Принятие решений в сложных системах с использованием систем поддержки принятия решений на основе ИИ: роль доверия, прозрачности и качества данных

В условиях ускоренной цифровой трансформации организации все чаще функционируют как сложные системы, в которых принятию стратегических решений препятствуют неопределенность, неоднородность данных и ограниченная рациональность. Поэтому интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в организационные процессы меняет подходы к поддержке и реализации решений. В исследовании разработана и валидирована интегрированная концептуальная модель, объясняющая, как доверие к системам поддержки принятия решений на основе ИИ (AI-DSS), прозрачность и качество данных, воспринимаемая полезность и простота использования влияют на эффективность принятия решений и намерение внедрить AI-DSS в сложных организационных условиях. Эмпирический анализ основан на анкетном опросе 324 респондентов из румынских организаций, работающих в сфере информационных технологий, услуг, промышленности и государственного управления. Данные анализировались с использованием моделирования структурными уравнениями методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM), реализованного в SmartPLS 4. Результаты показывают, что прозрачность и качество данных значительно повышают доверие к AI-DSS (β = 0.784, p < 0.001). Доверие положительно влияет как на воспринимаемую полезность (β = 0.229, p < 0.01), так и на воспринимаемую простоту использования (β = 0.482, p < 0.001), подтверждая его роль ключевого психологического фактора, формирующего благоприятное восприятие технологии. Кроме того, воспринимаемая простота использования значимо влияет на воспринимаемую полезность (β = 0.597, p < 0.001). Что касается установок, связанных с внедрением, воспринимаемая полезность (β = 0.352, p < 0.001), доверие (β = 0.311, p < 0.001) и воспринимаемая простота использования (β = 0.135, p < 0.05) оказывают значимое положительное влияние на намерение внедрить AI-DSS, которое, в свою очередь, демонстрирует сильную связь с эффективностью принятия решений (β = 0.544, p < 0.001). Расширяя традиционные модели принятия технологий (TAM) специфическими для ИИ измерениями — а именно прозрачностью, качеством данных и доверием, — исследование вносит вклад в литературу о принятии решений в сложных системах и предлагает практические рекомендации организациям, стремящимся к...