig, C., Dihal, K., Dillon, S., Montgomery, J., Singler, B., & Taylor, L. (2018). Portrayals and perceptions of AI and why they matter. The Royal Society.
25.  Chhatre, R., & Singh, S. (2024). Policy and Regulatory Frameworks for Artificial Intelligence. Available at SSRN 4848705.
26.  Chowdhury, F., Link, A. N., & van Hasselt, M. (2022). Public support for research in artificial intelligence: a descriptive study of US Department of Defense SBIR Projects. The Journal of Technology Transfer47(3), 762-774.
27.  Duggan, J., Sherman, U., Carbery, R., & McDonnell, A. (2022). Boundaryless careers and algorithmic constraints in the gig economy. The International Journal of Human Resource Management, 33(22), 4468–4498. https://doi.org/10.1080/09585192.2021.1953565
28.  Ghaffar, A., Arshad, A., Siddqiue, M. U., & Nasir, A. (2024). AI strategy in healthcare CHRM: Analyzing the influence of organizational effective performance evidence from the private hospitals of Lahore, Pakistan. Journal of Health and Rehabilitation Research, 4(1), 639-645. https://doi.org/10.61919/jhrr.v4i1.339
29.  Ghorpade, A. A. G. (2020). Investigating roadblocks to artificial intelligence adoption in enterprises through a systems perspective (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology).
30.  Glavin, P., Bierman, A., & Schieman, S. (2021). Über-alienated: Powerless and alone in the gig economy. Work and Occupations, 48(4), 399–431. https://doi.org/10.1177/07308884211024711
31.  Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Regularization for deep learning. In Deep learning (pp. 216-261).
32.  Haddaway, N. R., Page, M. J., Pritchard, C. C., & McGuinness, L. A. (2022). PRISMA2020: An R package and Shiny app for producing PRISMA 2020compliant flow diagrams, with interactivity for optimized digital transparency and open synthesis. Campbell Systematic Reviews, 18(2), e1230. https://doi.org/10.1002/cl2.1230
33.  Hashimzai, I. A., & Mohammadi, M. Q. (2024). The integration of artificial intelligence in project management: A systematic literature review of emerging trends and challenges. TIERS Information Technology Journal, 5(2), 153-164. https://doi.org/10.38043/tiers.v5i2.5963
34.  Hassan, A. (2024). The impact of artificial intelligence on organizational communication. In Artificial Intelligence and Economic Sustainability in the Era of Industrial Revolution 5.0 (pp. 793-807). Cham: Springer Nature Switzerland.
35.  Heiland, H. (2022). Neither timeless, nor placeless: Control of food delivery gig work via place-based working time regimes. Human Relations, 75(9),1824-1848. https://doi.org/10.1177/00187267211025283
36.  Hussain, A. (2023). Use of artificial intelligence in the library services: prospects and challenges. Library Hi Tech News40(2), 15-17.
37.  Innocenti, S., & Golin, M. (2022). Human capital investment and perceived automation risks: Evidence from 16 countries. Journal of Economic Behavior & Organization, 195, 27-41. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2021.12.027
38.  Jackson, L. M. (2019). The psychology of prejudice: From attitudes to social action (2nd ed.). American Psychological Association.
39.  Jarrahi, M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. Business horizons, 61(4), 577-586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007
40.  Kawaguchi, K. (2021). When will workers follow an algorithm? A field experiment with a retail business. Management Science, 67(3), 1670-1695.
41.  Kim, J. H., Kim, M., Kwak, D. W., & Lee, S. (2022). Home-tutoring services assisted with technology: Investigating the role of artificial intelligence using a randomized field experiment. Journal of Marketing Research, 59(1), 79–96.
42.  Kong, H., Yuan, Y., Baruch, Y., Bu, N., Jiang, X., & Wang, K. (2021). Influences of artificial intelligence (AI) awareness on career competency and job burnout. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 33(2), 717-734. https://doi.org/10.1108/IJCHM-07-2020-0789
43.  Langer, M., & Landers, R. N. (2021). The future of artificial intelligence at work: A review on effects of decision automation and augmentation on workers targeted by algorithms and third-party observers. Computers in Human Behavior, 123, 106878. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106878
44.  Lee, M. C., Scheepers, H., Lui, A. K., & Ngai, E. W. (2023). The implementation of artificial intelligence in organizations: A systematic literature review. Information & Management, 60(5), 103816.
45.  Malik, A., De Silva, M. T., Budhwar, P., & Srikanth, N. R. (2021). Elevating talents’ experience through innovative artificial intelligence-mediated knowledge sharing: Evidence from an IT-multinational enterprise. Journal of International Management, 27(4), 100871. https://doi.org/10.1016/j.intman.2021.100871
46.  Morandini, S., Fraboni, F., De Angelis, M., Puzzo, G., Giusino, D., & Pietrantoni, L. (2023). The impact of artificial intelligence on workers’ skills: Upskilling and reskilling in organisations. Informing Science, 26, 39-68. https://doi.org/10.28945/5078
47.  Nurlia, N., Daud, I., & Rosadi, M. E. (2023). AI implementation impact on workforce productivity: The role of ai training and organizational adaptation. Escalate: Economics and Business Journal, 1(01), 01-13. https://doi.org/10.61536/escalate.v1i01.6
48.  Park, C. W., Seo, S. W., Kang, N., Ko, B., Choi, B. W., Park, C. M., … & Yoon, H. J. (2020). Artificial intelligence in health care: current applications and issues. Journal of Korean medical science, 35(42). https://doi.org/10.3346/jkms.2020.35.e379
49.  Paul, J., & Barari, M. (2022). Metaanalysis and traditional systematic literature reviewsWhat, why, when, where, and how? Psychology & Marketing, 39(6), 1099-1115.
50.  Peifer, Y., Jeske, T., & Hille, S. (2022). Artificial intelligence and its impact on leaders and leadership. Procedia computer science, 200, 1024-1030. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.301
51.  Pemer, F. (2021). Enacting professional service work in times of digitalization and potential disruption. Journal of Service Research, 24(2), 249– 268. https://doi.org/10.1177/1094670520916801
52.  Pereira, V., Hadjielias, E., Christofi, M., & Vrontis, D. (2023). A systematic literature review on the impact of artificial intelligence on workplace outcomes: A multi-process perspective. Human Resource Management Review, 33(1), 100857. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100857
53.  Petticrew, M., & Roberts, H. (2008). Systematic reviews in the social sciences: A practical guide. John Wiley & Sons.
54.  Pettigrew, T. F. (2006). The advantages of multilevel approaches. Journal of social issues, 62(3), 615-620.
55.  Philip, J. (2022). A perspective on embracing emerging technologies research for organizational behavior. Organization Management Journal, 19(3), 88-98. https://doi.org/10.1108/OMJ-10-2020-1063
56.  Pozzo, D. N., Beleño, C. A. G., Correa, K. R., Donado, M. G., Pedroza, F. J. G., & Diaz, J. E. M. (2024). Managers’ attitudes and behavioral intentions towards using artificial intelligence for organizational decision-making: A study with Colombian SMEs. Procedia Computer Science, 238, 956-961. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.119
57.  Puaschunder, J. M. (2019). Organizational Artificial Intelligence Behavior. Puaschunder, JM (2019). Journal of Applied Research in the Digital Economy, 2(1), 1-14.
58.  Shannaq, B., & Al Shamsi, I. (2024). Integrating Digital Transformation: Analyzing New Technological Processes for Competitiveness and Growth Opportunities in the Oman Economy. In The AI Revolution: Driving Business Innovation and Research: Volume 2 (pp. 443-454). Cham: Springer Nature Switzerland.
59.  Shchepkina, N., Ramnarayan, R., Dhaliwal, N., Ravikiran, K., & Nangia, R. (2024). Human-Centric AI Adoption and Its Influence on Worker Productivity: An Empirical Investigation. In BIO Web of Conferences (Vol. 86, p. 01060). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/bioconf/20248601060
60.  Sun, P., Yujie Chen, J., & Rani, U. (2023). From flexible labour to ‘sticky labour’: A tracking study of workers in the food-delivery platform economy of China. Work, employment and society, 37(2), 412-431.
61.    Tavallaee, Ruhollah. (2023). Between Humans and Artificial Intelligence in Knowledge Management. Strategic Organizational Knowledge Management, 6(1), 11-21. 10.47176/smok.2023.1121.
62.  Tong, S., Jia, N., Luo, X., & Fang, Z. (2021). The Janus face of artificial intelligence feedback: Deployment versus disclosure effects on employee performance. Strategic Management Journal, 42(9), 1600– 1631. https://doi.org/10.1002/smj.3322
63.  Verma, S., & Singh, V. (2022). Impact of artificial intelligence-enabled job characteristics and perceived substitution crisis on innovative work behavior of employees from high-tech firms. Computers in Human Behavior, 131, 107215.
64.  Walsh, T., Levy, N., Bell, G., Elliott, A., Maclaurin, J., Mareels, I., & Wood, F. (2019). The effective and ethical development of artificial intelligence: an opportunity to improve our wellbeing. Melbourne, Australia: Australian Council of Learned Academies.
65.  Wamba-Taguimdje, S., Wamba, S., Kamdjoug, J., & Wanko, C. (2020). Influence of artificial intelligence (ai) on firm performance: the business value of ai-based transformation projects. Business Process Management Journal, 26(7), 1893-1924. https://doi.org/10.1108/BPMJ-10-2019-0411
66.  Wijayati, D. T., Rahman, Z., Rahman, M. F. W., Arifah, I. D. C., & Kautsar, A. (2022). A study of artificial intelligence on employee performance and work engagement: the moderating role of change leadership. International Journal of Manpower, 43(2), 486-512.
67.  Younis, Z., Ibrahim, M., & Azzam, H. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Organisational Behavior: A Risky Tale between Myth and Reality for Sustaining Workforce. European Journal of Sustainable Development, 13(1), 109-109. https://doi.org/10.14207/ejsd.2024.v13n1p109
68.  Yu, X., Xu, S., & Ashton, M. (2023). Antecedents and outcomes of artificial intelligence adoption and application in the workplace: the socio-technical system theory perspective. Information Technology & People, 36(1), 454-474. https://doi.org/10.1108/ITP-04-2021-0254
69.  Zhang, X., Antwi-Afari, M. F., Zhang, Y., & Xing, X. (2024). The impact of artificial intelligence on organizational justice and project performance: A systematic literature and science mapping review. Buildings, 14(1), 259. https://doi.org/10.3390/buildings14010259
70.  Zirar, A., Ali, S. I., & Islam, N. (2023). Worker and workplace Artificial Intelligence (AI) coexistence: Emerging themes and research agenda. Technovation, 124, 102747. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102747
دوره 35، شماره 120
تابستان 1405

  • تاریخ دریافت 10 اسفند 1403
  • تاریخ بازنگری 04 آذر 1404
  • تاریخ پذیرش 15 دی 1404