基于TAM的企业人工智能技...纳意愿的影响因素与作用模型_杜辉.pdf

2023年第3期 战略运营引言新一代人工智能发展规划 明确了未来人工智能发展的战略目标，大大提高了人工智能产业的发展，推动了人工智能技术应用环境的优化。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始布局或使用人工智能技术，加大对人工智能技术应用或研发的投入，但也有部分企业出于成本、人才等多方面的考虑，还未采纳人工智能技术，这对于企业提升效率、节约成本都是不利的。那么是什么因素影响了企业采纳人工智能技术呢？本文通过对已有研究的梳理，借鉴技术可接受模型，尝试从企业对技术的感知态度出发，结合企业自身运用人工智能技术的深度，构建了技术-态度-行为的研究模型。一、相关研究综述目前还缺少针对性的文献关注企业对人工智能技术采纳的意愿和程度。但是一些科研机构已经开始研究这一问题，并希望引起企业和政府的重视。（一）企业在应用人工智能中遇到的障碍麻省理工学院斯隆管理评论 的调查展示了在进一步采纳人工智能的道路上企业可能会遇到的阻碍。比如，理解并已经采纳了人工智能技术的组织指出，对人才缺口、投资优先级和数据安全的担忧是影响人工智能技术广泛应用的主要障碍。与此同时，采用人工智能技术比较迟缓的企业认为，缺乏管理层支持和技术能力有限是其应用人工智能技术面临的主要挑战。与任何新技术一样，人工智能技术需要的仍然是人才，尤其是那些可以将人工智能技术转化为最终应用价值的人才。也有实践表明，在人工智能方面取得一些成效的公司，更愿意增加该领域的投资。LinkedIn对具备AI相关技术用户数量的统计显示，该类人才数量一直在增长，间接显示出企业对人工智能人才需求的增长。（二）企业采纳人工智能技术的影响因素目前关于企业采纳人工智能技术的相关文献多是基于技术的应用视角进行研究，主要分析人工智能技术的应用对企业的影响，尤其是其技术优势对企业的影响或冲击（徐鹏、徐向艺，2020），而忽略了企业采纳视角的分析。Davis（1989）较早地对企业的技术采纳意愿进行了研究，分析了影响企业采纳的因素、采纳意图以及使用行为的路径。李燕萍、陶娜娜（2022）分析了人工智能技术采纳的内涵及测量，并且从行业、组织和员工视角构建了人工智能技术采纳的理论基础，从外部因素和组织因素两个方面构建了企业采纳人工智能技术的研究框架。研究指出，企业是否采纳人工智能技术由技术、环境和组织共同影响。束超慧等（2022）总结了人工智能的创新赋能特性，并以科大讯飞为例进行案例研究，分析了人工智能技术驱动企业技术创新和技术成果扩散，构建了创 新 生 态 系 统 的 过 程。美 国 科 技 公 司Narrative Science（2016）就人工智能技术对企业的影响进行了调查，结果发现：第一，尽管人工智能技术开始普遍进入人们的工作和生活，但是人们普遍对人工智能技术所能带来的投资回报存在疑惑，导致很多企业还没有部署人工智能技术。第二，人工智能技术的预测分析需要大量的底层数据作为基础，而随着企业在数据分析上的精准性需求不断提升，数据追踪、数据存储、数据分析、数据采纳和数据管理等方面的技术越来越复杂，对数据可用性、易用性和精准性的需求也在提高。第三，企业采纳人工智能技术需要更多的数据科学人才。综上，来自于对技术采纳、技术应用、技术支持和技术预测的担心，以基于 TAM 的企业人工智能技术采纳意愿的影响因素与作用模型杜辉郑云梅田璐摘要：随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始布局或使用人工智能技术。那么企业在采纳人工智能技术时会受到哪些条件的影响？以往的文献比较关注个体接受技术应用的原因和方式，对企业采纳技术的原因还有待深入分析。基于技术接受模型，从企业对人工智能技术的感知有用性和感知易用性出发，构建企业对人工智能技术使用态度的理论分析框架，以更好地理解未来人工智能在企业中的应用。关键词：人工智能；技术采纳；技术可接受模型；感知有用性；感知易用性中图分类号：F273.1；TP18文献标识码：A基金项目：本文得到国家社科基金项目“算法管理下在线平台劳动者适应性行为的形成机制及对职业可持续性的影响研究”（22BGL145）、校级教研项目“基于虚拟仿真技术的创业实践课程教学改革与实践”（JJ2020Q009）和启明星项目“人工智能技术赋能养老服务的模式创新及对策研究”（20213090）的支持。作者单位：北京联合大学管理学院62DOI:10.19885/ki.hbqy.2023.03.0412023年第3期外部变量有用性感知易用性感知应用程度采纳意愿行为意向实际系统使用战略运营 及该领域专业人才、关键人才的短缺可能影响了企业对人工智能技术的采纳。二、技术可接受模型在技术研究领域，个体接受技术的原因和方式一直受到广泛关注。Fred D.Davis借鉴了理性行为理论和计划行为理论于1989年提出技术可接受模型（Technology AcceptanceModel，TAM）。很多企业的管理者对当时先进的信息系统还不大接受，在工作中也很少去使用信息系统，使先进技术的使用对组织绩效和个人生产效率的提升所可能起到的作用受到极大限制，所以Davis开始分析用户对新技术的使用倾向（即采纳意愿）的影响因素。Davis采用理性行为理论和计划行为理论中的关键概念行为决策，解释人们对新技术的使用倾向。研究指出，用户对于新技术的使用倾向取决于他们内在的价值与认知系统，即取决于用户对这种技术的使用对自身工作帮助的感知，这种技术是否便于他们更好地完成工作，如效率的提升、成本的减少、流程的简化等，Davis把这一影响因素称为感知有用性。Davis进一步指出，新技术是否易于掌握、易于操作同样会影响用户对新技术的使用倾向，他把这一影响因素称为感知易用性。Davis的研究充分关注了用户对于新技术使用倾向及接受状况的过程，围绕影响行为决策的相关因素，分析对于新技术接受的行为决策的心理过程，提出了感知有用性和感知易用性，并把用户对新技术的使用倾向作为因变量，把感知有用性和感知易用性作为自变量。三、模型构建和假设的提出（一）变量的选取说明技术可接受模型认为，对技术的感知有用性和感知易用性是影响用户对技术使用意愿的两个重要变量和决定因素。而技术的相容性和其他规范会作用于这两个重要变量，间接影响用户的使用意愿。这些变量包括用户的使用经验、性别、年龄、文化背景、是否自愿等，为了避免这些变量对研究中因果关系的影响，需要对这些变量进行控制。借鉴该模型，本文不仅考虑技术使用过程中感知有用性和感知易用性对企业使用人工智能技术态度的影响，同时考虑了企业对人工智能技术的使用深度对技术接受过程的调节作用，以及企业的使用态度对行为意向的影响并最终影响实际的系统使用，构建了研究模型，如图1所示。（二）研究假设1.感知有用性。在企业采纳人工智能技术的过程中，对人工智能技术的有用性感知，表示企业认同使用人工智能技术能够带来生产效率的提高、经营成本的下降等。这种感知越强烈，企业越愿意主动采纳人工智能技术，即企业采纳人工智能技术的意愿就越强烈，采纳可能性越大。因为感知有用性是与用户结合时间更长、联系频率更紧密的因素，因此Davis认为，相对其他因素来说，感知有用性是更强的影响因素。在企业采纳使用人工智能技术的过程中，如果员工通过对该技术的使用，提高了自身的绩效，进而获得晋升、职业成长、加薪等奖励，那么员工就会增加对人工智能技术使用的接受程度，进而会增加企业对人工智能技术有用性的感知，有效影响企业对人工智能技术的采纳使用。图1企业人工智能技术采纳意愿的影响因素模型在以往的研究中，对技术有用性的感知影响采纳意愿的结论被广泛认同。使用者越感知到技术的有用性，就越愿意采纳该技术。相反，如果使用者认为人工智能技术不能带来工作绩效的提升，对人工智能技术有用性感知很低，那么对该技术的使用意愿就会显著降低。所以，在人工智能技术的采纳中，企业对人工智能技术的有用性感知对于是否采纳该技术存在正向影响关系。综合上述分析，提出第一个假设。H1：对人工智能技术的有用性感知对人工智能技术采纳意愿产生正的影响效果。2.感知易用性。该模型的第二个重要变量是对人工智能技术的感知易用性。在对采纳人工智能技术企业高管的访谈中发现，企业不仅仅关注人工智能技术对企业的生产经营是否有帮助，也重视这种技术的推广和易用程度。另外，企业采纳新的技术需要对员工进行培训，如果一项技术更容易被员工学习和掌握，培训效果好，那么企业更有意愿采纳这种技术。所以从上述分析来看，企业对人工智能技术易用性的感知会影响对该技术的采纳，易用性也是企业对人工智能技术采纳意愿的重要影响因素。Davis（1989）认为，在每项活动中，人们所能掌握的资源是有限的，在同等情况下，一项技术越容易掌握，则该技术就越容易被接受。Szajna（1996）把使用经验纳入模型，认为无论是技术使用前还是使用后，感知易用性都会对使用倾向产生影响。Davis（1997）将使用者的性别纳入研究模型，同样证实632023年第3期 战略运营了感知易用性对使用倾向的影响。所以感知易用性被广泛地纳入技术使用意愿的模型中。综合上述分析，提出第二个假设。H2：对人工智能技术的易用性感知将对人工智能技术的采纳意愿产生正的影响效果。3.应用程度。技术应用程度是技术在使用过程中与具体工作结合的程度，它与技术和工作任务或内容的匹配度有相近的地方。但是匹配度强调的是二者之间的相互支持和协作，倾向于技术与工作内容、操作方面的匹配；应用程度则体现了技术在使用过程中，推进、完善、调整的不断演进。不同的使用者自身的经验、知识水平、对技术的掌握程度不同，在使用技术时对技术的应用程度也不同。在感知到技术有用时，使用者不断磨练新技术，提高熟练程度，必然会在使用过程中应用得更熟练、应用效果也更好，会增加使用者对技术的持续使用意愿；反之，虽然使用者可能感到人工智能技术有用，但是在使用过程中，由于受使用者知识水平、工作经验等的限制，技术应用始终停留在较浅层次，进而影响使用者对技术有用性的感知。综合上述分析，提出第三个假设。H3：人工智能技术的应用程度对技术的有用性感知与采纳意愿之间的关系起正向调节作用。4.采纳意愿。在已有的研究中，大多认为使用意愿或者使用态度是影响使用行为的重要因素（Davis，1989；Taylor、Todd，1995；Szajna，1996；Venkatesh，2000）。但是也有质疑的声音。Mark（1999）认为，人们对新技术的使用行为除了受对技术的有用性感知和易用性感知影响以外，还受技术与工作内容匹配程度的影响，即使使用者能够感知技术的有用性和易用性，如果技术与工作内容不匹配，他们在实际工作中也不会使用这一技术。但是这并不影响有用性感知和易用性感知通过影响采纳意愿进而影响使用行为。使用人工智能技术可以帮助企业改善工作效率，企业会更有意愿采纳，同时也会进行相应的行为决策。在对一些人工智能研发企业的访谈中发现，企业在研发出人工智能产品后，会优先在本企业中使用，因为本企业就有使用该产品的情境和场景，便于对技术不断迭代优化，同时也便于企业对于其研发产品作进一步的完善和向外推广介绍，使更多企业有使用意愿。越了解人工智能技术的企业，就会越有使用意愿，其实际的使用行为也会增加。相反，如果对于人工智能技术的产品或服务缺乏了解，或使用意愿不够强烈，其实际投入使用、引入人工智能技术的行为就会减少。基于上述分析，提出第四个假设。H4：企业对人工智能技术的采纳意愿对其使用人工智能技术的行为产生正的影响效果。四、未来研究的可能性本研究仅仅是就技术接受模型进行了讨论，未来的研究方向是考虑技术与企业主营业务的相容性，以及来自社会层面的影响，如企业所感受到的来自主观规范的影响，即社会或外界环境认为我们应该怎么做，是否应该采用人工智能技术等。参考文献：1李燕萍，陶娜娜.员工人工智能技术采纳多层动态影响模型：一个文献综述J.中国人力资源开发，2022，39（01）：35-56.2郭凯明.人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动J.管理世界，2019，35（07）：60-77+202-203.3徐鹏，徐向艺.人工智能时代企业管