طراحی مدل ارتقاء بهره وری كاركنان شرکت برق مبتنی بر هوش مصنوعی

نویسندگان

    مریم پاکنژاد دانشجوی دکتری، گروه مدیریت آموزشی، واحد تهران غرب ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
    حسینعلی جاهد * دانشیار، گروه مدیریت آموزشی، واحد تهران غرب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. jahediau@gmail.com
    رضا سورانی یانچشمه استادیار، گروه مدیریت آموزشی، واحد تهران غرب ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

کلمات کلیدی:

مدیریت عملکرد کارکنان, بهره وری سازمانی, هوش مصنوعی

چکیده

هدف اصلی این پژوهش بررسی نقش مکانیزم‌های توانمندساز منابع انسانی (شامل مدیریت دانش و آگاهی، سازماندهی دانش و فرهنگ سازمانی) در توسعه نوآوری سازمانی در هسته‌های فناور استان تهران می‌باشد. پژوهش حاضر از نظر هدف کاربردی و از لحاظ روش، توصیفی-پیمایشی است. جامعه آماری، مدیران ارشد 500 هسته فناور در استان تهران بوده و با استفاده از جدول مورگان، 230 پرسشنامه به صورت تصادفی توزیع شد که 220 عدد آن به‌طور کامل تکمیل شد. داده‌ها با نرم‌افزار SPSS 25 و SmartPLS 4.1 مورد تحلیل قرار گرفتند. ابزار گردآوری داده‌ها پرسشنامه محقق‌ساخته با ابعاد سه‌گانه توانمندساز منابع انسانی و سه‌گانه نوآوری (محصول، فرآیند، پارادایم) بوده و روایی و پایایی ابزار با استفاده از آزمون‌های آماری تأیید شد. نتایج تحلیل مدل‌سازی معادلات ساختاری نشان داد که مکانیزم‌های توانمندساز منابع انسانی تأثیر مستقیم، مثبت و معناداری بر توسعه نوآوری دارند (ضریب مسیر 0.737، T=26.213، p<0.001). همچنین تأثیر این مکانیزم‌ها بر ابعاد نوآوری شامل نوآوری محصول، فرآیند و پارادایم نیز بالا و معنادار بود. شاخص‌های برازش مدل از جمله SRMR=0.007 و NFI=0.964 نشان داد که مدل پژوهش از برازش مناسبی برخوردار است. توانمندسازی منابع انسانی از طریق مدیریت دانش، سازماندهی دانش و فرهنگ‌سازی سازمانی می‌تواند نقش کلیدی در ارتقای نوآوری ایفا کند. شرکت‌های فناور با به‌کارگیری این مکانیزم‌ها می‌توانند به توسعه ایده‌ها، محصولات و فرآیندهای نوآورانه دست یابند و مزیت رقابتی پایداری کسب کنند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Ajarloei Nelkhah, B., Tabrizian, B., & Khandan Alamdari, S. (2023). Presentation and validation of a sustainable creativity and entrepreneurship model with an emphasis on standardization (Case study: Home appliance manufacturing companies). Journal of Standard and Quality Management, 13(3), 138-181. https://www.noormags.ir/view/en/articlepage/2101297

Akbari, N., & Ghaffari, A. (2017). Verifying relationship of knowledge management initiatives and the empowerment of human resources. Journal of Knowledge Management, 21(5), 1120-1141. https://doi.org/10.1108/JKM-10-2016-0435

Amani, N., Yousefi, A., & Fariver, F. (2019). Evaluation of factors affecting the increase of labor safety management productivity from the perspective of employers, contractors, and labor forces in construction projects: A case study. Journal of Standard and Quality Management, 9(Winter), 8-22. https://www.jstandardization.ir/&url=http://www.jstandardization.ir/article_107119.html

Ataher, M., Mirbehzad, M., Ebrahimipour, M., Mostafavi, M., Ramezanian, M., & Rahim, M. (2023). The impact of soft quality management on human resource productivity with the mediating role of employee ambidexterity. Journal of Standard and Quality Management, 13(3), 111-137. https://www.jstandardization.ir/article_186386.html

Bag, S., Gupta, S., Kumar, A., & Sivarajah, U. (2021). An integrated artificial intelligence framework for knowledge creation and B2B marketing rational decision making for improving firm performanceJO - Industrial marketing management. 92, 178-189. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.12.001

Fatima, H., Jan, S. M. H. A., Khan, A. K., Javed, S., & Rashid, M. (2024). Effect Of Artificial Intelligence On The Human Workforce. International Journal of Contemporary Issues in Social Sciences, 3(1), 1197-1203. https://www.researchgate.net/profile/Saba-Javed-6/publication/378527284_EFFECT_OF_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE_ON_THE_HUMAN_WORKFORCE/links/65df07c2adf2362b635aa3fa/EFFECT-OF-ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-ON-THE-HUMAN-WORKFORCE.pdf

Hamouche, S. (2023). Human resource management and the COVID-19 crisis: Implications, challenges, opportunities, and future organizational directions. Journal of Management & Organization, 29(5), 799-814. https://doi.org/10.1017/jmo.2021.15

Huang, X., Yang, F., Zheng, J., Feng, C., & Zhang, L. (2023). Personalized human resource management via HR analytics and artificial intelligence: Theory and implications. Asia Pacific Management Review. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2023.04.004

Jhurani, J. (2024). Revolutionizing Enterprise Resource Planning: The Impact Of Artificial Intelligence On Efficiency And Decision-making For Corporate Strategies. International Journal of Computer Engineering and Technology (IJCET), 13, 156-165. https://www.academia.edu/download/112788583/IJCET_13_02_019.pdf

Kalateh Aghamohammadi, A., & Sharifi, S. M. (2022). Examining the place of artificial intelligence in human resources from the perspective of the role of artificial intelligence in eliminating jobs (Case study: News broadcasting). Journal of Media Futures Studies, 3(3), 36-64. https://www.researchgate.net/publication/378051141_Examining_the_Role_of_Artificial_Intelligence_in_Remodeling_Human_Resource_Function

Keshavarz, H., & Bakhshi, R. (2022). Innovation and productivity: A case study of developing countries. Innovation Ecosystem Journal, 2(2), 1-16. https://innoeco.usb.ac.ir/article_7370.html

Majid, M., Karbasian, M., Sarafraz, A. R., & Golboo, P. (2022). Identifying and reviewing the concepts of human reliability and its impact on organizational productivity. Journal of Standard and Quality Management, 12(4), 186-201. https://www.jstandardization.ir/&url=http://www.jstandardization.ir/article_170699.html

Mirsalimi, E. S., & Afkaneh, M. (2023). Human resource management policies in dealing with the opportunities and threats of using social networks in organizations. Human Resource Management Research, 15(2), 11-48. https://hrmj.ihu.ac.ir/m/article_208263.html?lang=fa

Mohammadi, M., Daneshfard, K., & Asadi, E. (2023). Work-life balance model with a human resource management approach. Journal of Human Resource Management and Support Development, 69, 97-122. https://www.magiran.com/paper/2645745

Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, B. P. T. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 28(4), 4221-4241. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w

Nourozi, F. N., Ebrahimi, M., Khodaparast, M., & Shirazi, J. (2021). Investigating the factors affecting productivity growth in Iran using the artificial neural network algorithm. Journal of Economic Growth and Development Research, 11(42), 35-58. https://journals.pnu.ac.ir/article_6234.html

Prajogo, D. I., & Sohal, A. S. (2003). The relationship between TQM practices, quality performance, and innovation performance: An empirical examination. International Journal of Quality & Reliability Management, 20(8), 901-918. https://doi.org/10.1108/02656710310493625

Saghafi Asl, A., Majidzadeh, S., & Tekei, N. (2023). Measurement and evaluation of the results of smart city projects in different countries and extraction of superior patterns to improve the performance of future projects. Journal of Urban and Regional Sustainable Development Studies, 4(2), 17-32. https://www.srds.ir/article_182337.html

Shahinpoor, A., & Karabolo, K. (2022). Presenting a model of the impact of economic variables on total productivity in Iran. Journal of Productivity Management, 16(1), 279-230. https://journals.iau.ir/article_690145.html

Timming, A. R. A. U. M. J. (2023). Bridging human resource management theory and practice: Implications for industry‐engaged academic research. Human Resource Management Journal, 33(3). https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/1748-8583.12523

Yeganeh, S. K., & Abdi Ghorghani, M. (2024). Enterprise resource planning in improving operational productivity. Journal of Management and Productivity, 6(20), 1-8. https://jocrimas.ir/fa/showart-b6a3046f1d3ff3d70d5ca503d4939939

Zahedi, M. R., Jafari Sarouei, P., & Hakimi, H. (2018). Presenting solutions to increase the productivity of human capital in teamwork. Journal of Standard and Quality Management, 8(Winter), 6-17. https://www.jstandardization.ir/&url=http://www.jstandardization.ir/article_85857.html

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۰۶/۰۵

ارسال

۱۴۰۴/۰۱/۱۶

بازنگری

۱۴۰۴/۰۳/۱۳

پذیرش

۱۴۰۴/۰۳/۲۰

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

پاکنژاد م. .، جاهد ح.، و سورانی یانچشمه ر. (1404). طراحی مدل ارتقاء بهره وری كاركنان شرکت برق مبتنی بر هوش مصنوعی. توسعه فردی و تحول سازمانی، 3(2)، 1-22. https://journalpdot.com/index.php/jpdot/article/view/132

مقالات مشابه

1-10 از 107

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.