مدیریت دفاع هوایی

مدیریت دفاع هوایی

تأثیر ادراک کارکنان از کاربرد هوش مصنوعی بر عملکرد نوآورانه: نقش میانجی اضطراب فناورانه و نقش تعدیل‌گر سواد دیجیتال

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 گروه روانشناسی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
2 گروه مدیریت، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
چکیده
زمینه و هدف: گسترش روزافزون فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی، تحولات چشمگیری در فرآیندهای انجام کار ایجاد کرده است. در چنین شرایطی، شناخت نحوه ادراک و واکنش‌های روان‌شناختی کارکنان نسبت به کاربرد هوش مصنوعی، نقش مهمی در بهره‌گیری اثربخش از این فناوری و ارتقای عملکرد نوآورانه سازمان‌ها دارد. ازاین‌رو، پژوهش حاضر با هدف بررسی تأثیر ادراک کارکنان از کاربرد هوش مصنوعی بر عملکرد نوآورانه، با تأکید بر نقش میانجی اضطراب فناورانه و نقش تعدیل‌گر سواد دیجیتال، انجام شد.
روش‌شناسی: این پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از نظر روش، توصیفی از نوع پیمایشی-همبستگی با رویکردی کمّی است. جامعه آماری پژوهش را تمامی کارکنان شعب بانک ملت شهرستان شهرکرد تشکیل دادند که نمونه پژوهش با استفاده از روش نمونه‌گیری طبقه‌ای تصادفی و متناسب با الزامات مدل‌سازی معادلات ساختاری انتخاب شد. داده‌ها از طریق پرسش‌نامه گردآوری و با استفاده از روش حداقل مربعات جزئی در مدل‌سازی معادلات ساختاری و نرم‌افزار اِسمارت پی‌اِل‌اِس تحلیل شدند.
یافته‌ها: یافته‌ها نشان داد ادراک کارکنان از کاربرد هوش مصنوعی تأثیر مثبت و معناداری بر عملکرد نوآورانه دارد. همچنین، ادراک مثبت از کاربرد هوش مصنوعی به کاهش معنادار اضطراب فناورانه کارکنان منجر می‌شود و اضطراب فناورانه نیز تأثیر منفی و معناداری بر عملکرد نوآورانه دارد. افزون بر این، نتایج حاکی از آن است که اضطراب فناورانه در رابطه میان ادراک کارکنان از کاربرد هوش مصنوعی و عملکرد نوآورانه نقش میانجی ایفا می‌کند. همچنین، سواد دیجیتال این رابطه را به‌صورت مثبت و معنادار تعدیل می‌کند؛ به‌گونه‌ای که با افزایش سطح سواد دیجیتال، تأثیر ادراک مثبت از کاربرد هوش مصنوعی بر عملکرد نوآورانه تقویت می‌شود.
نتیجه‌گیری: یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد موفقیت سازمان‌ها در استقرار و بهره‌برداری از هوش مصنوعی، علاوه بر فراهم‌سازی زیرساخت‌های فنی، مستلزم توجه به ابعاد روان‌شناختی و ادراکی کارکنان است. ازاین‌رو، ارتقای سواد دیجیتال از طریق آموزش‌های مستمر و کاهش اضطراب فناورانه می‌تواند پذیرش مؤثر هوش مصنوعی را تسهیل کرده و زمینه‌ساز ارتقای عملکرد نوآورانه در سازمان‌ها باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The Impact of Employees' Perceptions of Artificial Intelligence Use on Innovative Performance: The Mediating Role of Technological Anxiety and the Moderating Role of Digital Literacy

نویسندگان English

Maryam Rouholamin 1
Tahmineh Khademi 2
1 Department of Psychology, Payame Noor University, Tehran, Iran
2 . Department of Management, Payame Noor University, Tehran, Iran
چکیده English

Background & Purpose: The rapid expansion of emerging technologies, particularly artificial intelligence (AI), has brought about profound changes in work processes across organizations. In this context, understanding employees’ perceptions of and psychological responses to AI adoption plays a critical role in facilitating the effective use of this technology and enhancing organizational innovative performance. Accordingly, this study aimed to investigate the impact of employees’ perceptions of AI adoption on innovative performance, with a particular focus on the mediating role of technology anxiety and the moderating role of digital literacy.
Methodology: This study was applied in terms of purpose and employed a quantitative, descriptive-correlational survey design. The statistical population consisted of all employees working in the branches of Bank Mellat in Shahrekord, Iran. The research sample was selected using stratified random sampling in accordance with the requirements of structural equation modeling (SEM). Data were collected through a structured questionnaire and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 3 software.
Findings: The results revealed that employees’ perceptions of AI adoption have a positive and significant effect on innovative performance. Moreover, positive perceptions of AI adoption significantly reduce employees’ technology anxiety, while technology anxiety exerts a significant negative effect on innovative performance. The findings further indicated that technology anxiety mediates the relationship between employees’ perceptions of AI adoption and innovative performance. In addition, digital literacy positively and significantly moderates this relationship, such that higher levels of digital literacy strengthen the positive effect of employees’ perceptions of AI adoption on innovative performance.
Conclusion: The findings suggest that successful AI implementation and utilization in organizations require not only adequate technological infrastructure but also careful attention to employees’ psychological and perceptual factors. Therefore, enhancing digital literacy through continuous training and reducing technology anxiety can facilitate the effective adoption of AI and create favorable conditions for improving innovative performance within organizations.

کلیدواژه‌ها English

Artificial Intelligence
Innovative Performance
Technology Anxiety
Digital Literacy.
حجازی، یوسف.؛ بازرگان، عباس. و اسحاقی، فاخته. (1387). راهنمای گام به گام ارزیابی درونی کیفیت در نظام دانشگاهی. تهران: مؤسسه انتشارات و چاپ دانشگاه تهران.
خالقی فرقانی، آرمین و فتح آبادی، حسین. (1404). بررسی نقش گرایش کارآفرینانه بر عملکرد نوآوری در صنایع هوایی. مدیریت دفاع هوایی، 4(1)، 1-18.
سرتیب زاده، سهیلا؛ رستگار، عباس و ویشلقی، مهدیه (1404). تاثیر هوش تجاری بر عملکرد با تاکید بر نقش میانجی دوسوتوانی نوآوری و قابلیت‌های پویا، نشریه مدیریت تبلیغات و فروش، 6(1): 297-276.
سلاجقه، آزیتا، و بستان‌پیرا، مریم. (1404). بررسی رابطه بین مؤلفه‌های فناوری اطلاعات و عملکرد سازمانی کارکنان اداره آموزش و پرورش شهرستان زرند. مدیریت، آموزش و توسعه در عصر دیجیتال، 2(3)، 1-11.. https://doi.org/10.61838/medda.210
شکاری، حمیده؛ جلالیان، نجمه؛ و هزاردستان، ملیحه. (1405). مدل ساختاری تأثیر تجربه دیجیتال و سواد دیجیتال کارکنان بر عملکرد پایدار منابع انسانی با توجه به نقش واسطه‌ای چابکی نیروی انسانی. نشریه پژوهش و نوآوری در تربیت و توسعه، 6(2)، 1-21.
نوریجانی، احمد، اسلامی، حسین، افشانی، سیدعلی، و دهقان دهنوی، حمیدرضا. (1402). ارائه الگوی مطلوب حکمرانی دیجیتال در عصر جامعه شبکه‌ای. مطالعات رسانه‌های نوین، 9(34)، 399-429.
نیک منش، شمس‌الدین ؛ هاشم‌نیا، شهرام و آقاعلی، فاطمه. (1405). بررسی اثر دستیار هوش مصنوعی بر رفتار نوآورانه کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی با نقش میانجی خودکارآمدی خلاقانه و نقش تعدیلگر آمادگی هوش مصنوعی سازمان، ششمین کنفرانس بین‌المللی تحقیقات پیشرفته در مدیریت و علوم انسانی، تهران.
هومن، حیدرعلی. (1398). استنباط آماری در پژوهش رفتاری. تهران: سمت.
Abdurrahman, A. (2025). Examining the impact of digital transformation on digital product innovation performance in banking industry through the integration of resource-based view and dynamic capabilities, Journal of Strategy & Innovation, 36(1), https://doi.org/10.1016/j.jsinno.2025.200540.
Al-Khatib, A. W. (2025). How big data-driven organizational capabilities shape innovation performance? An empirical study from small and medium manufacturing enterprises. Kybernetes54(1), 456-482.
Al-Moaid, N. (2025). The Impact of Dynamic Capabilities on Digital Transformation: The Mediating Role of Change Management, Dissertation, DOI:10.13140/RG.2.2.22483.28962
Alrub, Y. A., & Sánchez-Cañizares, S. M. (2025). Dynamic Capabilities and Digital Transformation: Toward Strategic Planning in the Digital Age—Evidence from Palestine. Administrative Sciences, 15(1), 21. https://doi.org/10.3390/admsci15010021
American Library Association. (2022). Digital literacy. https://literacy.ala.org/digital-literacy/
Anthonysamy, L., Choo Koo, A., & Hin Hew, S. (2020). Self-regulated learning strategies in higher education: fostering digital literacy for sustainable lifelong learning. Education and Information Technologies, 25(4), 2393–2414. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10201-8
Atoy Jr, M., Garcia, F., Cadungog, R., Cua, J., Mangunay, S., & de Guzman, A. B. (2020). Linking digital literacy and online information searching strategies of Philippine university students: The moderating role of mindfulness. Journal of Librarianship & Information Science, 52(4), 1015–1027.
Becker, G. S. (1964). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to education. University of Chicago Press.
Bekele, H., Raj, S., (2024). Digitalization and digital transformation in the tourism industry: a bibliometric review and research agenda. Tour. Rev. ahead-of-print.
Bendak, S., Shikhli, A. M., & Abdel-Razek, R. H. (2020). How changing organizational culture can enhance innovation: Development of the innovative culture enhancement framework. Cogent Business & Management, 7(1), 1712125.
Berger, M., Schäfer, R., Schmidt, M., Regal, C., & Gimpel, H. (2023). How to prevent technostress at the digital workplace: A Delphi study. Journal of Business Economics. https://doi.org/10.1007/s11573-023-01159-3
Byambaa, O., Yondon, C., Rentsen, E., Darkhijav, B., & Rahman, M. (2025). An empirical examination of the adoption of artificial intelligence in banking services: The case of Mongolia. Future Business Journal11(1), 76.
Caton, A., Bradshaw-Ward, D., Kinshuk, K., & Savenye, W. (2022). Future directions for digital literacy fluency using cognitive flexibility research: A review of selected digital literacy paradigms and theoretical frameworks. Journal of Learning for Development, 9(3), 381-393.
Chatterjee, S., Rana, N. P., Tamilmani, K., & Sharma, A. (2021). The effect of AI-based CRM on organization performance and competitive advantage: An empirical analysis in the B2B context. Industrial Marketing Management97, 205-219.
Chesbrough, H. (2010). Business model innovation: Opportunities and barriers. Long Range Planning, 43(2-3), 354-363.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Dawid, H., Keoula, M. Y., Kopel, M., & Kort, P. M. (2023). Dynamic investment strategies and leadership in product innovation. European Journal of Operational Research, 306(1), 431-447.
De la Mata, D. C., de Blanes Sebastián, M. G., & Camperos, M. C. (2024). Hybrid artificial intelligence: Application in the banking sector. Revista de ciencias sociales, 30(3), 22-36.
Ghesh, N., Alexander, M., Davis, A., (2024). The artificial intelligence-enabled customer  experience in tourism: a systematic literature review. Tour. Rev. 79 (5), 1017–1037.
Gunasinghe, A., & Nanayakkara, S. (2021). Role of technology anxiety within UTAUT in understanding non-user adoption intentions to virtual learning environments: the state university lecturers' perspective. International Journal of Technology Enhanced Learning, 13(3), 284-308.
Gursoy, D., Cai, R., (2025). Artificial intelligence: an overview of research trends and future directions. Int. J. Contemp. Hosp. Manag. 37 (1), 1–17.
Gutierriz, I., Ferreira, J.J., Fernandes, P.O., (2025). Digital transformation and the new combinations in tourism: a systematic literature review. Tour. Hosp. Res. 25 (2), 194–213.
Hao, S., Zhang, H., & Song, M. (2019). Big data, big data analytics capability, and sustainable innovation performance. Sustainability11(24), 7145.
Hessari, H., Daneshmandi, F., & Nategh, T. (2023). Investigating the effect of technostress on the perceived organizational commitment by mediating role of individual innovation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.07806
Hobfoll, S. E. (1989). Conservation of resources: A new attempt at conceptualizing stress. American Psychologist, 44(3), 513–524.
Hsu, C.H., Tan, G., Stantic, B., (2024). A fine-tuned tourism-specific generative AI concept.  Ann. Tour. Res. 104, 103723.
Ismail, I.J., (2023). Speaking to the hearts of the customers! the mediating effect of customer loyalty on customer orientation, technology orientation and business performance.  Technol. Sustain. 2 (1), 44–66.
Jonathan, P., Caroline, A., Kornarius, Y. P., Hendarta, A. I., & Gunawan, A. (2025). Digital literacy, technostress, and Industry 4.0 technology adoption: Fostering innovation performance. Jurnal Manajemen Maranatha, 25(1), 1–20. https://doi.org/10.28932/jmm.v25i1.11435
Kannan, R., (2024). Revolutionizing the tourism industry through artificial intelligence: a  comprehensive review of AI integration, impact on customer experience, operational  efficiency, and future trends. Int. J. Multidimens. Res. Perspect. 2 (2), 01–14.
Kim, H., Freddolino, P. P., & Greenhow, C. (2023). Older adults' technology anxiety as a barrier to digital inclusion: a scoping review. Educational Gerontology, 49(12), 1021-1038.
Knani, M., Echchakoui, S., Ladhari, R. (2022). Artificial intelligence in tourism and  hospitality: bibliometric analysis and research agenda. Int. J. Hosp. Manag. 107,  103317
Kraus, S., Burtscher, J., Vallaster, C., & Angerer, M. (2018). Sustainable entrepreneurship orientation: A reflection on status-quo research and a new conceptual framework. Journal of Cleaner Production, 186, 725-737.
Mehndiratta, N., Arora, G., & Bathla, R. (2023). The use of artificial intelligence in the banking industry. In 2023 international conference on recent advances in electrical, electronics & digital healthcare technologies (REEDCON) (pp. 588-591). IEEE.
Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.
Meuter, M. L., Ostrom, A. L., Bitner, M. J., & Roundtree, R. (2003). The influence of technology anxiety on consumer use and experiences with self-service technologies. Journal of business research56(11), 899-906.
Mohammadyari, S., & Singh, H. (2015). Understanding the effect of e-learning on individual performance: The role of digital literacy. Computers & Education, 82, 11-25. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2014.10.025
Nambisan, S., Wright, M., & Feldman, M. (2019). The digital transformation of innovation and entrepreneurship: Progress, challenges and key themes. Research Policy, 48(8), 103773.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory, New York: McGraw-Hill.
Pengfei, D., Imran, M., & Hye, A. K. M. (2026). Digital literacy and technostress as dual pathways linking work-from-home practices to employee performance: Evidence from the post-digital workplace. Acta Psychologica, 264, 106458. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.106458
Polder, M., Leeuwen, G. V., Mohnen, P., & Raymond, W. (2010). Product, process and organizational innovation: drivers, complementarity and productivity effects. CIRANO-scientific publications 2010s-28.
Polireddi, N. S. A. (2024). An effective role of artificial intelligence and machine learning in banking sector. Measurement: Sensors, 33, 101135.
Radovanović, D., Hogan, B., & Lalić, D. (2015). Overcoming digital divides in higher education: Digital literacy beyond Facebook. New Media & Society, 17(10), 1733-1749. https://doi.org/10.1177/1461444815588323
Saxena, N., Sarkar, B., (2023). How does the retailing industry decide the best  replenishment strategy by utilizing technological support through blockchain? J. Retail. Consum. Serv. 71, 103151.
Solakis, K., Katsoni, V., Mahmoud, A.B., Grigoriou, N., (2024). Factors affecting value co-  creation through artificial intelligence in tourism: a general literature review.  J. Tour. Futures 10 (1), 116–130.
Svoboda, A. (2023). The impact of artificial intelligence on the banking industry. Journal of Banking and Finance Management, 4(1), 7-13.
Tajeddini, K., Hussain, M., Gamage, T.C., Papastathopoulos, A., (2024). Effects of resource  orchestration, strategic information exchange capabilities, and digital orientation on  innovation and performance of hotel supply chains. Int. J. Hosp. Manag. 117, 103645.
Tan, W., Nawaz, M., Shu, T., & Ramzan, B. (2026). Collaborative artificial intelligence literacy and employee performance: Task–technology fit and technostress in a moderated mediation model. South African Journal of Business Management, 57(1), a5903.
Tarafdar, M., Tu, Q., Ragu-Nathan, B. S., & Ragu-Nathan, T. S. (2007). The impact of technostress on role stress and productivity. Journal of Management Information Systems, 24(1), 301–328.
Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of sustainable enterprise performance. Strategic Management Journal, 28(13), 1319–1350.
Teece, D., J., (2022). Agility, knowledge creation, and dynamic capibilities: implications for the soft car revolution. Kindai Manag. Rev. 10, 75–88.
Thomke, S. H. (2020). Experimentation works: The surprising power of business experiments. Harvard Business Press.
Utari, B., & Singagerda, F. S. (2026). Digital fluency as a missing mechanism in government digital transformation: Linking digital literacy, technostress, and employee performance. International Journal of Economics, Business, and Entrepreneurship, 9(1). https://doi.org/10.23960/ijebe.v9i1.441
Wang, Y., Niu, H., Zhou, H., & Wang, X. (2025). How does AI awareness enhance the innovative performance of employees? Acta Psychologica, 261, 105975. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105975
Yu, T. R., & Song, X. (2025). Big data and artificial intelligence in the banking industry. In handbook of financial econometrics, statistics, technology, and risk management: (In 4 Volumes) (pp. 3841-3857).
Zhang, S., Guo, P., Yuan, Y., & Ji, Y. (2025). Anxiety or engaged? Research on the impact of technostress on employees’ innovative behavior in the era of artificial intelligence. Acta Psychologica, 259, 105442.