تم استلام البحث في أكتوبر 2025، وقُبل للنشر في نوفمبر 2025، وتم نشره إلكترونياً في نوفمبر 2025.
تهدف الدراسة إلى التعرف على أثر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين من وجهة نظر الموظفين الإداريين بجامعة الملك عبدالعزيز، وتبرز أهميتها لارتباطها بأحد أهم المؤسسات التعليمية في المملكة العربية السعودية، ولفحص أثر استخدامهم لروبوتات الدردشة كأحد أدوات الذكاء الاصطناعي على رضاهم الوظيفي. اعتمدت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، واستخدمت قائمة الاستقصاء كأداة للدراسة وجمع البيانات من عينة عشوائية بسيطة من الموظفين الإداريين بلغ عددها 309 موظفاً. أظهرت النتائج وجود أثر ذي دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي على جميع أبعاد الرضا الوظيفي؛ إذ تبين أن استخدام الذكاء الاصطناعي يرفع من مستوى الرضا عن الوظيفة بنسبة تفسير بلغت 39%، ويسهم في توفير الوقت وتحسين القرارات بنسبة 25.4%، كما يعزز الأمان الوظيفي بنسبة 13.7% ويحسن من بيئة العمل والعلاقات بين الموظفين بنسبة 22.2%. وتوصلت الدراسة إلى توصيات منها: تمكين الموظفين من الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الخصوصية وسرية المعلومات ودقتها، وتدريب الموظفين على استخدامها.
This study examines the impact of using artificial intelligence (AI) tools on employee satisfaction from the perspective of administrative staff at King Abdulaziz University. The significance of this research stems from its focus on one of the leading higher education institutions in Saudi Arabia, and from investigating how AI applications—particularly chatbots—affect different dimensions of job satisfaction. The study employed an analytical-descriptive method and used a structured questionnaire to collect data from a simple random sample of 309 administrative employees.
The findings revealed a statistically significant impact of AI utilization on all dimensions of job satisfaction. Specifically, the use of AI tools increased overall job satisfaction, explaining 39% of its variance, contributed to time savings and improved decision-making by 25.4%, enhanced job security by 13.7%, and strengthened the work environment and relationships among employees by 22.2%. The study recommends empowering employees to effectively use AI tools while ensuring data privacy, confidentiality, and accuracy, in addition to providing adequate training on their use.
الحمد لله القائل: «علَّم الإنسان ما لم يعلم»، والصلاة والسلام على رسوله محمد وآله، وبعد؛ فإن في عصر التطور التكنولوجي الذي نعيشه يتزايد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي الذي يساهم في تنفيذ المهام التي تتطلب تفكيراً معمقاً وتحليلاً وفاعلية، مما يسهل على القادة والموظفين القيام بأعمالهم بدقة وتقديم خدمات أكثر تطوراً. ويفيد تقرير «غارتنر» أن الإنفاق العالمي على أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي سيصل إلى نحو 2 تريليون دولار في عام 2026 (Gartner, 2025)، ويشير تقرير «ماكينزي» إلى أن قيمة الفرصة طويلة الأجل للذكاء الاصطناعي تُقدَّر بـ 4.4 تريليون دولار من حيث النمو الإنتاجي المحتمل العالمي (McKinsey, 2025).
وتُعد جامعة الملك عبدالعزيز سباقة في هذا المجال، حيث أولت الذكاء الاصطناعي اهتمامها وشجعت على الاستفادة منه، ونظراً لانتشار استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي من قبل الموظفين الإداريين، وكونهم من الشرائح المتأثرة به، تظهر مشكلة الدراسة في التعرف على أثر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين.
عُرِّف الذكاء الاصطناعي بأنه: علم مبني على القواعد الرياضية والأجهزة والبرامج التي تم تجميعها في الحاسبات الآلية التي تقوم بدورها بالعديد من المهام والعمليات التي يمكن للإنسان أن يقوم بها، غير أنها تختلف عنه من حيث السرعة والدقة (راضية، 2022).
وترجع جذور البحوث الخاصة بالذكاء الاصطناعي إلى الأربعينيات، حين تم اقتراح نموذج للخلايا العصبية الاصطناعية، وفي الخمسينيات زاد الاهتمام بالشبكات العصبية، وفي الستينيات والسبعينيات زاد البحث حول النظم المبنية على تمثيل المعرفة، وفي الثمانينيات حدثت طفرة في البحوث واستُخدم مصطلح «الذكاء الاصطناعي» لأول مرة في مؤتمر جامعة دارتمورث (Dartmouth)، ومنذ ذلك الحين نُشر أكثر من 1.6 مليون منشور يتعلق بالذكاء الاصطناعي، وشهد موجات من الازدهار والركود وانتشر في شتى المجالات، ولا يوجد تعريف متفق عليه حتى الآن، وذلك لصعوبة تعريف الذكاء البشري فضلاً عن تعريف الذكاء الاصطناعي، ولاختلاف المنظور الذي يمكن أن يصفه (فيفيان، 2023).
يمكن أن نستنتج أن حدود مفهوم الذكاء الاصطناعي يستند على فكرتين: أولاً محاكاة لطرق التفكير البشري وعملياته الفيسيولوجية والنفسية، ثم التفكير العقلاني وفق القواعد المنطقية المعينة التي تساعد على استقلالية الآلات والأنظمة في التفكير، ثم حل المشكلات بدقة متناهية (عامر، 2025).
مما سبق يمكن تعريفه بأنه «التقنيات الحديثة التي يمكنها أداء مهام تحتاج للذكاء البشري، ويتضمن خوارزميات قادرة على التعلم والتحسين بمرور الوقت، وله عدد من التطبيقات في عدة مجالات».
يتميز الذكاء الاصطناعي بخصائص تميزه عن مختلف البرمجيات التقليدية من أهمها: الذكاء، والتعلم الذاتي، والإدراك، وصنع القرار، والإبداع والابتكار، وحل المشكلات. ويُستخدم في مختلف ميادين الحياة، ومنها: معالجة اللغات الطبيعية، والروبوت، والنظم الخبيرة، والتعلم الآلي... (هاشمي، 2024).
وتظهر أهمية تطبيقات الذكاء الاصطناعي حيث إنها تلعب دوراً متزايد الأهمية في دعم الرشاقة التنظيمية للمشروعات، وتمكن المشروعات من التكيف السريع مع التغييرات والتحديات التشغيلية، وتسهم في تمكين صانعي القرار من اتخاذ قرارات أكثر استباقية وذكاء (محمد، 2025).
وبشكل عام، يمكن أن يعزز دمج الموظفين مع تقنيات الذكاء الاصطناعي الكفاءة والإنتاجية ويساعد على تحسين تجربة المستخدم، وتوفير الوقت والتكلفة، وتحسين صحة الموظفين، وتعزيز الأمن والسلامة في مكان العمل وتحسين التنبؤ واتخاذ القرارات الأكثر دقة (رميض، 2023).
كما أن للذكاء الاصطناعي العديد من المزايا فهناك بعض العيوب التي لا يمكن تجاهلها، نذكر منها:
ارتفاع التكلفة: مما يجعلها غير متاحة لغير القادرين على تحملها سواء من الأفراد أو الدول.
التهديدات الاقتصادية: حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر في حجم ونوعية فرص العمل.
التداعيات الاجتماعية: لأنها قد تؤدي إلى فقد العلاقات الإنسانية والمرونة التقليدية.
افتقار الذكاء الاصطناعي وأنظمته للأخلاقيات والقيم الإنسانية (الشمري، 2023).
والمخاطر في استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي متعددة، نذكر منها: الانحياز للنوع (Gender)، والخصوصية، والغموض وعدم الشفافية، والوضع القانوني للخوارزميات (Sobrino, 2021).
ظهر مصطلح روبوت الدردشة باختصاره إلى «Chatbot» كنتيجة لدمج كلمتي الدردشة أو المحادثة (Chat) وكلمة (bot) اختصاراً لكلمة روبوت (Robot)، وكان هذا في التسعينيات حين قام مودلين بصياغتها، حيث يشير هذان المصطلحان إلى شقين: «شاتر» ويعني التحدث بلغة بسيطة مختصرة، والشق الثاني «بوت» وتشير إلى جهاز آلي يؤدي بعض المهام بشكل إلزامي ومتكرر (حسن، 2024).
وتوجد العديد من المصطلحات المستخدمة في الدراسات العربية والأجنبية للتعبير عن نفس التقنية؛ مثل: المساعدون الرقميون أو الشخصيون (Digital or Personal Assistants)، أو الوكلاء التفاعليون (Fully Automated Conversational Agents)، أو وكلاء المحادثة، أو الوكلاء الآليون، أو الوكلاء الأذكياء (Intelligence Agents)، أو الوكلاء الافتراضيون، أو المحادثة الذكية (Conversation Intelligence)، أو كيانات المحادثة الاصطناعية، أو صناديق الدردشة، أو روبوتات الدردشة التفاعلية، أو روبوتات الدردشة الذكية، أو روبوتات المحادثة. كما استخدمت طريقة النقل الصوتي للحروف فظهرت مصطلحات مثل: الشات بوت، أو البوتس، أو البوت (عبدالغني، 2023).
وعُرفت الروبوتات كأحد أدوات الذكاء الاصطناعي بأنها: «آلة مبرمجة ذاتياً للقيام بأعمال محددة»، وعلم الروبوت هو علم استخدام الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب والهندسة في تصميم آلات يمكن برمجتها لأداء أعمال محددة، ويوصف بأنه تقنيات قادرة على التعلم وصنع القرار (درار، 2019). وتوجد ثلاثة نماذج تستخدم لإنتاج الردود في روبوتات المحادثة وهي: نموذج قائم على النمط، ونموذج قائم على الاسترجاع، ونموذج توليدي (الدخني، 2023).
وعرفته العبد بأنه أداة من التطبيقات المطورة للذكاء الاصطناعي، ولديه مهارات لغوية عالية تمكنه من التفاهم مع الإنسان وتنفيذ الأوامر الموجهة إليه بسهولة (العبد، 2024).
هي أحد أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعالج اللغة الطبيعية وتحللها كمدخلات وتوفر إجابات دقيقة وتحاكي البشر في المحادثات، وتزداد قدراتها كلما زاد عدد المحادثات التي تجريها مع المستخدمين.
كان أول ظهور لروبوتات الدردشة في الستينيات من القرن الماضي عام 1966 تقريباً عندما أنشأ جوزيف فايزنباوم برنامج حاسوب لمعالجة اللغة الطبيعية سُمِّي بـ ELIZA بهدف محاكاة أسلوب المعالج النفسي، ومع محدوديته وبساطته اعتقد غير التقنيين أنهم يتحدثون مع معالج نفسي حقيقي. وطريقة عمله تمثلت في أنه يعيد صياغة سؤال المستخدم بسؤال آخر بالاستفادة من أنماط المحادثة الشائعة، فمثلاً يحول عبارة «أنا أكره والدي» إلى «لماذا تقول إنك تكره والدك؟». وتطورت الروبوتات بعد ذلك حتى أصبحت اليوم لديها القدرة على محاكاة البشر في التعلم (عبدالغني، 2023).
ومن الأمثلة الحديثة لروبوتات الدردشة شات جي بي تي (ChatGPT) والذي ظهر في 2020 اختصاراً لمصطلح (Chat Generative Pre-trained Transformer) من إنتاج شركة OpenAI، ويتمتع بقدرات هائلة في المحادثات والرد على المستخدمين بطريقة تشبه تعامل البشر باستخدام نماذج المعالجة اللغوية، إضافة لتعدد استخداماته (حسن، 2024).
بداية نعرف الرضا ككلمة؛ فقد ذكر ابن منظور في لسان العرب أن «الرِّضا» مقصور في مقابل «السخط»، ويظهر ذلك في النصوص الدينية كما في الدعاء: «اللهم إني أعوذ برضاك من سخطك». والرضا والسخط من صفات القلب، ومن الاشتقاق اللغوي نستخلص ملاحظتين تتعلقان بالرضا الوظيفي:
أن دلالة الكلمة مرتبطة بنقيضها (السخط)، ولا توجد مفردة واضحة تعبر عن حالة «التوازن» بينهما، وتنعكس هذه الثنائية في تفسيرات عدم الرضا عن العمل، كما تناولها بعض الباحثين مثل هيرزبيرغ.
أن الرجوع إلى «القلب» كمصدر للرضا يتناسق مع الأدبيات العلمية التي تصف الرضا الوظيفي بأنه استجابات عاطفية يصدرها الفرد (زهراوي، 2017).
ويعرفه مؤلف كتاب «المنارة في شرح بعض مصطلحات الإدارة» بأنه «إحساس الموظف بأنه يحقق من وراء عمله معظم احتياجاته الضرورية وتوقعاته» (الأشعري، 2016).
ويشار إلى أن الرضا الوظيفي هو الحالة التي يتكامل فيها الفرد مع وظيفته استناداً لطموحاته ورغبته في التجديد والتطوير والنمو، ومن ثم تحقيق أهدافه الاجتماعية والاقتصادية (ظريف، 2017).
المشاعر والأحاسيس الداخلية الإيجابية أو السلبية التي يشعر بها الموظفون حيال العمل والمهام أو الإدارة التي يعملون تحتها، وتزيد وتنقص هذه المشاعر بالعديد من العوامل ويتأثر بها الموظف وينتج عنها سلوك خارجي.
ظهرت العديد من الدراسات التي تبحث في سلوك العامل داخل الإدارة ومدى ارتباط نفسيته ومشاعره ومستوى الإنتاجية، وذلك لأن المورد البشري «العامل» يلعب دوراً أساسياً في نجاح المؤسسات واستمرارها؛ وعليه فإن الاهتمام بمشاعره تستهدفه جميع المؤسسات وذلك للرفع من مستوى الأداء وتقليل معدلات الغياب وحوادث العمل وغيرها من نواتج العمل (أحمد، 2024).
توجد الكثير من النظريات التي تتعلق بتحقيق الرضا الوظيفي وتحديد أبعاده، نذكر منها:
ويشار إلى أن الرضا موضوع فردي يعتمد على الشخصية؛ فهناك أناس بطبيعتهم وشخصيتهم أقرب إلى الرضا أو الاستياء مع وجود عوامل أخرى تزيد أو تنقص هذا الرضا، فما يمكن أن يسبب رضا لشخص قد يسبب عدم رضا لشخص آخر، وقد ينعكس على تنوع طرق القياس المحيطة بالدراسات. كما أن له ثلاثة أبعاد تتضمن: البعد النفسي، والاجتماعي، والمادي (زهراوي، 2017).
ويظهر وجود علاقة طردية موجبة بين أداء الموظفين والتدريب في ظل وجود الرضا الوظيفي كمتغير وسيط، وهي علاقة حقيقية معنوية تتسم بالإيجابية (أحمد، 2025). كما يظهر أن الجوانب المالية ليست وحدها المؤثرة في الرضا الوظيفي، بل تدعو لضرورة الاهتمام بالعوامل المعنوية غير المالية مثل التوازن الحياتي والقيادة الفعالة والتطوير المهني، لما لها من دور كبير في تحسين بيئة العمل وزيادة رضا الموظفين (الحارثي وآخرون، 2025).
تم الرجوع للعديد من الدراسات العربية والأجنبية المتعلقة بأدبيات الدراسة، نذكر منها:
دراسة (محمد، 2025) وتهدف إلى مقارنة منهجيتي الإدارة الرشيقة والتقليدية في سياق أثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على دورة حياة المشروع ومرونته، وتمت على 91 من العاملين في المشاريع في المملكة العربية السعودية، وأوصت بتثقيف الموظفين حول فوائد الذكاء الاصطناعي وتمكينهم، وشرح كيفية مساهمته في تقليل المخاطر وتحسين كفاءة المشاريع وزيادة الإنتاجية وجودة العمل، ودمجه في عمليات الإدارات التقليدية، مع تصميم واجهات سهلة ومفهومة للجميع.
دراسة (أحمد، 2024)، واتبعت المنهج الوصفي التحليلي، وبلغت العينة 132 من الموظفين بجامعة الملك خالد، وأشارت لوجود علاقة إيجابية بين التدريب والرضا الوظيفي، وأوصت بالاهتمام بتقييم الأداء وربطه بمستوى الرضا الوظيفي والتدريب، وخلق بيئة عمل تساعد على التفاعل الاجتماعي وبناء الثقة بما ينعكس على مستويات الرضا الوظيفي.
دراسة (العبد، 2024)، وتهدف إلى التعرف على دور روبوتات الدردشة (Chatbots) في تنمية مهارات البحث لدى طلبة الجامعة، وبلغت عينتها 90 طالباً من طلاب جامعة دمشق المستخدمين لروبوتات الدردشة في البحث العلمي، وأوصت بدمج روبوتات الدردشة في مقررات منهجية البحث كأداة مساعدة في العملية التعليمية، والتوعية بمخاطرها (خصوصية البيانات وحقوق الملكية) ووضع سياسات لاستخدامها.
دراسة (عبدالغني، 2023)، وهي دراسة استكشافية تحليلية، وركزت على استكشاف تقنية الذكاء الاصطناعي وتتبع تاريخها وتطور نشأتها، والتعرف على مدى القدرة على تطبيقها ومناقشة التحديات التي قد تحول دون ذلك، وكيفية التغلب عليها، وأوصت بضرورة تقديم الدورات التدريبية للتعريف بتقنيات الذكاء الاصطناعي ورفع الوعي بشأن طبيعة روبوتات الدردشة؛ لأنه ليس إنساناً بل أداة مساعدة، وعلى المستفيدين إدراك ذلك لخلق تجربة مستخدم جيدة.
دراسة (راضية، 2022)، دراسة أجريت على عينة مكونة من 50 موظفاً بجامعة أحمد دراية بالجزائر، وأوصت باحتياج المؤسسات إلى الذكاء الاصطناعي؛ لأنه يساهم في تطوير الإدارة الإلكترونية بها، ويساعد في إنجاز المهام الصعبة وتحسين جودة النتائج وتقديم خدمات أفضل، ويمنح المزيد من فرص العمل للشباب لما يتطلبه من مختصين ومهندسين وتقنيين.
دراسة (درار، 2019)، وتهدف لدراسة الجوانب الأخلاقية والقضايا والمخاوف التي قد تظهر من تحليل واقع سياسات الذكاء الاصطناعي في خمس جهات وهي: سياسة مجلس صناعة تكنولوجيا المعلومات ITI، سياسة منظمة IEEE العالمية، سياسة لوريل ريك ودون هاورد في بحوث HRI، سياسة المنظمة الأوربية لبحوث الروبوتات EUORN، سياسة وزارة النقل الاتحادية والبنية التحتية في ألمانيا، وأوصت بضرورة وجود سياسات عربية في هذا المجال، ورفع الوعي بهذه السياسات.
تتفق الدراسة مع أغلب ما وصلت له الدراسات في الإطار النظري للدراسة بمعرفة التعاريف السابقة للباحثين في المفردات والمتغيرات التي قامت عليها الدراسة، وكذلك في تحديد المناهج المستخدمة واختيار العينة وتصميم قائمة الاستقصاء والاطلاع على الأساليب الإحصائية في الدراسات والتوصيات، وتتفق في مخرجاتها بأهمية استخدام الذكاء الاصطناعي والتدريب عليه في مختلف المجالات.
تختلف الدراسة عن الدراسات السابقة من ناحية الاهتمام حيث ركزت الدراسات الأخرى على قياس مجالات مختلفة مثل تحسين الأداء الإداري، اتخاذ القرار، أو الإدارة الإلكترونية، أو الذكاء الاصطناعي، لكنها لم تتناول بشكل كاف كيفية تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات الدردشة وغيرها على مستويات الرضا الوظيفي للموظفين. كما أن عدداً من الدراسات تناولت منظمات متنوعة من خارج المملكة العربية السعودية، واختلفت عنها بمزجها بين المنهج الوصفي التحليلي والمنهج النوعي.
على الرغم من تعدد الدراسات التي تناولت تأثير الذكاء الاصطناعي على العديد من الجوانب مثل الأداء الوظيفي واتخاذ القرارات، إلا أن هناك نقصاً في الأبحاث التي تركز على قياس أثر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل الشات بوت على رضا الموظفين، كونهم عاملاً أساسياً يؤثر ويتأثر بأدوات الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على الأبعاد المتعددة للرضا الوظيفي، إضافة لقلة الدراسات العربية في هذا المجال مما يصعب تعميم نتائج الدراسات غير العربية على الواقع في المملكة العربية السعودية والمجتمعات العربية.
لذا تركز الدراسة في محاولة سد هذه الفجوة، وتعزيز الفهم النظري والعملي حول كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على رضا الموظفين. وتأتي هذه الدراسة لتجيب في مشكلتها عن التساؤل التالي: ما هو أثر استخدام الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين؟
ويتفرع من هذا التساؤل الرئيسي مجموعة من التساؤلات الفرعية التالية:
هل يشعر الموظفون بالرضا الوظيفي عند استخدام الذكاء الاصطناعي بسبب الاعتمادية؟
هل يشعر الموظفون بالرضا الوظيفي عند استخدام الذكاء الاصطناعي بسبب الفعالية؟
هل يشعر الموظفون بالرضا الوظيفي عند استخدام الذكاء الاصطناعي بسبب سهولة الاستخدام؟
تتمثل أهداف الدراسة فيما يلي:
توضيح مفهومي الذكاء الاصطناعي ورضا الموظفين.
التعرف على أثر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين.
تحديد الصعوبات التي تواجه تفعيل استخدام الذكاء الاصطناعي.
تقديم توصيات لاستخدام الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على رضا الموظفين.
تمت صياغة الفرضيات الرئيسية التالية بالاستفادة من بعض الدراسات منها: (حسن، 2024)، (العبد، 2024)، (الشمري، 2023)، (سلطانة، 2021)، (زهراوي، 2017) وغيرها:
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) لأبعاد استخدام الذكاء الاصطناعي (سهولة الاستخدام، الفعالية، الاعتمادية) على أبعاد رضا الموظفين (الرضا عن الوظيفة، الأمان الوظيفي، بيئة العمل، التطوير المهني).
وينبثق عن هذه الفرضية الفرضيات الفرعية التالية:
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) لسهولة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبين شعور الموظف بالرضا عن وظيفته.
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) لفعالية أدوات الذكاء الاصطناعي وبين قدرة الموظف على توفير الوقت وتحسين القرارات بشكل إيجابي مما يزيد شعوره بالرضا الوظيفي.
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبين شعور الموظف بالأمان الوظيفي.
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبين تحسين بيئة العمل وتقوية العلاقة بين الموظفين والرضا الوظيفي.
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) للتوعية والتدريب المناسب حول استخدام الذكاء الاصطناعي وبين رضا الموظفين.
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) لتحقيق الخصوصية والأمان عند استخدام الذكاء الاصطناعي وبين رضا الموظفين.
من المتوقع وجود أثر ذو دلالة إحصائية عند الدالة (α ≤ 0.05) في استجابة العينة نحو متغيري الدراسة (استخدام الذكاء الاصطناعي ورضا الموظفين) تُعزى إلى المتغيرات الديموغرافية (الجنس، العمر، سنوات الخبرة).
يتضمن نموذج الدراسة متغيراً مستقلاً يتمثل في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (الاعتمادية، الفعالية، سهولة الاستخدام)، ومتغيراً تابعاً يتمثل في رضا الموظفين (الرضا عن الوظيفة، الأمان الوظيفي، بيئة العمل، التطوير المهني)، إضافة إلى المتغيرات الديموغرافية (العمر، الجنس، سنوات الخبرة).
نموذج تصوري يوضح تأثير أبعاد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على أبعاد رضا الموظفين، مع إدراج المتغيرات الديموغرافية كمتغيرات ضابطة.
تم استخدام المنهج الوصفي التحليلي كمنهج رئيسي حيث إنه سيساعد في تحقيق أهداف الدراسة من خلال قائمة الاستقصاء وتحليلها بواسطة برنامج الحزم الإحصائية للعلوم الاجتماعية، ثم البحث عن العلاقة بين مكوناتها والآثار التي تنتجها، إضافة للاستعانة بالمنهج النوعي وتفسير الإجابات من خلال القيام بالمقابلات مع عدد من الموظفين الإداريين ليتم الدمج بين قائمة الاستقصاء والمقابلة.
يتكون مجتمع الدراسة من جميع الموظفين الإداريين بجامعة الملك عبدالعزيز، ونظراً لكبر حجم مجتمع هذه الدراسة تم اختيار عينة عشوائية بسيطة بلغ عددها 309 من الموظفين الإداريين.
تبرز الأهمية لهذه الدراسة في أنها تتناول موضوعاً حديثاً يؤثر في الحياة الوظيفية للموظفين الإداريين، ولتوصية الكثير من الدراسات بأهمية استخدام الذكاء الاصطناعي، وأتت هذه الدراسة لتضيف ما يلي:
إثراء الأدبيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة ورضا الموظفين، وتقديم رؤية لم تتناولها الأبحاث والدراسات السابقة بشكل كاف ومساعدة الباحثين والمهتمين بهذا الموضوع.
تقديم مرجع يمكن تطبيقه على مستوى الجهات الممكنة للذكاء الاصطناعي، وتمكين الجهات ذات العلاقة من معرفة رأي المستفيدين من الموظفين ودرجة رضاهم، وتطوير إطار يجمع بين استخدام الذكاء الاصطناعي مع رفع أو الحفاظ على رضا الموظفين في الجهة، والكشف عن الصعوبات التي تعيق تفعيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل تلافيها ومعالجتها.
للتحقق من الصدق الظاهري وصدق المحتوى لأداة الدراسة، عُرضت الأداة على مجموعة من المحكمين المختصين من أعضاء هيئة التدريس بجامعة الملك عبدالعزيز وخارجها. وقاموا بمراجعة عباراتِها من حيث ملاءمتها وشمولها ووضوحها لأبعاد المفاهيم المدروسة، وأبدى المحكمون تأييدهم لصياغة العبارات ومناسبتها، مع تقديم بعض الملاحظات الفنية المتعلقة بالصياغة والوضوح، تم الأخذ بها وتحسين الأداة بناء عليها، واختبارها على عينة مبسطة مما يعزز من صدقها ويؤكد شمول عباراتها.
ولقياس ثبات المحاور تم استخدام طريقة كرونباخ ألفا (Cronbach’s Alpha)، ويوضح الجدول (1) نتائجها:
| المحور | عدد العبارات | كرونباخ ألفا |
|---|---|---|
| المحور الأول: استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي | 7 | 0.85 |
| المحور الثاني: الرضا الوظيفي | 6 | 0.75 |
| المحور الثالث: التحديات والمقترحات | 4 | 0.83 |
| 17 | 0.850 |
سيتم عرض نتائج الدراسة بناء على التحليل الإحصائي للبيانات التي جمعت بواسطة أداة الدراسة، حيث تم البدء بتحليل بيانات المتغيرات الأولية لأفراد العينة، ثم تحليل المحاور الواردة في الأداة للوصول للأهداف والإجابة عن التساؤلات، إضافة لاختبار الفرضيات والتحقق من دلالة الفروق في استجابات أفراد العينة نحو محاور الأداة وفقاً للبيانات الأولية باستخدام الأساليب الإحصائية.
تم حساب التكرارات والنسب المئوية للمعلومات العامة لأفراد عينة الدراسة والتي تتمثل في المعلومات الديموغرافية التي تشتمل على (الجنس، العمر، الخبرة العملية)، كما في الجدول (2):
| المتغير | الإجابة | التكرار | النسبة المئوية |
|---|---|---|---|
| الجنس | ذكر | 177 | 57.3 |
| أنثى | 132 | 42.7 | |
| 309 | 100 | ||
| العمر | أقل من 25 سنة | 2 | 0.6 |
| من 25 إلى أقل من 35 سنة | 59 | 19.1 | |
| من 35 إلى أقل من 45 سنة | 140 | 45.3 | |
| من 45 إلى أقل من 55 سنة | 90 | 29.1 | |
| من 55 سنة فأكثر | 18 | 5.8 | |
| 309 | 100 | ||
| سنوات الخبرة | أقل من 5 سنوات | 16 | 5.2 |
| من 5 إلى أقل من 10 سنوات | 36 | 11.7 | |
| من 10 إلى أقل من 15 سنة | 98 | 31.7 | |
| من 15 إلى أقل من 20 سنة | 75 | 24.3 | |
| من 20 سنة فأكثر | 84 | 27.2 | |
| 309 | 100 |
تم حساب التكرارات والنسب المئوية والمتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية لعبارات المحور الأول، ثم ترتيب العبارات تنازلياً حسب المتوسط الحسابي، كما في الجدول (3):
| م | العبارة | المتوسط الحسابي | الانحراف المعياري | درجة الاستجابة | الترتيب |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | أستخدم أحد أدوات الذكاء الاصطناعي في عملي اليومي | 3.76 | 1.107 | عالية | 4 |
| 2 | من بين أدوات الذكاء الاصطناعي أقوم باستخدام أحد روبوتات الدردشة | 3.69 | 1.204 | عالية | 6 |
| 3 | الشات بوت مثل Chat GPT سهل الاستخدام ولا يتطلب مجهوداً كبيراً للتعلم | 3.87 | 0.974 | عالية | 2 |
| 4 | أشعر أن الذكاء الاصطناعي يساعدني في اتخاذ قرارات أكثر دقة | 3.75 | 0.984 | عالية | 5 |
| 5 | أشعر أن أدوات الذكاء الاصطناعي توفر لي مزيداً من الوقت لأداء مهام أخرى | 4.15 | 0.901 | عالية | 1 |
| 6 | يمكنني الاعتماد على الشات بوت للحصول على المعلومات التي أحتاجها بدقة | 3.42 | 0.959 | عالية | 7 |
| 7 | استخدام الشات بوت يشجعني على تطوير مهاراتي العملية | 3.80 | 0.931 | عالية | 3 |
| 3.78 | 0.734 | عالية | — | ||
يتبين من الجدول (3) أن المتوسط العام للمحور الأول (استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي) جاء بمتوسط حسابي قدره (3.78) وانحراف معياري (0.734) وبدرجة استجابة «عالية». وجاء في الترتيب الأول البند رقم (5) بمتوسط (4.15)، وفي الترتيب الأخير البند رقم (6) بمتوسط (3.42)، كما تراوحت الانحرافات المعيارية بين (0.901–1.204) وهي قيم مرتفعة نسبياً مما يدل على تباين آراء أفراد العينة نحو تلك العبارات.
تم حساب التكرارات والنسب المئوية والمتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية لعبارات المحور الثاني، ومن ثم ترتيب هذه العبارات تنازلياً حسب المتوسط الحسابي لكل عبارة، كما يبين ذلك الجدول (4):
| م | العبارة | المتوسط الحسابي | الانحراف المعياري | درجة الاستجابة | الترتيب |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | يزيد استخدام الذكاء الاصطناعي من شعوري بالرضا عن وظيفتي | 3.54 | 0.998 | عالية | 4 |
| 2 | أعتقد أن استخدام الذكاء الاصطناعي يساهم في تحسين بيئة العمل | 3.84 | 0.974 | عالية | 1 |
| 3 | لا أشعر أن الذكاء الاصطناعي سيؤثر سلباً على استمراريتي في الوظيفة | 3.62 | 1.152 | عالية | 3 |
| 4 | أشعر بالأمان الوظيفي في ظل استخدام الذكاء الاصطناعي | 3.24 | 1.178 | متوسطة | 5 |
| 5 | أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يقلل من الحاجة للتدخل البشري في بعض المهام التي أقوم بها | 3.71 | 1.009 | عالية | 2 |
| 6 | أشعر أن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن العلاقة بين الموظفين | 3.16 | 1.042 | متوسطة | 6 |
| 3.52 | 0.772 | عالية | — | ||
يتبين من الجدول (4) أن المتوسط العام للمحور الثاني (الرضا الوظيفي) جاء بمتوسط حسابي قدره (3.52) وانحراف معياري (0.772) ودرجة استجابة «عالية»، وجاء في الترتيب الأول البند رقم (2)، وفي الترتيب الأخير البند رقم (6). كما تراوحت الانحرافات المعيارية لعبارات المحور الثاني بين (0.974–1.178) وهي قيم مرتفعة نسبياً مما يدل على تباين آراء العينة نحو العبارات.
تنص الفرضية الرئيسية الأولى على: «توجد علاقة ارتباطية موجبة ذات دلالة إحصائية عند مستوى معنوية (α ≤ 0.05) لأبعاد استخدام الذكاء الاصطناعي (سهولة الاستخدام، الفعالية، الاعتمادية) على أبعاد رضا الموظفين (الرضا عن الوظيفة، الأمان الوظيفي، بيئة العمل، التطوير المهني)».
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) لسهولة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبين شعور الموظف بالرضا عن وظيفته».
للتحقق من صحة هذه الفرضية تم استخدام تحليل الانحدار الخطي البسيط، كما في الجدول (5):
| المتغير المستقل | B | Beta | R | R² | قيمة T | T.Sig |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | 0.390 | 0.625 | 0.849 | 0.625 | 14.013 | 0.001 |
| المتغير التابع: شعور الموظف بالرضا عن وظيفته | المعامل الثابت | 0.334 | R² Adj | 0.388 | ||
| نموذج الانحدار | قيمة F | 196.374 | F.Sig | 0.001 (معنوي) | ||
يتبين من الجدول (5) وجود أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي على شعور الموظف بالرضا عن وظيفته؛ حيث جاءت قيمة (R) بقيمة (0.849) وبمستوى دلالة (0.001)، كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي يفسر ما قيمته 39.0% من تباين شعور الموظف بالرضا عن وظيفته وفقاً لقيمة (R²)، وبلغت قيمة (F) (196.374)، وبالتالي إمكانية التنبؤ بأثر استخدام الذكاء الاصطناعي على شعور الموظف بالرضا عن وظيفته.
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) لفعالية أدوات الذكاء الاصطناعي وبين قدرة الموظف على توفير الوقت وتحسين القرارات بشكل إيجابي مما يزيد شعوره بالرضا الوظيفي».
للتحقق من صحة هذه الفرضية تم استخدام تحليل الانحدار الخطي البسيط، كما في الجدول (6):
| المتغير المستقل | B | Beta | R | R² | قيمة T | T.Sig |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | 0.254 | 0.504 | 0.669 | 0.504 | 10.233 | 0.001 |
| المتغير التابع: قدرة الموظف على توفير الوقت وتحسين القرارات | المعامل الثابت | 1.309 | R² Adj | 0.252 | ||
| نموذج الانحدار | قيمة F | 104.713 | F.Sig | 0.001 (معنوي) | ||
يتبين من الجدول (6) وجود أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي على قدرة الموظف على توفير الوقت وتحسين القرارات بشكل إيجابي مما يزيد شعوره بالرضا الوظيفي؛ حيث جاءت قيمة (R) بقيمة (0.669) وبمستوى دلالة (0.001)، كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي يفسر ما قيمته 25.4% من تباين قدرة الموظف على توفير الوقت وتحسين القرارات بشكل إيجابي وفقاً لقيمة (R²)، وبلغت قيمة (F) (104.713)، وبالتالي إمكانية التنبؤ بأثر استخدام الذكاء الاصطناعي على قدرة الموظف على توفير الوقت وتحسين القرارات بشكل إيجابي مما يزيد شعوره بالرضا الوظيفي.
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبين شعور الموظف بالأمان الوظيفي».
للتحقق من صحة الفرضية تم استخدام تحليل الانحدار الخطي البسيط، كما في الجدول (7):
| المتغير المستقل | B | Beta | R | R² | قيمة T | T.Sig |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | 0.137 | 0.369 | 0.580 | 0.369 | 6.967 | 0.001 |
| المتغير التابع: شعور الموظف بالأمان الوظيفي | المعامل الثابت | 1.425 | R² Adj | 0.134 | ||
| نموذج الانحدار | قيمة F | 48.535 | F.Sig | 0.001 (معنوي) | ||
يتبين من الجدول (7) وجود أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي على شعور الموظف بالأمان الوظيفي؛ حيث جاءت قيمة (R) بقيمة (0.580) وبمستوى دلالة (0.001)، كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي يفسر ما قيمته 13.7% من تباين شعور الموظف بالأمان الوظيفي وفقاً لقيمة (R²)، وبلغت قيمة (F) (48.535)، وبالتالي إمكانية التنبؤ بأثر استخدام الذكاء الاصطناعي على شعور الموظف بالأمان الوظيفي.
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبين تحسين بيئة العمل وتقوية العلاقة بين الموظفين مما يزيد الرضا الوظيفي».
للتحقق من صحة هذه الفرضية تم استخدام تحليل الانحدار الخطي البسيط، كما في الجدول (8):
| المتغير المستقل | B | Beta | R | R² | قيمة T | T.Sig |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | 0.222 | 0.471 | 0.756 | 0.471 | 9.354 | 0.001 |
| المتغير التابع: تحسين بيئة العمل وتقوية العلاقة بين الموظفين | المعامل الثابت | 0.378 | R² Adj | 0.219 | ||
| نموذج الانحدار | قيمة F | 87.490 | F.Sig | 0.001 (معنوي) | ||
يتبين من الجدول (8) وجود أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي على تحسين بيئة العمل وتقوية العلاقة بين الموظفين؛ حيث جاءت قيمة (R) بقيمة (0.756) وبمستوى دلالة (0.001)، كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي يفسر ما قيمته 22.2% من تباين تحسين بيئة العمل وتقوية العلاقة بين الموظفين وفقاً لقيمة (R²)، وبلغت قيمة (F) (87.490)، وبالتالي إمكانية التنبؤ بأثر استخدام الذكاء الاصطناعي على تحسين بيئة العمل وتقوية العلاقة بين الموظفين.
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) للتوعية والتدريب المناسب حول استخدام الذكاء الاصطناعي وبين رضا الموظفين».
تم قياس هذا الأثر في إطار متغير «استخدام الذكاء الاصطناعي» والنتيجة الكلية لرضا الموظفين، باستخدام تحليل الانحدار الخطي البسيط، كما في الجدول (9):
| المتغير المستقل | B | Beta | R | R² | قيمة T | T.Sig |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | 0.204 | 0.451 | 0.621 | 0.451 | 8.865 | 0.001 |
| المتغير التابع: رضا الموظفين | المعامل الثابت | 1.367 | R² Adj | 0.201 | ||
| نموذج الانحدار | قيمة F | 78.581 | F.Sig | 0.001 (معنوي) | ||
يتبين من الجدول (9) وجود أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين؛ حيث جاءت قيمة (R) بقيمة (0.621) وبمستوى دلالة (0.001)، كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي يفسر ما قيمته 20.4% من تباين رضا الموظفين وفقاً لقيمة (R²)، وبلغت قيمة (F) (78.581)، وبالتالي إمكانية التنبؤ بأثر استخدام الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين.
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) لتحقيق الخصوصية والأمان عند استخدام الذكاء الاصطناعي وبين رضا الموظفين».
تم قياس هذا الأثر كذلك في إطار متغير «استخدام الذكاء الاصطناعي» ومحصلة رضا الموظفين، باستخدام تحليل الانحدار الخطي البسيط، كما في الجدول (10):
| المتغير المستقل | B | Beta | R | R² | قيمة T | T.Sig |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | 0.159 | 0.399 | 0.567 | 0.399 | 7.630 | 0.001 |
| المتغير التابع: رضا الموظفين | المعامل الثابت | 1.012 | R² Adj | 0.157 | ||
| نموذج الانحدار | قيمة F | 58.222 | F.Sig | 0.001 (معنوي) | ||
يتبين من الجدول (10) وجود أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين؛ حيث جاءت قيمة (R) بقيمة (0.567) وبمستوى دلالة (0.001)، كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي يفسر ما قيمته 15.9% من تباين رضا الموظفين وفقاً لقيمة (R²)، وبلغت قيمة (F) (58.222)، وبالتالي إمكانية التنبؤ بأثر استخدام الذكاء الاصطناعي على رضا الموظفين.
تنص الفرضية الرئيسية الثانية على: «توجد علاقة ارتباطية موجبة ذات دلالة إحصائية عند مستوى معنوية (α ≤ 0.05) في استجابة العينة نحو متغيري الدراسة استخدام الذكاء الاصطناعي ورضا الموظفين تُعزى إلى المتغيرات الديموغرافية (الجنس، العمر، سنوات الخبرة)».
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) في أثر استخدام الذكاء الاصطناعي على الرضا الوظيفي تُعزى إلى الجنس».
تم استخدام اختبار (T-test) للتعرف على الفروق الإحصائية تبعاً لمتغير الجنس، كما في الجدول (11):
| المحور | الجنس | العدد | المتوسط | الانحراف المعياري | قيمة (ت) المحسوبة | درجات الحرية | مستوى الدلالة | الدلالة |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | ذكر | 177 | 3.74 | 0.826 | 1.169 | 307 | 0.243 | غير دال |
| أنثى | 132 | 3.84 | 0.586 | |||||
| رضا الموظفين | ذكر | 177 | 3.47 | 0.869 | 1.226 | 307 | 0.221 | غير دال |
| أنثى | 132 | 3.58 | 0.614 |
يتبين من الجدول (11) عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى الدلالة (0.05) بين متوسط درجات أفراد العينة حول استخدام الذكاء الاصطناعي ورضا الموظفين تُعزى لمتغير الجنس.
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) في أثر استخدام الذكاء الاصطناعي على الرضا الوظيفي تُعزى إلى العمر».
تم استخدام تحليل التباين الأحادي (One Way ANOVA) للتعرف على الفروق الإحصائية وفقاً لمتغير العمر، ويوضح نتائجه الجدول (12):
| المحور | مصدر التباين | مجموع المربعات | درجات الحرية | متوسط المربعات | قيمة ف | الدلالة الإحصائية |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | بين المجموعات | 19.162 | 4 | 4.791 | 9.931 | 0.001 |
| داخل المجموعات | 146.645 | 304 | 0.482 | |||
| المجموع | 165.808 | 308 | — | — | — | |
| رضا الموظفين | بين المجموعات | 21.562 | 4 | 5.390 | 10.129 | 0.001 |
| داخل المجموعات | 161.791 | 304 | 0.532 | |||
| المجموع | 183.352 | 308 | — | — | — |
يتبين من الجدول (12) وجود فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى الدلالة (0.05) بين متوسط درجات أفراد العينة فيما يتعلق بعلاقة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بالرضا الوظيفي تُعزى لمتغير العمر، حيث جاءت الفروق لصالح الفئة العمرية الأقل من 25 سنة، ويفهم من ذلك أن الموظفين الأصغر سناً يميلون إلى النظر بشكل أكثر إيجابية إلى الذكاء الاصطناعي.
«يوجد أثر ذو دلالة إحصائية موجبة عند مستوى الدلالة (α ≤ 0.05) في أثر استخدام الذكاء الاصطناعي على الرضا الوظيفي تُعزى إلى سنوات الخبرة».
تم استخدام تحليل التباين الأحادي (One Way ANOVA) للتعرف على الفروق الإحصائية وفقاً لمتغير الخبرة العملية، ويوضح نتائجه الجدول (13):
| المحور | مصدر التباين | مجموع المربعات | درجات الحرية | متوسط المربعات | قيمة ف | الدلالة الإحصائية |
|---|---|---|---|---|---|---|
| استخدام الذكاء الاصطناعي | بين المجموعات | 17.727 | 4 | 4.432 | 9.098 | 0.001 |
| داخل المجموعات | 148.081 | 304 | 0.487 | |||
| المجموع | 165.808 | 308 | — | — | — | |
| رضا الموظفين | بين المجموعات | 25.890 | 4 | 6.472 | 12.496 | 0.001 |
| داخل المجموعات | 157.463 | 304 | 0.518 | |||
| المجموع | 183.352 | 308 | — | — | — |
يتبين من الجدول (13) وجود فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى دلالة (0.05) بين متوسط درجات أفراد العينة حول استخدام الذكاء الاصطناعي ورضا الموظفين تُعزى لمتغير الخبرة العملية؛ وجاءت فروق إحصائية لصالح الخبرة العملية (أقل من 5 سنوات).
أظهرت النتائج ما يلي:
تبين وجود أثر لأبعاد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (سهولة الاستخدام، الفعالية، الاعتمادية) على رضا الموظفين الإداريين في جامعة الملك عبدالعزيز.
يساهم استخدام الذكاء الاصطناعي في رفع مستوى الرضا عن الوظيفة، وتوفير الوقت، وتحسين القرارات، وتعزيز الأمان الوظيفي، وتحسين بيئة العمل والعلاقات بين الموظفين.
لم تظهر فروق ذات دلالة إحصائية تُعزى إلى متغير الجنس، بينما ظهرت فروق تُعزى إلى متغيري العمر والخبرة العملية.
اعتماد سياسة استخدام تحفز الموظفين على استخدام الذكاء الاصطناعي وتتناسب مع طبيعة المهام اليومية، وتحافظ على خصوصية المعلومات، وتحمي بيانات الموظفين وتضمن سرية المعلومات.
تنظيم برامج تدريبية دورية لرفع وعي الموظفين بكيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، بما يقلل من القلق ويزيد من الثقة في التعامل معها.
أخذ آراء الموظفين ومقترحاتهم قبل وأثناء وبعد تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي، وقياس أثر استخدامها على بيئة العمل والرضا الوظيفي بشكل دوري، بما يسهم في خلق بيئة عمل إيجابية.
تقتصر هذه الدراسة على موظفي جامعة الملك عبدالعزيز، مما يجعل نتائجها قابلة للتعميم ضمن بيئة جامعية مشابهة من حيث الثقافة التنظيمية ومستوى التحول الرقمي.
كما ركزت الدراسة على أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي (روبوتات الدردشة) دون غيرها من الأدوات، وهو ما قد يحد من شمول النتائج لجميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل. وتعتمد النتائج على استجابات المشاركين وقت جمع البيانات في العام 2025، مما قد يتأثر بتغير ظروف العمل مستقبلاً.