تصميم نموذج مقترح لتوظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد البشرية
دراسة حالة على عينة من المستشفيات اليمنية
DOI:
https://doi.org/10.64059/eiu.v3i1.94الكلمات المفتاحية:
التوظيف، موارد، بشرية، إدارة، تنظيميةالملخص
هدفت الدراسة الحالية إلى اقتراح وتصميم نموذج لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) في المنظمات الخاصة المتأثرة بإدارة الموارد البشرية. ومنهجية البحث من حيث الغرض فهي تطبيقية، ومن حيث نوع البيانات تم الاعتماد على الطريقة المختلطة الاستكشافية (النوعية والكمية). وتكون المجتمع الإحصائي للدراسة من ثلاثة أقسام رئيسية: الوثائق العلمية، والقسم النوعي (الخبراء)، والقسم الكمي (مديري الموارد البشرية في عينة من المستشفيات الخاصة بصنعاء، شملت: المستشفى السعودي الألماني، والمستشفى العربي الدولي، ومستشفى آزال).
وشمل حجم العينة في القسم النوعي 19 خبيرًا، تم اختيارهم باستخدام مبدأ التشبع والعينة غير العشوائية الهادفة. بينما تم اختيار 252 مديرًا في القسم الكمي من خلال أخذ العينات الملائمة المتاحة. ولجمع البيانات، تم استخدام المقابلات شبه المنظمة في المرحلة النوعية، واستبيان مستمد من القسم النوعي تم إعداده من قبل الباحث في المرحلة الكمية.
وفي القسم النوعي، تم حساب الصلاحية من خلال آراء الخبراء، وتم تقييم الموثوقية باستخدام التوافق الداخلي ووجهات النظر لاثنين من المبرمجين، مما أثبت صحة وموثوقية البيانات النوعية. ولتحديد صحة الاستبيان الكمي، تم استخدام صلاحية المحتوى والبناء، وقُيمت الموثوقية باستخدام معامل ألفا كرونباخ والوثوقية المركبة، مما أثبت صحة الأداة. وتم تحليل البيانات نوعياً بالتحليل الموضوعي ببرنامج 2022 MAXQDA، وكمياً بالأساليب الإحصائية الوصفية والاستدلالية (اختبار t لعينة واحدة وتحليل العوامل التأكيدية) ببرنامجي SPSS و SmartPLS-v8.
أشارت النتائج إلى أن مقدمات تطبيق الذكاء الاصطناعي بإدارة الموارد البشرية تشمل الاستراتيجية والرؤية التنظيمية والثقافة التنظيمية والموارد والبنية التحتية الأساسية. وتتضمن نتائجه تحسين التوظيف وتطوير التدريب والحد من الأخطاء وزيادة الدقة وخلق ميزة تنافسية. وبناءً على ما سبق، تم تصميم نموذج البحث المقترح وإثبات صحته المناسبة للتطبيق.
التنزيلات
المراجع
Akbari, A., & Tahmasebi. (2023). Identifying the applications and requirements of artificial intelligence in the recruitment and hiring process. Scientific Journal, 21(1), 75–88.
Huselid, Mark A. (2018). The science and practice of workforce analytics: Introduction to the HRM special issue. Human Resource Management, 57(3), 679–684. https://doi.org/10.1002/hrm.21916
Rajabi Farjad, H., & Hajiyeh, A. (2022). The impact of electronic human resource management on talent management at the Iranian Space Research Institute. Scientific-Research Quarterly of Standard and Quality Management, 12(2), 102–131.
Emadi, A., Seyed, E., & Hamidi. (2022). Determining the strategic position of the human resource management system in the Ministry of Sports and Youth. Sports Management and Motor Behavior Journal, 18(35), 221–236.
Manouchehri, M., Mohammadizadeh Zeytouni, B., & Darvish Zadeh Belgor, F. (2022). The practical role of artificial intelligence in human resource management in banks. Digital Library.
Mirsalimi, E. S., & Afkaneh, M. (2023). Human resource management policies in addressing opportunities and threats in the use of social networks in organizations. Human Resource Management Research, 4(14).
Heshmdar, A., & Kordi, M. (2022). Examining the effectiveness of artificial intelligence systems in human resource functions. Contemporary Research in Management and Accounting Sciences, 12(4), 16.
Yabanci, Orhan. (2020). From human resource management to intelligent human resource management: a conceptual perspective. Human-Intelligent Systems Integration, 1(2-4), 101–109. https://doi.org/10.1007/s42454-020-00007-x
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الفئات
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 للمؤلف (المؤلفين)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
