دانلود ترجمه مقاله صلاحیت های هوش مصنوعی در افزایش بهره وری سازمانی

محدودیت ها و پژوهش های آتی:
درحالی که مطالعه ما تلاش داشته است تا ارزش شایستگی های AI برای ارتقای قابلیت های بازاریابی B2B و در نهایت عملکرد سازمانی را خاطر نشان کند، اما بدون محدودیت نبوده است. اول اینکه، درحالی که تلاش داشتیم تا مکانیزم هایی را شناسایی کنیم که از طریق آنها شایستگی های AI، قابلیت های بازاریابی B2B را بهبود می بخشند، اما انتخاب روش تنها به ما امکان استنباط علت و معلول را می دهد و فرض می کند که اثر معنادار و قابل توجهی وجود دارد. با این حال، بخاطر تنوع سازمان های شامل شده در نمونه ما، این احتمال وجود دارد که رویکردهای اساساً متفاوتی در بهره گیری از شایستگی های AI خود جهت ارتقای قابلیت های بازاریابی B2B، را توسعه داده باشند. یک رویکرد کیفی با حجم نمونه کوچکتر و در یک صنعت خاص می تواند نتایج جالبی در مورد انواع کاربردهای AI توسعه یافته و فرآیند انجام چنین کاری، حاصل کند. همچنین، چنین یافته ای می تواند خاطر نشان کننده چالش های درون هر صنعت یا انواع خاص کاربردهای AI باشد. دوماً، درحالی که تلاش داشتیم از نظر شامل کردن نوع سازمان در نمونه آماری، سختگیر نباشیم، اما پاسخ ها فقط از سازمان های فعال در اسکاندیناوی رسیده اند. بر این اساس، این احتمال وجود دارد که سازمان های درون نمونه، منابع مالی کافی جهت سرمایه گذاری در AI و شرایط مناسب برای تقویت اجرای آن داشته باشند. این امر ممکن است در کشورهای در حال توسعه یا کشورهایی که با انواع موانع دیگر در ارتباط با اجرای فنآوری مواجه هستند، صدق نکند. بنابراین، اثراتی که مشاهده کردیم ممکن است در کشورهای مختلف، کمتر برجسته و بارز باشد. در نهایت اینکه، از یک مطالعه پیمایشی استفاده کردیم که محدودیت گردآوری داده ها در یک برهه زمانی خاص را دارد. بر این اساس، اثراتی که شایستگی های AI بر قابلیت های بازاریابی دارند، ممکن است بخاطر اثرات تاخیر زمانی، هماهنگی و تناسب درستی نداشته باشند. برای استخراج و شناسایی دقیقتر تاثیر شایستگی های AI بر پدیده های سازمانی، مطالعات آتی می توانند از یک رویکرد تاخیردار در استخراج داده های عملکردی استفاده کنند یا به صورتی دیگر از شاخص های عملکردی عینی بهره بگیرند.

Limitations and future research While our study has attempted to highlight the value of AI competencies towards the enhancement of B2B marketing capabilities and ultimately organizational performance, it does not come without certain limitations. First, while we have attempted to capture the mechanisms through which AI competencies enhance B2B marketing capabilities, the choice of method only allows us to infer causality and assume that there isa significant effect. Nevertheless, due to the diversity of organizations included in our sample it is likely that they have developed radically different approaches in leveraging their AI competencies to enhance B2B marketing capabilities. A qualitative approach with a smaller sample and in a specific industry can yield interesting results concerning the types of AI applications that are developed and the process of doing so. Such findings could also highlight the challenges in each industry or for specific types of AI applications. Second, while we have tried to be inclusive in terms of the organizations we maintained in our sample, the responses did come from organizations that operate in the Nordics. As such, it is likely that organizations within this sample have sufficient financial resources to invest in AI and appropriate conditions to foster deployment. This might not be the case in other countries that are developing or face other types of hindrances in relation not technology deployment. Hence, the effects that we find may be less pronounced in different countries. Finally, we have opted for a survey-based study that has the limitation of collecting data in a snapshot in time. As such the effects that AI competencies have on B2B marketing capabilities may be miscalibrated due to lag effects. In order to more accurately capture the influence of AI competencies on organizational phenomena, future studies can opt for a lagged approach in capturing performance data, or alternatively use objective performance indicators.