|
|
|
|
تحلیل نقش و جایگاه ذینفعان اکوسیستم هوشمصنوعی در صنعت خودروسازی ایران
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
درویش مجید ,خداداد حسینی حمید ,منصوری موید فرشته ,گودرزی غلامرضا
|
|
منبع
|
پژوهش هاي مديريت در ايران - 1403 - دوره : 28 - شماره : 4 - صفحه:136 -167
|
|
چکیده
|
صنعت خودروسازی، بهعنوان خط مقدم انقلاب فناورانه، با ادغام فناوری هوش مصنوعی (ai) در حال تحول عمیقی است. هوش مصنوعی و کاربست آن در این صنعت تبدیل به یک اکوسیستم فناوری پیچیدهای شده است که ذینفعان زیادی را در برمیگیرد. هدف این پژوهش شناسایی و تحلیل جایگاه و نقش ذینفعان اکوسیستم هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی در ایران است. بدین منظور، فهرستی از ذینفعان اکوسیستم هوش مصنوعی در گام اول تهیه شد. در گام بعدی، جایگاه و نقش ذینفعان تحلیل گردید. برای جمعآوری دادهها درمورد جایگاه ذینفعان از ماتریس علاقه قدرت استفاده شد که در طی آن پرسشنامهای با 48 گویه طراحی و توسط 36 متخصص و کارشناس تکمیل گردید. بر اساس یافتهها، ذینفعان این اکوسیستم در دو سطح کلان و خرد دستهبندی و با استفاده از ماتریس علاقه قدرت در چهار گروه طبقهبندی شدهاند: ذینفعان کلیدی (باعلاقه و قدرت بالا)، ذینفعان زمینهساز (باقدرت بالا و علاقه کم)، ذینفعان تابع ( با قدرت کم و علاقه بالا) و ذینفعان عوام ( باقدرت و علاقه پایین). نتایج نشان میدهد که نهادهای دولتی، مراکز تحقیقاتی، و خودروسازان در زمره ذینفعان کلیدی قرار دارند، درحالیکه نهادهای مالی و برخی تامینکنندگان در گروه زمینهسازها جای میگیرند. کاربران نهایی، از جمله مصرفکنندگان و رانندگان، بهعنوان ذینفعان تابع محسوب میشوند، درحالیکه رسانهها و برخی سازمانهای نظارتی در دسته عوام قرار دارند. این طبقهبندی میتواند به سیاستگذاران و صنعتگران در بهینهسازی تعاملات و توسعه پایدار اکوسیستم هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی کمک کند.
|
|
کلیدواژه
|
هوش مصنوعی ، اکوسیستم فناوری، ذی نفعان، خودروسازی، ماتریس علاقه- قدرت
|
|
آدرس
|
دانشگاه تربیت مدرس, دانشکده اقتصاد و مدیریت, گروه مدیریت بازرگانی (مدیریت راهبردی), ایران, دانشگاه تربیت مدرس, دانشکده مدیریت, گروه مدیریت, ایران, دانشگاه تربیت مدرس, دانشکده اقتصاد و مدیریت, گروه مدیریت بازرگانی, ایران, دانشگاه امام صادق علیه السلام, دانشکده معارف اسلامی و مدیریت, گروه علوم تصمیم و سیستمهای پیچیده, ایران
|
|
پست الکترونیکی
|
rgodarzi@isu.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
analysis of the role and position of stakeholders in the artificial intelligence ecosystem in iran's automotive industry
|
|
|
|
|
Authors
|
darvish majid ,khodadad hosseini hamid ,mansouri moayyed freshteh ,goudarzi gholamreza
|
|
Abstract
|
the automotive industry، as the forefront of the technological revolution، is undergoing a profound transformation with the integration of artificial intelligence (ai) technology. ai and its application in this industry have evolved into a complex technological ecosystem that encompasses numerous stakeholders. the objective of this research is to identify and analyze the position and role of stakeholders within the ai ecosystem in iran's automotive industry. to this end، a list of stakeholders in the ai ecosystem was initially compiled. subsequently، the position and role of these stakeholders were analyzed. data regarding the stakeholders' positions were collected using an interest power matrix، for which a questionnaire comprising 48 items was designed and completed by 36 experts and specialists. based on the findings، the stakeholders in this ecosystem were categorized at both macro and micro levels and classified into four groups using the interest power matrix: key stakeholders (with high interest and high power)، contextual stakeholders (with high power and low interest)، dependent stakeholders (with low power and high interest)، and marginal stakeholders (with low power and low interest). the results indicate that governmental institutions، research centers، and automakers are among the key stakeholders، while financial institutions and some suppliers fall into the contextual stakeholder group. end users، including consumers and drivers، are considered dependent stakeholders، whereas media and some regulatory organizations are categorized as marginal stakeholders. this classification can assist policymakers and industry players in optimizing interactions and fostering the sustainable development of the ai ecosystem in the automotive industry.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|