تقييم أثر جاهزية المؤسسات السعودية لاعتماد منهجيات إدارة المشاريع المعتمدة على الذكاء الاصطناعي: دراسة تطبيقيه مدينة الرياض
DOI:
https://doi.org/10.59992/IJFAES.2025.v4n7p13الكلمات المفتاحية:
جاهزية المؤسسات، الذكاء الاصطناعي، إدارة المشاريع، التحول الرقمي، رؤية المملكة 2030، البنية التقنية، البنية التنظيمية، الثقافة المؤسسية، الرياضالملخص
يهدف هذا البحث إلى دراسة جاهزية المؤسسات السعودية لتبنّي تقنيات الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع، وذلك في ظل التحول الرقمي المتسارع الذي تقوده "رؤية المملكة 2030". اعتمدت الدراسة منهجًا كميًا صارمًا شمل التحقق من صدق ومُوثوقية أداة الدراسة باستخدام معامل ألفا كرونباخ وتحليل الصدق البنيوي، إضافةً إلى تحليل البيانات باستخدام الإحصاء الوصفي، وتحليلي الارتباط والانحدار المتعدد، واختبارات الفروق بين المجموعات. شملت العينة 114 استجابة صالحة للتحليل، موزعة بين القطاع الحكومي (52.6%) والقطاع الخاص (47.4%)، مع تمثيل متوازن تقريبًا للمؤسسات الصغيرة (29.8%)، والمتوسطة (40.4%)، والكبيرة (29.8%). كما أظهرت البيانات أن 50% من المشاركين يمتلكون خبرة مهنية في إدارة المشاريع تتراوح بين 5 إلى 10 سنوات..
كشفت النتائج الوصفية أن مستوى الجاهزية العام للمؤسسات يقع ضمن النطاق "المتوسط إلى الجيد"، حيث بلغ متوسط الجاهزية التقنية 3.80، والتنظيمية 3.77، والثقافية 3.80، في حين بلغ متوسط التبني الفعلي للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع 3.68. ومن أبرز نقاط القوة التقنية: وجود بنية تحتية سحابية متقدمة (4.12)، وتطبيق آليات فعالة لتشفير البيانات الحساسة (4.05). في المقابل، ظهرت بعض الثغرات التقنية التي تستدعي التطوير، مثل: انخفاض كفاءة شبكات الاتصال عالية السرعة (3.65)، وضعف خدمات الدعم الفني المتواصل (3.76)، وتحديات تكامل الأنظمة مع واجهات الذكاء الاصطناعي (3.79).
أكدت نتائج تحليل الارتباط والانحدار المتعدد وجود علاقة إيجابية ودالة إحصائيًا بين جميع أبعاد الجاهزية (التقنية، التنظيمية، الثقافية) ومستوى تبني الذكاء الاصطناعي. وبيّنت النتائج أن الجاهزية الثقافية كانت الأكثر تأثيرًا في التنبؤ بالتبني (معامل بيتا = 0.34، p < 0.001)، تليها الجاهزية التقنية (بيتا = 0.28)، ثم التنظيمية (بيتا = 0.21). وقد بلغ تفسير النموذج الإحصائي للتباين في التبني 52%. أما فيما يتعلق باختبارات الفروق، فلم تُظهر النتائج وجود فروق دالة إحصائيًا في مستوى التبني بين المؤسسات الحكومية والخاصة (p = 0.27)، ولا بين المؤسسات باختلاف أحجامها (p = 0.09)، ما يشير إلى أن التحديات والفرص متشابهة إلى حد كبير عبر القطاعات المختلفة.
توفر هذه الدراسة أساسًا علميًا وتطبيقيًا مهمًا لصناع القرار في القطاعين العام والخاص، حيث تؤكد على أهمية التوازن بين الجاهزية التقنية والتنظيمية والثقافية، مع إبراز الدور الحاسم للثقافة المؤسسية في تعزيز قدرة المؤسسات على تبني الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع، بما يدعم مساعي التحول الرقمي الوطني.
المراجع
المراجع العربية:
1. الشهري، خالد عبد الله؛ باسويد، خلود علي؛ غروي، محمد عبد الله. (2023). واقع الذكاء الاصطناعي على إدارة المشاريع في القطاع الحكومي بالمملكة العربية السعودية. مجلة الفنون والآداب والعلوم الإنسانية والاجتماعية،9(4) ،885. https://doi.org/10.33193/JALHSS.94.2023.885
2. غريب الشهري، وسام؛ إبراهيم أحمد عبدالله، سمية. (2023). أثر استخدام وسائل الذكاء الاصطناعي على تحسين جودة خدمات التوريد في القطاع الحكومي: دراسة تطبيقية على وزارة الموارد البشرية والتنمية الاجتماعية بالمملكة العربية السعودية. مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية والقانونية، 8(2). https://doi.org/10.26389/AJSRP.A020923
3. الغامدي، سلوى؛ آل ضرمان، فالح عبد الله. (2022). عمليات إدارة المعرفة القائمة على الذكاء الاصطناعي في المشاريع الإنشائية: دراسة تطبيقية في المملكة العربية السعودية. مجلة ابن خلدون للدراسات والأبحاث،2(7)، 1–18. https://doi.org/10.56989/benkj.v2i7.276
4. القحطاني، غادة علي سعد. (2022). واقع استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد البشرية ومعوقاته ومتطلبات تطبيقه بجامعة الملك سعود من وجهة نظر هيئة التدريس. مجلة العلوم التربوية والنفسية،6(55)، 1–23. https://doi.org/10.26389/AJSRP.Q150622
5. السالم، كوثر علي. (2024). أثر استخدام الذكاء الاصطناعي على أداء المراجعين في بيئة الأعمال السعودية. مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية والقانونية،8(4)، 114–126. https://doi.org/10.26389/AJSRP.K140124
المراجع الإنجليزية:
1. Alarefi, M. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Business Performance in Saudi Arabia: The Role of Technological Readiness and Data Quality. Engineering, Technology & Applied Science Research, 14(5), 16802–16807. https://doi.org/10.48084/etasr.7871
2. Alsaedi, A. R., Alneami, N., Almajnoni, F., Alamri, O., Aljohni, K., Alrwaily, M. K., & Eid, M. H. (2024). Perceived Worries in the Adoption of Artificial Intelligence Among Healthcare Professionals in Saudi Arabia: A Cross - Sectional Survey Study. Nursing Reports, 14(4), 3706–3721. https://doi.org/10.3390/nursrep14040271
3. Altaie, N., & Dishar, M. (2024). Knowledge Management and AI Integration in Construction Project Delivery. Civil Engineering Journal, 10(2), 124–139. https://www.civilejournal.org/index.php/cej/article/view/124
4. Datta, S. D., Islam, M. M., Islam, M., Sobuz, M. H. R., Ahmed, S., & Kar, M. K. (2024). Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in the Project Lifecycle of the Construction Industry: A Comprehensive Review. Heliyon, 10(5), e26888. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26888
5. Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
6. Felemban, H., Sohail, M., & Ruikar, K. (2024). Exploring the Readiness of Organisations to Adopt Artificial Intelligence. Buildings, 14(8), 2460. https://doi.org/10.3390/buildings14082460
7. Grant, R. M. (1996). Toward a Knowledge - Based Theory of the Firm. Strategic Management Journal, 17(S2), 109–122.
8. Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5th ed.). Free Press.
9. Sekaran, U., & Bougie, R. (2019). Research Methods for Business: A Skill - Building Approach (7th ed.). Wiley.
10. Taboada, I., Daneshpajouh, A., Toledo, N., & de Vass, T. (2023). Artificial Intelligence Enabled Project Management: A Systematic Literature Review. Applied Sciences, 13(8), 5014. https://doi.org/10.3390/app13085014
11. Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic Capabilities and Strategic Management. Strategic Management Journal, 18(7), 509–533.
12. Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The Processes of Technological Innovation. Lexington Books.
13. Ujaimi, I., Alsaigh, R., Alfelfel, M., & Algallaf, R. (2024). Adoption of Artificial Intelligence in the Construction Industry in Saudi Arabia: Challenges and Proposed Solutions. International Journal of Social Sciences & Humanities Research, 3(11). https://doi.org/10.58806/ijsshmr.2024.v3i11n18
14. Varshney, S. (2025, June 10). Winning the AI Long Game. Business Insider. https://www.businessinsider.com/winning - the - ai - long - game - varshney - 2025 - 6
15. Zabala - Vargas, A. (2023). Big Data, Data Science and AI in Project Management: A Systematic Review. Journal of Construction Engineering and Management, 149(7), 04023055. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943 - 7862.0002374
