超越炒作：从TOE框架的角度看组织对生成式AI的采纳——一种混合方法视角

《INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT》：Beyond the hype: Organisational adoption of Generative AI through the lens of the TOE framework–A mixed methods perspective

本研究基于TOE框架，通过混合方法探讨组织采用生成式人工智能（GenAI）的关键因素。定性分析揭示技术复杂性、员工技能和组织变革能力为核心挑战，定量研究（304名决策者）验证了相对优势（β=0.340）和员工技能（β=0.390）显著促进采用，而技术复杂性（β=-0.135）起抑制作用。组织变革能力（H5）正向调节技术复杂性与采用的关系（ΔR2=0.025），负向调节员工技能与采用的关系（ΔR2=0.018），表明动态适应能力在GenAI整合中起关键作用。监管压力未达显著水平，可能因全球监管环境尚不统一。研究为组织规划GenAI实施提供理论支持与实践建议。

　　随着生成式人工智能（GenAI）的迅速发展，其对各行各业的影响已经引发了广泛的关注。GenAI的出现，使得组织能够自主生成内容、文本、图像、音频、视频、代码、模拟和合成数据，这不仅改变了技术的使用方式，也重塑了组织内部的运作模式。尽管GenAI的潜力巨大，但其实际应用中仍存在诸多挑战，包括技术复杂性、组织适应能力以及环境不确定性。本文通过混合方法研究，采用技术-组织-环境（TOE）框架，揭示了GenAI在组织中的采用路径、影响决策的因素以及技术应用过程中遇到的主要挑战。

GenAI的广泛应用使得研究者和政策制定者更加关注其对组织绩效的影响。据Gartner统计，到2027年，GenAI将在AI软件支出中占据35%的市场份额，这一比例在2023年仅为8%。这种增长反映了企业对GenAI潜力的广泛认可，但同时也揭示了其采用过程中存在的复杂性。例如，像Stargate项目这样的大型计划，得到了Arm、Microsoft、NVIDIA、Oracle和美国政府的支持，进一步说明了GenAI基础设施投资的规模。GenAI的应用领域涵盖了媒体和设计中的内容生成、医疗领域的药物研发和个性化医疗、金融领域的欺诈检测，以及制造业中的预测性维护等。

尽管GenAI带来了诸多好处，如自动化日常任务、减少成本和加速产品上市，但其快速采用也引发了关于人类输入角色演变和组织适应能力的讨论。文献中提到，GenAI的使用虽然受到广泛关注，但实证研究仍较为有限。虽然AI和自动化技术已经被广泛研究，但GenAI的出现引入了新的能力和挑战，这些在现有文献中尚未得到充分探讨。因此，本文的研究不仅提供了对GenAI应用的及时见解，也强调了对组织和政策制定者理解关键挑战和互依赖关系的重要性。

TOE框架被广泛用于研究技术采纳，特别是在AI领域。TOE的结构使得研究者能够探讨影响GenAI整合和采纳的内部和外部因素。然而，现有的TOE研究在GenAI领域的应用仍显不足。本文通过扩展TOE框架，使其适应GenAI这一快速演变和高影响的技术环境，揭示了其在组织采纳过程中的独特挑战和新的采纳动态。研究结果表明，TOE框架在理解GenAI采纳过程中的关键构念和内在挑战方面提供了深刻的见解。

研究采用了混合方法，包括定性阶段和定量阶段。定性阶段通过与行业参与者的深入访谈，揭示了GenAI采纳的关键构念，如技术准备度、组织准备度和环境准备度。定量阶段则通过结构方程模型（SEM）验证了这些构念之间的关系。研究结果表明，技术复杂性对GenAI的采用具有负面影响，而相对优势和员工技能则对GenAI的使用有显著的正向影响。此外，组织变革能力在调节技术复杂性和员工技能对GenAI采用的影响方面发挥了重要作用。

本文的研究结果对于组织管理和政策制定者具有重要的实践意义。首先，GenAI的采用需要组织明确其技术优势，并通过实际案例展示其对组织绩效的积极影响。其次，员工技能的培养和提升是GenAI成功应用的关键因素，组织应投资于培训和再培训，以确保员工能够有效地使用这些技术。第三，组织变革能力在应对技术复杂性和技能依赖性方面起到了调节作用，这意味着具有较高变革能力的组织能够更好地适应新技术带来的变化。最后，尽管监管挑战在早期阶段并未显著影响GenAI的采用，但随着技术的发展和监管框架的成熟，这些挑战可能会变得更加重要。

研究还指出了GenAI采用过程中的多个挑战，包括技术复杂性、组织适应能力以及环境不确定性。这些挑战不仅影响了GenAI的采用，也对组织的绩效和长期发展产生了深远的影响。因此，组织需要在技术准备度、员工技能和变革能力方面进行综合考虑，以确保GenAI的顺利采纳和有效应用。

此外，本文的研究还强调了GenAI采用过程中伦理和信任问题的重要性。研究参与者提到，GenAI的使用可能导致偏见、误导信息和误用，这些都需要组织采取措施来确保技术的伦理使用和透明度。例如，一些组织强调需要对GenAI生成的内容进行人工审核，以确保其准确性和可靠性。这些伦理挑战不仅影响了组织的决策过程，也对GenAI的长期发展提出了新的要求。

本文的研究还揭示了GenAI采用过程中的一些关键因素，包括技术复杂性、相对优势、员工技能和组织变革能力。这些因素相互作用，共同影响了GenAI的采纳和使用。例如，技术复杂性虽然对GenAI的采用有负面影响，但组织变革能力可以缓冲这种影响，使组织更有可能克服技术复杂性带来的挑战。同样，员工技能对GenAI的使用有正向影响，但组织变革能力的提升可能会减少对员工技能的依赖。

研究结果还表明，GenAI的采用是一个动态过程，需要组织在技术和组织层面进行协调。例如，技术准备度和组织准备度之间的互动，使得GenAI的采用不仅仅是技术问题，更是一个组织适应和变革的过程。因此，组织需要在技术采纳的同时，培养变革能力和适应能力，以确保GenAI的顺利实施。

最后，本文的研究为未来关于GenAI的实证研究提供了方向。研究者需要进一步探讨GenAI采用过程中的各种因素，包括技术复杂性、相对优势、员工技能和组织变革能力，以及这些因素如何相互作用。此外，研究还强调了监管框架的重要性，特别是在GenAI应用日益广泛的情况下，组织需要确保其技术符合相关的法律和伦理标准。这些研究结果不仅有助于理解GenAI的采纳动态，也为组织管理和政策制定者提供了实践指导。