ความพร้อมการพัฒนาองค์กรด้วยกรอบแนวคิดเทคโนโลยี-องค์กร-สภาพแวดล้อม เพื่อรองรับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ของธุรกิจซื้อมาขายไป
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาระดับความคิดเห็นด้านคุณลักษณะด้านเทคโนโลยี คุณลักษณะขององค์กร คุณลักษณะของสภาพแวดล้อม และความพร้อมการพัฒนาองค์กร 2) ศึกษารูปแบบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของคุณลักษณะด้านเทคโนโลยี คุณลักษณะขององค์กร และคุณลักษณะของสภาพแวดล้อมที่ส่งผลต่อความพร้อมการพัฒนาองค์กร และ 3) ทดสอบประเภทของธุรกิจในฐานะตัวแปรกำกับกรอบแนวคิดเทคโนโลยี-องค์กร-สภาพแวดล้อม สู่ความพร้อมการพัฒนาองค์กรเพื่อรองรับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ของธุรกิจซื้อมาขายไป เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ โดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบไม่อาศัยความน่าจะเป็นจากผู้ประกอบการองค์กรธุรกิจซื้อมาขายไป ในพื้นที่จังหวัดภาคเหนือ จำนวน 354 ราย และวิเคราะห์โมเดลด้วยแบบจำลองสมการโครงสร้าง
ผลการวิจัยพบว่า 1) ผู้ประกอบการมีความคิดเห็นด้านคุณลักษณะด้านเทคโนโลยี และความพร้อมการพัฒนาองค์กร อยู่ในระดับมาก (ค่าเฉลี่ย 4.11) รองลงมาคือ คุณลักษณะของสภาพแวดล้อม (ค่าเฉลี่ย 3.99) และคุณลักษณะขององค์กร (ค่าเฉลี่ย 3.93) ตามลำดับ 2) ปัจจัยคุณลักษณะด้านเทคโนโลยีมีอิทธิพลทางตรงต่อความพร้อมการพัฒนาองค์กรมากที่สุด (อิทธิพลรวม 0.518) รองลงมาคือ คุณลักษณะของสภาพแวดล้อม (อิทธิพลรวม 0.190) และคุณลักษณะขององค์กร (อิทธิพลรวม 0.146) ตามลำดับ และ 3) ผลการวิเคราะห์อิทธิพลตัวแปรกำกับ พบว่า ประเภทของธุรกิจเป็นตัวแปรกำกับเส้นทางอิทธิพลของคุณลักษณะด้านเทคโนโลยี สู่ความพร้อมการพัฒนาองค์กร (Effect = -0.198, t = 2.188, p-value = 0.05) และมีอำนาจการพยากรณ์สูงขึ้น (จาก R2 = 0.647 เป็น R2 = 0.660) ผลการวิจัยสามารถนำไปเป็นแนวทางในการพัฒนาศักยภาพด้านเทคโนโลยี บุคลากร และการบริหารจัดการ เพื่อสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลง และยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจในยุคดิจิทัลได้อย่างเหมาะสม
##plugins.generic.usageStats.downloads##
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
กรมพัฒนาธุรกิจการค้า. (2566). สถิติจำนวน SMEs ในประเทศไทย. https://www.tcg.or.th/news_inside.php?news_id=37
บุญชม ศรีสะอาด. (2560). การวิจัยเบื้องต้น (พิมพ์ครั้งที่10). สุวีริยาสาส์น.
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์. (2567). ใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ อย่างชาญฉลาด เพื่อเตรียมความพร้อมสู่ปี 2025. วิทยาลัยนวัตกรรม มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์. (2567). ความพร้อมในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับบริการดิจิทัล. สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์.
สุกมล มุ่งพัฒนสุนทร. (2563). มานุษยวิทยาดิจิทัลภายใต้กรอบแนวคิดทฤษฎีเทคโนโลยีสื่อกลาง. Journal of MCU Social Science Review, 9(1), 82-97.
Ahmad, S. F., Han, H., Alam, M. M., Rehmat, M., Irshad, M., Arraño-Muñoz, M., & Ariza-Montes, A. (2023). Impact of artificial intelligence on human loss in decision making, laziness and safety in education. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1), 1-14. DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-023-01842-4
Akpoviroro, S. A., & Owotutu, S. O. (2018). Impact of external environment characteristics on organizational performance. IJARIIE, 4(3), 498-505.
Arun, K.B. (2015). Plantain peel-a potential source of antioxidant dietary fibre for developing functional cookies. Journal of Food Science and Technology, 52, 6355-6364. DOI: https://doi.org/10.1007/s13197-015-1727-1
Assaye, B. T., Endalew, B., Tadele, M. M., Teferie, H. G, Teym, A., Melese, Y. H., Senishaw, A. F., Wubante, S. M., Ngusie, H. S., & Haimanot, A. B. (2024). Readiness of big health data analytics by technology-organization-environment (TOE) framework in Ethiopian health sectors. Heliyon, 10(19), 1-14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e38570
Balan, P., & Lindsay, N. (2010). Innovation capability, entrepreneurial orientation and performance in Australian hotels: An empirical study. Australia: Sustainable Tourism Cooperative Research Centre.
Cohen, J. (1992). Quantitative methods in psychology: a power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155-159. DOI: https://doi.org/10.1037/0033-2909.112.1.155
Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992). A first course in factor analysis. Erlbaum.
Cronbach, L. J. (1990). Essentials of psychological testing (5th ed.). Harper Collins.
Diamantopoulos, A., & Siguaw, J. A. (2000). Introducing LISREL. Sage Publications. DOI: https://doi.org/10.4135/9781849209359
Dolgui, A., & Sokolov, B. (2019). The impact of digital technology and Industry 4.0 on the ripple effect and supply chain risk analytics. International Journal of Production Research, 57(3), 829-846. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1488086
Felemban, H. (2024). Exploring the readiness of organizations to adopt artificial intelligence (AI): A TOE framework perspective. Journal of Construction Innovation, 24(2), 210-228.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error: Algebra and Statistics. Journal of Marketing Research. 18(1), 382-388. DOI: https://doi.org/10.1177/002224378101800313
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
Hans, V. B. (2018). Business environment–conceptual framework and polices. International Educational Scientific Research Journal, 4(3), 67-74.
Hradecky, D, Kennell, J., Cai, W., & Davidson, R. (2022). Organizational readiness to adopt artificial intelligence in the exhibition sector in Western Europe. International Journal of Information Management, 65, 1-13. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102497
Johnk, J., Weißert, M., & Wyrtki, K. (2021). Ready or not, AI comes: An interview study of organizational AI readiness factors. Business Research, 14(3), 1103-1133. DOI: https://doi.org/10.1007/s12599-020-00676-7
Johnson, S. (2024). Technology and Inequality in the Age of AI. Chalmers University of Technology.
Kopalle P., Gangwar M., Kaplan A., Ramachandran D., Reinartz W., & Rindfleisch A. (2022). Examining artificial intelligence (AI) technologies in marketing via a global lens: Current trends and future research opportunities. International Journal of Research in Marketing, 39(3), 1-19. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2021.11.002
Lee, S.M., & Lim, S. (2009). Entrepreneurial orientation and the performance of service business. Service Business, 3, 1-13. DOI 10.1007/s11628-008-0051-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s11628-008-0051-5
Likert, R. (1970). A technique for the measurement of attitude. Ronal McNally& Company.
OECD. (2024). AI readiness and workforce adaptability report. OECD Publishing.
Qalati, S. A., Li, W., Vela, E. G., Bux, A., Barbosa, B., & Herzallah, A. M. (2020). Effects of technological, organizational, and environmental factors on social media adoption. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(10), 989-998. DOI: https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no10.989
Rahman, A. (2024). Spatial analysis of narcotics abuse based on knowledge, socio-demographics, social environment, and swamp land. Journal of Ecohumanis, 3(6), 1895-1907. DOI: https://doi.org/10.62754/joe.v3i6.4140
Shaikh, N. (2023). Generative AI use cases for e-commerce. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 12(9), 10-14. DOI: https://doi.org/10.47760/ijcsmc.2023.v12i09.002
Sharma, A. K., & Sharma, R. (2024). How artificial intelligence is transforming social media marketing: Analysing its potential and addressing concerns. Journal of Cultural Strategy Marketing, 9(1), 75-90. DOI: https://doi.org/10.69554/CWQB3739
Singh, B., Srivastava, S., Chaudhuri, R., Chatterjee, S., & Vrontis, D. (2024). Assessing the entrepreneurial business performance from a dynamic capability and TOE framework: moderating role of crowdfunding support. Journal of Small Business and Enterprise Development, 62(2), 824-846.
Smith, E. (2023). Artificial Intelligence and education: current applications and future directions. Educational Technology Research and Development, 30(3), 321-345.
Weiner, B. J. (2009). A theory of organizational readiness for change. Implementation Science, 4(1), 1-9. DOI: https://doi.org/10.1186/1748-5908-4-67
Williams, P., Johnson, K., & Chen, R. (2023). Technology acceptance in AI-enhanced communication systems. MIS Quarterly, 47(2), 389-412.
World Economic Forum. (2024). The future of jobs report 2024. WEF.
Yang, J., Sun, Z., & Lee, H. (2024). Artificial intelligence adoption in professional service firms: A TOE-based analysis. Journal of Business Research, 170(1), 1-18.