Детальная информация

Считается, что степень внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) производственными предприятиями в странах с развивающейся экономикой зависит главным образом от их внутренних возможностей и культуры, в то время как окружающая экосистема рассматривается только как фоновый контекст, а не как измеримый фактор. Проведенное авторами исследование устраняет этот пробел путем разработки и эмпирической проверки концептуальной структурной модели на основе девяти гипотез и восьми конструктов, которая соединяет сетевые связи экосистемы, институциональную и государственную поддержку, готовность цифровой инфраструктуры, технологическую готовность, организационную инновационную культуру и динамические возможности с внедрением ИИ и через него - с промышленными инновациями и конкурентоспособностью. Модель объединяет перспективу динамических возможностей, перспективу институциональной теории и парадигму ориентированной на человека Индустрии 5.0 в единую структуру на уровне экосистемы. При этом предполагается, что условия на уровне экосистемы и инфраструктуры формируют внутреннюю готовность предприятия, что, в свою очередь, стимулирует внедрение ИИ и последующую производительность. Первичные данные опроса были собраны у 182 менеджеров из пяти отраслей промышленности Пакистана. Четыре из девяти гипотез были подтверждены: сетевые связи экосистемы взаимодействовали с технологической готовностью, готовность цифровой инфраструктуры - с динамическими возможностями, государственная и институциональная поддержка - с организационной инновационной культурой, а внедрение ИИ - с промышленными инновациями и конкурентоспособностью. Технологическая готовность и организационная инновационная культура не продемонстрировали надежного уникального влияния на принятие решений, гипотетическое сдерживание со стороны государственной и институциональной поддержки обнаружено не было, а две конструкции - сетевые связи экосистемы и динамические возможности - оказались слишком коррелированы, чтобы их можно было тестировать как независимые предикторы. Исследование представляет один из первых тестов экосистемных и институциональных предпосылок оценки внедрения ИИ на примере промышленности Южной Азии на уровне предприятия, сообщает об ограничениях измерения и позволяет сформулировать рекомендации менеджерам в области промышленной политики на основе ИИ. Будущие исследования будут направлены на формирование еще не проверенных гипотез с помощью очищенных, сокращенных по номенклатуре данных, чтобы установить направление причинно-следственной связи между условиями экосистемы, внедрением ИИ и эффективностью предприятия.

It is considered that the degree of adoption of artificial intelligence (AI) technologies by manufacturing enterprises in emerging economies depends mainly on their internal capabilities and culture, while the surrounding ecosystem is considered only as a background, and not as a measurable factor. The authors' research addresses this gap by developing and empirically testing a conceptual structural model based on nine hypotheses and eight constructs that links ecosystem networking, institutional and government support, digital infrastructure readiness, technological readiness, innovation culture, and dynamic opportunities with the introduction of AI and through it - with industrial innovation and competitiveness. The model combines the dynamic opportunity perspective, the institutional theory perspective, and the human-centered Industry 5.0 paradigm into a single ecosystem-level framework. At the same time, it is assumed that conditions at the ecosystem and infrastructure level form the internal readiness of the enterprise, which, in turn, encourages the introduction of AI and subsequent productivity. Primary survey data was collected from 182 managers from five manufacturing subsectors in Pakistan. Four of the nine hypotheses were confirmed: ecosystem connections were associated with technological readiness, digital infrastructure was associated with dynamic capabilities, institutional support was associated with an innovative culture, and the introduction of AI was closely related to indicators of competitiveness. Technological readiness and innovation culture did not demonstrate a reliable unique influence on decision-making, hypothetical deterrence from institutional support was not detected, and the two constructs - ecosystem connections and dynamic capabilities - were too correlated to be tested as independent predictors. The study provides one of the first tests of ecosystem and institutional prerequisites for assessing the implementation of AI using the example of South Asian industry at the enterprise level, reports on the limitations of measurement and allows formulating recommendations for managers in the field of industrial policy based on AI. Future research will focus on forming yet untested hypotheses using refined, abbreviated data to establish the direction of causal relationships between ecosystem conditions, AI adoption, and enterprise performance.

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 6 раз в год. — Выходит с 2022 г. — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. Т. 19, № 4, 2026. — 1 файл (8,33 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j26-278.pdf>.