Utafiti huu unachunguza jinsi mtazamo wa wafanyakazi kwamba matumizi ya akili bandia katika mashirika yao ni ya haki, ya uwazi na thabiti unavyohusiana na ubunifu, na kama mitazamo kuhusu akili bandia ina jukumu la upatanishi katika uhusiano huo. Utafiti ulichanganua majibu ya dodoso la mtandaoni ya wafanyakazi 214 kutoka asili tofauti za kitamaduni kwa kutumia Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Uhusiano chanya ulipatikana kati ya haki ya AI inayotambuliwa na ubunifu; mitazamo chanya zaidi kuhusu AI pia ilihusishwa na alama za juu zaidi za ubunifu. Utafiti pia ulihitimisha kwamba mitazamo kuhusu AI ina upatanishi wa sehemu katika uhusiano kati ya mtazamo wa haki na ubunifu. Kinyume chake, hakukuwa na ushahidi wa kitakwimu kwamba jinsia hubadilisha kwa kiasi kikubwa uhusiano kati ya haki ya AI inayotambuliwa na mitazamo kuhusu AI. Hata hivyo, kwa kuwa utafiti ni wa sehemu-mkato na unategemea taarifa za washiriki wenyewe, mahusiano haya hayawezi kufasiriwa kuwa ushahidi wa sababu na athari.

Dhana iliyo katikati ya utafiti ni haki ya akili bandia inayotambuliwa (Perceived AI Fairness, PAF). Dhana hii inaeleza tathmini ya mfanyakazi kwamba matumizi yanayosaidiwa na akili bandia katika shirika lake kwa ujumla yanaendeshwa kwa haki, uwazi na usawa. Kigezo cha pili cha msingi ni mitazamo kuhusu akili bandia (Attitudes toward AI, AAI); kinawakilisha jinsi wafanyakazi wanavyoitathmini AI kwa misingi ya kukubali, kuamini, kuipokea vyema, kuwa na shaka au kuwa na wasiwasi. Ubunifu, ambao ni kigezo cha matokeo, unachukuliwa katika utafiti kama uwezo wa binadamu wa kuendeleza mawazo mapya na yenye manufaa.

Moja ya tofauti muhimu katika utafiti ni kwamba hauchukulii akili bandia yenyewe kuwa “bunifu” kwa maana ileile ya ubunifu wa binadamu. Katika mfumo wa kinadharia wa utafiti, AI inawekwa zaidi kama rasilimali ya kiteknolojia na kiutambuzi inayoweza kuunga mkono ubunifu wa binadamu. Kwa hiyo, matokeo yanayopimwa si kiwango cha ubunifu wa modeli ya AI, bali tabia za ubunifu za wafanyakazi wenyewe.

Swali kuu la utafiti ni nini?

Swali kuu ni kama, mahali pa kazi, si utendaji wa kiufundi wa AI pekee bali pia kiwango ambacho wafanyakazi wanaiona kuwa ya haki kinahusiana na ubunifu. Utafiti hauishii kuchunguza uhusiano huu moja kwa moja; pia unajaribu kama mitazamo chanya au hasi ya wafanyakazi kuhusu AI huunda utaratibu wa kisaikolojia wa kati katika kiungo kinachoanzia mtazamo wa haki hadi ubunifu.

Kuna swali la tatu pia: Je, jinsia hubadilisha nguvu ya uhusiano kati ya haki ya AI inayotambuliwa na mitazamo kuhusu AI? Hivyo, modeli haitathmini tu uhusiano wa upatanishi bali pia muundo mpana unaojumuisha moderesheni.

Utafiti unaushughulikiaje ubunifu?

Katika makala, ubunifu unachukuliwa kuwa uwezo wa kuzalisha mawazo au suluhisho ambazo ni mpya na zenye manufaa. Mtafiti hatathmini ubunifu unaosaidiwa na AI kama mchakato unaoondoa nafasi ya ubunifu ya binadamu. Katika mtazamo wa kinadharia wa utafiti, mfanyakazi anaendelea kuwa mtoa uamuzi mkuu anayefasiri, kutathmini, kuchagua, kurekebisha na kutumia mapendekezo yanayotolewa na AI kulingana na muktadha.

Kwa hiyo, mbinu ya “ubunifu ulioboreshwa” iliyoelezwa katika utafiti haimaanishi kwamba idadi kubwa ya matokeo ya AI huhesabiwa moja kwa moja kuwa ubunifu. Mchango wa ubunifu unapatikana katika maarifa ya muktadha ya binadamu, uamuzi wake na uwezo wa kugeuza matokeo ya AI kuwa matokeo yenye maana.

Kwa nini haki ya AI inayotambuliwa ni muhimu?

Haki ya AI inayotambuliwa ni tathmini ya jumla ya wafanyakazi kuhusu kama matumizi yanayotegemea AI katika mashirika yao yanaendeshwa kwa haki na uwazi. Kwa mujibu wa mtazamo wa utafiti, jinsi mifumo ya AI inavyotambuliwa na wafanyakazi ni kipengele cha tabia ya shirika ambacho hakiwezi kutenganishwa na sifa za kiufundi za teknolojia.

Katika makala, mtazamo wa haki unajadiliwa ndani ya mfumo unaohusisha upendeleo wa kialgorithimu, uwazi, uthabiti, imani kwamba wafanyakazi wanatendewa kwa usawa, na tathmini ya AI kama chombo cha kusaidia badala ya chombo cha udhibiti au tishio.

Ni nadharia zipi zilitumika?

Msingi wa kwanza wa kinadharia wa utafiti ni Nadharia ya Ubadilishanaji wa Kijamii (Social Exchange Theory, SET). Katika utafiti, nadharia hii inatumika kupitia mwelekeo wa wafanyakazi kuitikia shirika kwa tabia chanya wanapoyaona mazoea ya shirika kuwa ya haki na yenye kuunga mkono. Kwa mujibu wa modeli ya mtafiti, mwitikio huu chanya unaweza kujitokeza kama ushiriki mkubwa zaidi katika kazi ya ubunifu.

Msingi wa pili wa kinadharia ni Modeli ya Kukubali Teknolojia (Technology Acceptance Model, TAM). Mbinu hii inapendekeza kwamba tathmini ya watu kwamba teknolojia ni yenye manufaa na rahisi kutumika inaweza kuhusiana na mitazamo yao kuhusu teknolojia na matumizi yao. Katika utafiti, TAM inatumika kueleza uhusiano unaotarajiwa kati ya mitazamo kuhusu AI na ubunifu.

Nadharia tete zilizojaribiwa katika utafiti

• H1: Haki ya AI inayotambuliwa ina athari chanya kwa ubunifu wa mfanyakazi.
• H2: Haki ya AI inayotambuliwa ina athari chanya kwa mitazamo ya wafanyakazi kuhusu AI.
• H3: Jinsia humodereti uhusiano kati ya haki ya AI inayotambuliwa na mitazamo kuhusu AI.
• H4: Mitazamo ya wafanyakazi kuhusu AI ina athari chanya kwa ubunifu wao.
• H5: Mitazamo kuhusu AI ina jukumu la upatanishi katika uhusiano kati ya haki ya AI inayotambuliwa na ubunifu.

Muundo wa sampuli

Sampuli ya mwisho ya utafiti ina wafanyakazi 214. Washiriki 103 ni wanaume (%48,1) na 111 ni wanawake (%51,9). Kundi kubwa zaidi la umri ni miaka 30–44 na linawakilisha %54,7 ya sampuli yote. %59,8 ya washiriki wana shahada ya uzamili au kiwango cha juu zaidi cha elimu.

Katika mgawanyo wa taaluma, elimu ndiyo kundi kubwa kwa %37,9, ikifuatiwa na uhandisi %24,3, biashara %17,8, afya %5,6, ukarimu %5,1 na maeneo mengine %9,3. %47,1 ya sampuli inatoka Afrika Kaskazini, %39,2 Mashariki ya Kati, %8 Asia, %4,7 Ulaya na %1 Amerika Kaskazini. Kwa hiyo, ingawa utafiti una sampuli yenye tamaduni mbalimbali, mgawanyo umejikita kwa kiasi kikubwa katika eneo la MENA.

Kielelezo 1 kinaonyesha nini?

Modeli ya dhana ya utafiti inabainisha njia mbili kuu kutoka kwa haki ya AI inayotambuliwa. Njia ya kwanza inaenda moja kwa moja kwenye ubunifu. Njia ya pili inaenda kwanza kwenye mitazamo kuhusu AI na kisha kwenye ubunifu. Kigezo cha jinsia kimewekwa kwenye modeli kama moderator wa uhusiano kati ya haki ya AI inayotambuliwa na mitazamo kuhusu AI. Hivyo, modeli inaruhusu kujaribiwa katika mfumo mmoja kwa uhusiano wa moja kwa moja kati ya mtazamo wa haki na ubunifu, uhusiano usio wa moja kwa moja kupitia mitazamo, na kama uhusiano huo wa kwanza hubadilika kulingana na jinsia.

Utafiti unasema nini?

• Uhusiano chanya na wenye umuhimu wa kitakwimu ulipatikana kati ya haki ya AI inayotambuliwa na ubunifu wa wafanyakazi.
• Uhusiano chanya na wenye umuhimu ulipatikana kati ya haki ya AI inayotambuliwa na mtazamo chanya kuhusu AI.
• Mitazamo chanya zaidi kuhusu AI ilihusishwa na alama za juu zaidi za ubunifu.
• Mtafiti alihitimisha kwamba mitazamo kuhusu AI ina upatanishi wa sehemu katika uhusiano kati ya mtazamo wa haki na ubunifu.
• Hakukuwa na ushahidi kwamba jinsia hubadilisha kwa kiasi kikubwa kiungo kati ya mtazamo wa haki na mtazamo kuhusu AI.

Utafiti hauthibitishi nini?

• Hauthibitishi kwamba matumizi ya AI yenye haki lazima yasababishe ubunifu; utafiti ni wa sehemu-mkato.
• Hauonyeshi kwamba AI yenyewe ina ubunifu unaofanana na wa binadamu.
• Hauthibitishi kwamba hakuna tofauti yoyote kati ya wanaume na wanawake katika mitazamo kuhusu AI. Ni kwamba tu katika sampuli hii athari ya jinsia kama moderator katika uhusiano wa PAF→AAI haikuwa na umuhimu wa kitakwimu.
• Hauonyeshi kwamba matokeo yanaweza kujumlishwa moja kwa moja kwa nchi zote, tamaduni zote, makundi yote ya taaluma au wafanyakazi wenye uzoefu mdogo wa teknolojia.
• Haujajaribu kama programu fulani ya AI, algorithimu au modeli ya AI zalishi hutoa matokeo ya haki zaidi au ya ubunifu zaidi kuliko nyingine.

Inapaswa kusomwaje kwa muktadha wa Türkiye?

Utafiti haukufanywa Türkiye na hauna data ya moja kwa moja kuhusu wafanyakazi wa Türkiye. Kwa kuwa sampuli ina washiriki wengi kutoka Afrika Kaskazini na Mashariki ya Kati, wenye kiwango cha juu cha elimu na mfiduo mkubwa wa teknolojia, si sahihi kuhamisha matokeo moja kwa moja kwa biashara za Türkiye. Ili kutathmini modeli kama hii katika muktadha wa Türkiye, sekta, wasifu wa mfanyakazi, kiwango cha matumizi ya AI, utamaduni wa shirika, michakato ya kazi ambamo maamuzi ya kialgorithimu yanatumika, na mitazamo ya wafanyakazi wa ndani kuhusu haki vinapaswa kupimwa kando.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Data ilikusanywaje?

Kabla ya hatua kuu ya ukusanyaji data, tathmini ya majaribio ilifanywa kwa ushiriki wa maprofesa wawili wa usimamizi na wahandisi-watengenezaji wawili wa AI ili kuboresha uwazi na uhalali wa dodoso. Kulingana na maoni yaliyopokelewa, baadhi ya kauli za vipengee na uwazi wa kimuktadha wa dodoso katika lugha zote mbili uliboreshwa.

Katika utafiti mkuu, dodoso la mtandaoni la lugha mbili, Kiarabu na Kiingereza, lilitumika. Dodoso liliendeshwa kupitia Google Forms na kusambazwa katika kipindi cha Januari–Machi 2026 hasa kupitia Facebook na WhatsApp. Ili kupanua kundi la washiriki, mbinu ya sampuli ya mpira wa theluji ilitumika; washiriki wa mwanzo waliombwa kusambaza kiungo cha dodoso kwa wenzao katika mitandao yao ya kitaaluma.

Ingawa mbinu hii ilirahisisha kuwafikia watu kutoka nchi na taaluma mbalimbali, si sampuli ya uwezekano. Kwa hiyo, haiwezi kudhaniwa kwamba sampuli inawakilisha kitakwimu idadi ya jumla ya wafanyakazi.

Vigezo vilipimwaje?

Vigezo vyote vilipimwa kwa mizani ya Likert ya alama tano ambapo 1 ilimaanisha “sikubaliani kabisa” na 5 “nakubaliana kabisa”.

• Haki ya Akili Bandia Inayotambuliwa (PAF): kipimo cha awali cha vipengee sita kilichobadilishwa kwa muktadha wa AI.
• Mitazamo Kuhusu Akili Bandia (AAI): kipimo kifupi cha vipengee vinane. Vipengee vilivyoandikwa kwa mtazamo hasi viligeuzwa katika usimbaji.
• Ubunifu (CR): kipimo cha vipengee saba.

Katika tathmini ya modeli ya upimaji, kipengee kimoja cha PAF, kipengee kimoja cha AAI na kipengee kimoja cha ubunifu chenye mzigo wa nje wa chini viliondolewa. Hivyo, uchanganuzi ulihifadhi vipengee 5 kwa PAF, 7 kwa AAI na 6 kwa ubunifu.

Utafiti unaripoti kwamba thamani za Cronbach α na ρA za miundo yote ziko juu ya kizingiti kinachopendekezwa cha 0,70, na Average Variance Extracted (AVE) iko juu ya 0,50. Katika tathmini ya uhalali wa kutofautisha, inaripotiwa kwamba thamani za HTMT ziko chini ya 0,85 na kigezo cha Fornell–Larcker pia kimetimizwa.

Modeli ya PLS-SEM ina nguvu kiasi gani ya kueleza?

Katika modeli, kwa mitazamo kuhusu AI R² = 0,109, na kwa ubunifu R² = 0,143 zimeripotiwa. Kwa maneno mengine, modeli inaeleza takribani %10,9 ya utofauti wa mitazamo kuhusu AI na takribani %14,3 ya utofauti wa ubunifu ndani ya sampuli. Thamani hizi zinaonyesha kwamba modeli haielezi utofauti wote na kwamba mambo mengi mengine ambayo hayajajumuishwa katika utafiti yanaweza pia kuathiri ubunifu na mitazamo kuhusu AI.

Mahusiano makuu ya kimuundo

Miongoni mwa vigawo vya njia vilivyosanifishwa vilivyoripotiwa katika Jedwali 4, kigawo chanya kikubwa zaidi kinaonekana katika uhusiano unaoanzia mitazamo kuhusu AI hadi ubunifu: β = 0,299. Kigawo kati ya haki ya AI inayotambuliwa na mitazamo kuhusu AI ni β = 0,221, na kigawo kati ya haki inayotambuliwa na ubunifu ni β = 0,172. Kigawo cha mwingiliano wa jinsia na PAF juu ya AAI ni β = −0,113 lakini hakikupatikana kuwa na umuhimu wa kitakwimu.

Matokeo ya upatanishi na kutokulingana kwa uripoti katika chanzo

Uchanganuzi wa upatanishi wa bootstrap ulifanywa kwa marudio 5000. Jedwali 5 la chanzo linatoa thamani zifuatazo kwa athari maalum isiyo ya moja kwa moja kutoka PAF hadi ubunifu kupitia AAI:

Kutokuwepo kwa 0 ndani ya muda wa kujiamini kunaashiria uungwaji mkono wa kitakwimu kwa uhusiano usio wa moja kwa moja, na makala inaainisha H5 kuwa imeungwa mkono kwa sehemu. Hata hivyo, kuna kutokulingana muhimu kwa uripoti ndani ya chanzo. Jedwali 5 linatoa thamani ya 0,066 chini ya “specific indirect effects”, ilhali maandishi ya matokeo yanaieleza thamani hiyo hiyo kama athari iliyobaki ya PAF juu ya ubunifu baada ya AAI kuongezwa kwenye modeli na kuonyesha kuwa ina umuhimu wa mpakani katika kiwango cha p < 0,1. Kinyume chake, Jedwali 4 linaripoti kwa njia ya PAF→ubunifu β = 0,172 na p < 0,05. Kwa hiyo, chanzo hakitoi uripoti mmoja ulio wazi kuhusu ni kigawo gani cha kimuundo kinachowakilishwa na thamani 0,066. Hapa thamani hazijasahihishwa; tofauti kati ya jedwali na simulizi imehifadhiwa wazi kama ilivyo.

Ujumbe mkuu wa Kielelezo 2

Taswira ya modeli ya kimuundo ya utafiti inaonyesha kwa pamoja njia chanya kutoka PAF hadi AAI, kutoka PAF hadi ubunifu na kutoka AAI hadi ubunifu, pamoja na njia isiyo muhimu ya mwingiliano wa jinsia na PAF juu ya AAI. Ujumbe muhimu zaidi kisayansi wa taswira ni kwamba kigawo kikubwa zaidi cha moja kwa moja kilichoripotiwa katika modeli kiko katika kiungo cha AAI→ubunifu, na kwamba moderesheni ya jinsia haikupata uungwaji mkono wa kitakwimu. Hata hivyo, taswira ya modeli haiondoi kutokulingana kwa maandishi na jedwali kuhusu kigawo cha upatanishi cha 0,066 kilichoelezwa hapo juu.

Nguvu za utafiti

• Kushughulikia haki ya AI inayotambuliwa, mitazamo kuhusu AI na ubunifu ndani ya modeli moja ya kimuundo.
• Kujaribu kwa pamoja mahusiano ya upatanishi na moderesheni.
• Idadi ya washiriki wanaume na wanawake kuwa karibu sawa.
• Washiriki kutoka taaluma na asili mbalimbali za kijiografia.
• Kuripoti ukaguzi wa kutegemewa, uhalali wa kuungana na uhalali wa kutofautisha kwa modeli ya upimaji.
• Kutumia marudio 5000 ya bootstrap katika uchanganuzi wa upatanishi.

Vikwazo vikuu

Muundo wa sehemu-mkato: Kwa kuwa vigezo vyote vilipimwa katika kipindi kimoja, mwelekeo wao wa muda na mpangilio wa sababu hauwezi kubainishwa. Kauli ya sababu kama “haki huongeza ubunifu” haijathibitishwa na muundo wa utafiti huu.

Data ya kujiripoti: Mtazamo wa haki, mitazamo kuhusu AI na ubunifu vinategemea tathmini za washiriki wenyewe. Kwa hiyo, vipimo si sawa na tabia halisi au tathmini huru ya utendaji.

Sampuli ya mpira wa theluji: Kuwajumuisha washiriki kupitia mitandao ya kitaaluma kunaweza kuleta upendeleo wa uteuzi na kupunguza uwakilishi wa sampuli.

Mkusanyiko wa kijiografia: Ingawa sampuli haikutoki katika nchi moja tu kiutamaduni, sehemu kubwa ya washiriki inatoka Afrika Kaskazini na Mashariki ya Kati. Matokeo hayawezi kujumlishwa moja kwa moja kwa idadi ya wafanyakazi duniani.

Sampuli iliyo tayari kiteknolojia: Sehemu kubwa ya washiriki ina elimu ya juu na inafanya kazi katika maeneo kama elimu, uhandisi na biashara ambayo yana mwingiliano mkubwa na teknolojia. Mahusiano yanaweza kuwa tofauti miongoni mwa wafanyakazi wenye uzoefu mdogo wa kidijitali.

Kushughulikia AI kwa ujumla: Utafiti haukufanywa kwa modeli maalum ya AI zalishi, algorithimu ya uajiri, mfumo wa tathmini ya utendaji au mfumo wa kusaidia maamuzi. Maana ya mtazamo wa haki inaweza kubadilika katika hali tofauti za matumizi ya AI.

Uripoti wa upatanishi: Kutokulingana kati ya maandishi ya chanzo na Jedwali 5 kuhusu tafsiri ya kigawo 0,066 kunahitaji tahadhari katika tafsiri ya kiasi ya athari ya upatanishi.

Dokezo la Chanzo na Mbinu

Jina kamili la asili la utafiti: When AI Fairness Shapes Creativity: The Mediating Role of Attitudes Toward AI Across Gender

Mwandishi: Amina Amari

Mpangilio wa waandishi: Utafiti wa mwandishi mmoja.

Mchango sawa/mwandishi wa kwanza sawa: Haijaripotiwa.

Mwandishi anayewajibika: Chanzo hakina alama tofauti ya corresponding-author. Barua pepe ya kitaasisi ya mwandishi pekee Amina Amari imetolewa katika makala.

Taasisi: Business Administration Department, College of Business, Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU), Riyadh 11432, Saudi Arabia.

Jarida: Administrative Sciences.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Juzuu / toleo / makala: 16 / 5 / 234.

DOI: 10.3390/admsci16050234

Iliwasilishwa: 4 Aprili 2026.

Marekebisho: 12 Mei 2026.

Ilikubaliwa: 13 Mei 2026.

Ilichapishwa: 18 Mei 2026.

Aina ya chanzo: Makala ya utafiti wa kiasi iliyopitiwa na wataalamu; dodoso la mtandaoni la sehemu-mkato na uchanganuzi wa PLS-SEM.

Hali ya mapitio ya kitaalamu: Utafiti ni makala ya Version of Record iliyochapishwa katika jarida lililopitiwa na wataalamu Administrative Sciences.

Kiungo rasmi cha uchapishaji:https://doi.org/10.3390/admsci16050234

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Ufadhili: Utafiti haukupokea ufadhili wa nje.

Maadili: Chanzo kinaeleza kwamba mapitio na idhini ya kamati ya maadili hayakuhitajika/hayakutumika kwa utafiti huu kwa sababu dodoso lilikuwa la hiari na lisilotambulisha washiriki. Washiriki waliendelea kwa hiari baada ya kuona maelezo katika mwanzo wa dodoso.

Ridhaa yenye taarifa: Imeripotiwa kwamba ridhaa yenye taarifa ilipatikana kutoka kwa watu walioshiriki katika utafiti.

Upatikanaji wa data: Imeelezwa kwamba data inaweza kupatikana kutoka kwa mwandishi kwa ombi kwa sababu za usiri na faragha.

Mgongano wa maslahi: Mwandishi ametangaza kutokuwa na mgongano wa maslahi.

Michango ya mwandishi: Utafiti una mwandishi mmoja; PDF haina jedwali tofauti la michango ya CRediT kama ilivyo katika tafiti zenye waandishi wengi.

Matokeo ya kisayansi, takwimu, mbinu na vikwazo katika maudhui haya ya Verianla yanategemea utafiti asilia uliopakiwa. Uthibitishaji wa nje ulitumika tu kuangalia utambulisho wa utafiti na taarifa za uchapishaji; hakuna matokeo mapya ya majaribio, utaratibu au takwimu kutoka nje ya PDF zilizoongezwa kwenye maudhui ya msingi ya kisayansi.

Matokeo ya utafiti yanategemea muktadha hasa kwa sababu ya muundo wa sehemu-mkato, vipimo vya kujiripoti, sampuli ya mpira wa theluji, na sampuli iliyoegemea MENA yenye elimu ya juu/mfiduo mkubwa wa teknolojia. Mahusiano ya kitakwimu kati ya haki ya AI inayotambuliwa, mitazamo kuhusu AI na ubunifu si ushahidi wa sababu na athari. Kutokuwepo kwa umuhimu katika moderesheni ya jinsia pia hakumaanishi kwamba mitazamo au uzoefu wote wa wanawake na wanaume kuhusu AI ni sawa.

Aidha, chanzo kina kutokulingana kwa ndani katika uripoti wa uchanganuzi wa upatanishi: katika Jedwali 5 thamani 0,066 imewasilishwa kama athari maalum isiyo ya moja kwa moja, huku katika simulizi ya matokeo thamani hiyo hiyo ikielezwa kama athari ya PAF→ubunifu baada ya kigezo cha mpatanishi kuongezwa. Maandishi ya Verianla hayajasahihisha kimya kimya mkanganyiko huu na yamewasilisha hitimisho la jumla la upatanishi ndani ya mpaka wa uainishaji wa mwandishi mwenyewe wa “upatanishi wa sehemu”.