أثر استخدام الذكاء الاصطناعي في تعزيز جودة أداء شركات الأدوية المصرية | ||
| المجلة العلمية للدراسات التجارية والبيئية | ||
| Article 86, Volume 15, Issue 3, July 2024, Pages 1762-1784 PDF (546.72 K) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/jces.2024.391579 | ||
| Authors | ||
| طارق سمير علي عفيفي* 1; سحر محمد بدوي* 2 | ||
| 1باحث بالدكتوراة في إدارة الاعمال | ||
| 2أستاذ مساعد إدارة الأعمال الجامعة البريطانية | ||
| Abstract | ||
| هدفت هذه الدراسة إلى استكشاف تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على جودة الأداء في شركات الأدوية المصرية. ركزت الدراسة على تحليل دور تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل النظم الخبيرة، الخوارزميات الجينية، الوكلاء الأذكياء، الشبكات العصبية، والتعلم التلقائي في تعزيز جوانب الأداء المختلفة بما في ذلك إدارة الموارد البشرية، الإنتاج، التسويق، والعمليات الداخلية. كما تناولت الدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات الإدارية. تم استخدام أسلوب العينة الميسرة في اختيار عينة مكونة من 384 موظفًا من بعض شركات الأدوية المصرية. تم توزيع استبيانات إلكترونية، وحققنا نسبة استجابة 100%. تمت معالجة البيانات باستخدام برنامج SPSS V26، واعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي. أظهرت النتائج الرئيسية أن شركات الأدوية المصرية تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل محدود، مع تسجيل متوسطات ضعيفة عبر الأبعاد المختلفة للذكاء الاصطناعي. وُجد أن النظم الخبيرة والتعلم التلقائي لهما التأثير الأكثر إيجابية على جودة الأداء، بينما كانت الأبعاد الأخرى ذات تأثير طفيف. كما لوحظت نقاط ضعف بارزة في الأداء الإداري، خصوصًا في مجالي الإنتاج والعمليات الداخلية، مما يشير إلى التحديات التي تواجه الشركات في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي بفعالية واختتمت الدراسة بتوصيات لتعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي في شركات الأدوية المصرية، بما في ذلك تطوير النظم الخبيرة والخوارزميات الجينية لدعم العمليات الإدارية، وتوظيف الوكلاء الأذكياء لتحسين اتخاذ القرارات، وتعزيز القدرات البشرية والتقنية للتعامل مع الشبكات العصبية. بالإضافة إلى ذلك، اقترحت الدراسة تحسين البنية التحتية الرقمية وتعزيز الأمن السيبراني لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي. This study aimed to explore the impact of artificial intelligence (AI) on performance quality in Egyptian pharmaceutical companies. The focus was on analyzing the role of AI technologies، such as expert systems، genetic algorithms، intelligent agents، neural networks، and machine learning، in enhancing various performance dimensions including human resource management، production، marketing، and internal operations. The study also examined the influence of AI on managerial decision-making. A convenience sampling method was used، with a sample size of 384 employees from selected Egyptian pharmaceutical companies. Electronic questionnaires were distributed، achieving a 100% response rate. Data was analyzed using SPSS V26، and the study employed a descriptive analytical approach. Key findings revealed that Egyptian pharmaceutical companies utilize AI technologies to a limited extent، with weak average scores across different AI dimensions. Expert systems and machine learning were found to have the most positive impact on performance quality، while other dimensions showed minimal influence. There was a notable weakness in managerial performance، particularly in production and internal operations، indicating challenges in effectively adopting AI technologies. The study concluded with recommendations to enhance AI usage in Egyptian pharmaceutical companies، including the development of expert systems and genetic algorithms to support administrative processes، the employment of intelligent agents to improve decision-making، and the enhancement of human and technical capabilities for neural networks. Additionally، it suggested improving digital infrastructure and cybersecurity to support AI applications. Future research could explore AI applications in areas like research and development and distribution، and assess the economic impact of adopting these technologies | ||
| Keywords | ||
| الذكاء الاصطناعي – جودة الأداء – شركات الادوية المصرية – التسويق – الإنتاج – الموارد البشرية – العمليات الداخلية – القرارات الادارية; Performance Quality; Egyptian Pharmaceutical Companies; Marketing; Production; Human Resources; Internal Operations; Managerial Decisions | ||
|
Statistics Article View: 258 PDF Download: 277 |
||
