بيانات الباحث
ماجستير إدارة المشاريع، كلية الإدارة، جامعة ميد أوشن، الإمارات العربية المتحدة
كلية الإدارة، جامعة ميد أوشن، الإمارات العربية المتحدة
كلية الإدارة، جامعة ميد أوشن، الإمارات العربية المتحدة
ملخص
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.
This research aims to examine the readiness of Saudi organizations to adopt artificial intelligence technologies in project management, in light of the accelerating digital transformation led by Saudi Vision 2030. The study adopted a rigorous quantitative approach, including verifying the validity and reliability of the study tool using Cronbach’s alpha coefficient and structural validity analysis. Data were also analyzed using descriptive statistics, correlation and multiple regression analyses, and group difference tests. The sample included 114 valid responses, distributed between the government sector (52.6%) and the private sector (47.4%), with a roughly balanced representation of small (29.8%), medium (40.4%), and large (29.8%) organizations. The data also showed that 50% of participants had between 5 and 10 years of professional project management experience.
Descriptive results revealed that the overall level of readiness of organizations fell within the “average to good” range, with an average technical readiness score of 3.80, organizational readiness of 3.77, and cultural readiness of 3.80. The average actual adoption of AI in project management was 3.68. Key technical strengths included advanced cloud infrastructure (4.12) and effective mechanisms for encrypting sensitive data (4.05). However, some technical gaps emerged that require improvement, such as the inefficiency of high-speed communication networks (3.65), poor ongoing technical support services (3.76), and challenges in integrating systems with AI interfaces (3.79).
Results from correlation and multiple regression analyses confirmed a positive and statistically significant relationship between all readiness dimensions (technical, organizational, and cultural) and the level of AI adoption. The results showed that cultural readiness was the most influential predictor of adoption (beta coefficient = 0.34, p < 0.001), followed by technical readiness (beta = 0.28), and then organizational readiness (beta = 0.21). The statistical model explained 52% of the variance in adoption. Regarding the difference tests, the results showed no statistically significant differences in the level of adoption between government and private institutions (p = 0.27), nor between institutions of different sizes (p = 0.09), indicating that the challenges and opportunities are largely similar across different sectors.
This study provides an important scientific and applied basis for decision-makers in the public and private sectors, emphasizing the importance of balancing technical, organizational, and cultural readiness, while highlighting the critical role of corporate culture in enhancing organizations’ ability to adopt AI in project management, thus supporting national digital transformation efforts.