Sanoat 5.0 faqat ko‘proq avtomatlashtirishni joriy etishni emas, balki inson ekspertizasi, sun’iy intellekt va mashina imkoniyatlarini bir xil ijtimoiy-texnik tizim ichida hamkorlikda ishlatishni ko‘zlaydigan yondashuv sifatida qaraladi. Ushbu tadqiqot mazkur hamkorlikni dizayn boshqaruvida qanday tuzish mumkinligini tushuntirish maqsadida inson markazliligi, axloqiy mas’uliyat va barqarorlikni bir doirada birlashtiruvchi Sanoat 5.0 Dizayn Boshqaruvi Modelini ishlab chiqadi. Tadqiqot tizimli adabiyotlar sharhi va sifatli kontent tahlili bilan boshlanadi; model 11 nafar ekspert bilan uchta alohida sessiyada rivojlantiriladi, so‘ngra yetti xil sektordan 316 ishtirokchi ma’lumotlari asosida PLS-SEM yordamida miqdoriy sinovdan o‘tkaziladi va yakuniy bosqichda turizm/mehmondo‘stlik hamda sog‘liqni saqlash xizmatlaridagi ikki tashkilotda sifatli holat tadqiqotlari orqali qo‘llash imkoniyati baholanadi.

Taklif etilgan model oltita o‘zaro bog‘liq sohadan iborat: Inson–Sun’iy Intellekt–Mashina Sinergiyasi (HMS), Kognitiv va Aqlli Dizayn Ekotizimi (CIDE), Dizayn Boshqaruvi Strategiyalari (DMS), Texnologik va Infratuzilmaviy Imkon Beruvchilar (TIE), Tashkiliy va Strategik Integratsiya (O&SI) hamda Birgalikda Yaratish va Tajriba Dizayni (CCXD). Miqdoriy modelda eng kuchli yo‘l Inson–Sun’iy Intellekt–Mashina Sinergiyasi bilan Dizayn Boshqaruvi Strategiyalari o‘rtasida aniqlangan (β = 0.782, t = 14.418, p < 0.001). Dizayn Boshqaruvi Strategiyalari Tashkiliy va Strategik Integratsiya bilan β = 0.722 hamda Kognitiv va Aqlli Dizayn Ekotizimi bilan β = 0.646 darajasida ijobiy aloqalarni ham ko‘rsatgan. Biroq DMS HMS → CIDE munosabatini moderatsiya qiladi degan gipotezaga oid o‘zaro ta’sir yo‘li ahamiyatli bo‘lmagan (β = −0.005, t = 0.201, p = 0.841).

Tadqiqotning asosiy xulosasi shuki, Sanoat 5.0 sharoitida samarali dizayn boshqaruvini faqat kuchliroq sun’iy intellekt yoki yanada rivojlangan texnologik infratuzilma bilan izohlab bo‘lmaydi. Tadqiqot modelida inson mulohazasi, sun’iy intellekt yordamidagi tahlil, mashina imkoniyatlari, foydalanuvchi ishtiroki, tashkiliy strategiya, axloqiy boshqaruv va texnologik infratuzilma bir-birini qo‘llab-quvvatlaydigan tizim sifatida qaraladi. Shu bilan birga, miqdoriy qism kesimiy va o‘z-o‘zini hisobot qilish ma’lumotlariga asoslangan; ikki holat tadqiqotining natijalari esa miqdoriy samaradorlik o‘lchovi emas, sifatli qo‘llash dalilidir. Shuning uchun model barcha sektorlarda bir xil natijalarni berishi hali ko‘rsatilmagan.

Turkiya nuqtayi nazaridan model ishlab chiqarish, mashinasozlik, dizayn ofislari, sog‘liqni saqlash xizmatlari, turizm, avtomobilsozlik, dasturiy ta’minot va sun’iy intellekt yordamidagi xizmat tizimlarida inson–AI hamkorligini qanday boshqarish mumkinligini o‘rganish uchun foydalanilishi mumkin bo‘lgan doirani taklif etadi. Biroq tadqiqotning miqdoriy namunasi Yevropa, Shimoliy Amerika va Osiyodagi turli sektorlardan yig‘ilgan, real hayotdagi qo‘llash esa faqat ikki xizmat tashkilotida o‘rganilgan. Turkiyadagi tashkilotlar uchun qo‘llash imkoniyati va ta’sirlar mahalliy ma’lumotlarda alohida tasdiqlanishi kerak.

Sanoat 5.0 Sanoat 4.0 dan qaysi jihatdan farq qiladi?

Tadqiqotning nazariy boshlang‘ich nuqtasi Sanoat 4.0 bilan Sanoat 5.0 o‘rtasidagi diqqat markazining o‘zgarishidir. Tadqiqotga ko‘ra, Sanoat 4.0 ning avtomatlashtirish va samaradorlikka yo‘naltirilgan mantiqidan farqli ravishda Sanoat 5.0 texnologik taraqqiyotni inson ijodkorligi, ijtimoiy qadriyatlar, barqarorlik va inson markazli qaror qabul qilish jarayonlari bilan birga ko‘rib chiqadi.

Bu qarashda inson bilan sun’iy intellekt o‘rtasidagi munosabat “insonning o‘rnini bosadigan tizim” shaklida qurilmaydi. Sun’iy intellekt insonning tahliliy salohiyatini kengaytiradigan va qaror jarayonini qo‘llab-quvvatlaydigan hamkor sifatida joylashtiriladi. Ayniqsa axloqiy baholash, kontekstni tushunish, intuitsiya va ijtimoiy qadriyatlarga oid yakuniy hukmning insonda qolishi modelning asosiy tamoyillaridan biridir.

Tadqiqot ushbu yondashuvni augmented cognition, ya’ni kognitiv salohiyatni texnologiya orqali kengaytirish nuqtayi nazari bilan tushuntiradi. Sun’iy intellekt katta ma’lumotlar to‘plamlarini tahlil qilishi, bashoratlar va muqobil dizayn ssenariylarini yaratishi mumkin; ammo ularni qadriyat, axloq, madaniyat va foydalanuvchi tajribasi nuqtayi nazaridan baholash inson ekspertizasining bir qismi sifatida saqlanadi.

Tadqiqot ko‘rib chiqayotgan ilmiy bo‘shliq nimadan iborat?

Mualliflar mavjud Sanoat 5.0 va dizayn boshqaruvi adabiyoti sezilarli darajada parchalanganini ta’kidlaydi. Oldingi yondashuvlarning ayrimlari sun’iy intellekt yordamidagi optimallashtirishga, ayrimlari inson markazli dizaynga, ayrimlari barqarorlikka, boshqalari esa kiber-fizik tizimlar yoki tashkiliy boshqaruvga e’tibor qaratadi.

Muammo shundaki, ushbu tarkibiy qismlarni bir xil dizayn boshqaruvi arxitekturasi ichida qanday muvofiqlashtirish yetarlicha tushuntirilmagan. Shu sababli tadqiqotning maqsadi faqat yangi tushunchalar ro‘yxatini taklif qilish emas; balki inson ijodkorligi, sun’iy intellekt imkoniyatlari, texnologik infratuzilma, tashkiliy qaror mexanizmlari, axloq va barqarorlik o‘rtasidagi munosabatlarni bir xil strukturaviy doirada sinashdir.

Tadqiqotning uchta asosiy savoli

1. Sanoat 5.0 kontekstida sun’iy intellekt, inson ekspertizasi va mashina imkoniyatlarini samarali integratsiya qiluvchi Dizayn Boshqaruvi Modelining asosiy tarkibiy qismlari nimalardan iborat?
2. Sanoat 5.0 ga yo‘naltirilgan doirada samarali inson–sun’iy intellekt–mashina hamkorligini ta’minlash uchun qanday dizayn boshqaruvi mexanizmlari va tuzilish tamoyillari zarur?
3. Taklif etilgan model real tashkiliy kontekstda inson–sun’iy intellekt–mashina hamkorligini qo‘llab-quvvatlash maqsadida qanday qo‘llanilishi mumkin?

Adabiyotlar sharhi qanchalik katta edi?

Dastlabki adabiyotlar sharhida dizayn boshqaruviga oid 114 ta tadqiqot va Sanoat 5.0/barqarorlikka oid 98 ta tadqiqot aniqlangan. Takrorlangan va mos kelmaydigan nashrlar chiqarib tashlangach, batafsil sifatli tahlil uchun mos ravishda 88 va 52 ta tadqiqot qoldirilgan.

Google Scholar, Scopus, Web of Science, JSTOR va IEEE Xplore ma’lumot manbalaridan foydalanilgan. Qidiruvlarda “Design Management”, “Industry 5.0”, “Sustainability Goals”, “Industrial Design”, “Human–AI Synergy”, “Design Strategies” va “Participatory Design” kabi kalit iboralar ishlatilgan.

Dizayn boshqaruvi adabiyotida qaysi mavzular ajralib turdi?

Manbaning 13-sahifasidagi 2-rasm ham ushbu tematik tuzilmani tarmoq shaklida ko‘rsatadi. Inson markazli dizayn, texnologiya integratsiyasi va barqaror dizayn yirik tugunlar sifatida, birgalikdagi dizayn, dizayn tafakkuri, yetakchilik, moslashuvchanlik va etika esa boshqa mavzular bilan bog‘langan holda ko‘rsatilgan.

Sanoat 5.0 va barqarorlik adabiyotida qaysi mavzular ustun?

Bu mavzular bir-birini istisno qiluvchi toifalar emas. Manba bir tadqiqot bir nechta mavzu bo‘yicha kodlanishi mumkinligini aniq ta’kidlaydi; shu sababli foizlar yig‘indisi %100 bo‘lishi kutilmaydi.

Model ekspertlar bilan qanday rivojlantirildi?

Adabiyotlar tahlilidan olingan tuzilma to‘g‘ridan-to‘g‘ri yakuniy model sifatida qabul qilinmagan. Sanoat dizayni, dizayn boshqaruvi va Sanoat 5.0 sohalaridagi 11 nafar ekspert modelni ishlab chiqish jarayoniga jalb qilingan.

Manbaga ko‘ra, ekspertlarning barchasi kamida doktorlik darajasiga ega bo‘lgan; professor yoki tadqiqotchi sifatida ishlagan va ayni vaqtda dizayn bilan bog‘liq kompaniyalarini boshqargan. Shu tariqa panelda ham akademik, ham amaliy tajriba bo‘lishi ko‘zlangan.

Ekspert baholashlari taxminan ikki soatdan davom etgan uchta sessiyada o‘tkazilgan. Birinchi sessiyada inson–AI sinergiyasi, barqarorlik va terminologiyaga e’tibor qaratilgan. Ikkinchi sessiyada axloqiy AI qo‘llanilishi, ma’lumotlar maxfiyligi, shaffoflik, adolat, inson markazli yetakchilik va dizayn moslashuvchanligi kuchaytirilgan. Uchinchi sessiyada modelning yaxlitligi va qo‘llash imkoniyati baholanib, yakuniy tuzilma tasdiqlangan.

Mualliflar ekspertlarning ham akademik, ham tijoriy dizayn faoliyati bilan shug‘ullanishi qarashlar tarafkashligini keltirib chiqarishi mumkinligini tan oladi. Bu xavfni kamaytirish uchun ekspertlarga faqat modelni tasdiqlash emas, balki tuzilmalar va munosabatlarni tanqid qilish hamda savol ostiga olish tavsiya etilgan; fikr-mulohazalar kuzatiladigan tarzda qayd etilgani bildirilgan.

Taklif etilgan modelning oltita asosiy sohasi

Manbaning 17-sahifasidagi 4-rasm tadqiqotning asosiy dizayn boshqaruvi arxitekturasini ko‘rsatadi. Model oltita sohani mustaqil bloklar sifatida emas, balki bir-biridan teskari aloqa oladigan dinamik tizim sifatida ta’riflaydi.

AI ning roli: O‘rnini bosish emas, salohiyatni oshirish

Modelning HMS komponentida sun’iy intellekt aniq “AI as an Augmenter, Not a Replacement” yondashuvi bilan ta’riflangan. Boshqacha aytganda, tizimning maqsadi inson dizaynerini yo‘q qilish emas, balki insonning kognitiv va ijodiy salohiyatini qo‘llab-quvvatlashdir.

Bu sohada kognitiv yukni boshqarish, moslashuvchan interfeyslar, teskari aloqa va birgalikdagi evolyutsiya hamda hamkorlikdagi inson–AI qaror qabul qilish mexanizmlari ajralib turadi. Inson, ayniqsa, axloqiy baholash, kontekstual talqin va dizaynning madaniy yoki ijtimoiy oqibatlarini baholash vazifasini saqlab qoladi.

Kognitiv va Aqlli Dizayn Ekotizimi nega markazda?

CIDE modelning turli sohalaridan keladigan bilimlarni birlashtiruvchi markaziy axborot va o‘rganish ekotizimi sifatida ta’riflangan. Ma’lumotlarga asoslangan dizayn intellekti, kontekstga sezgir AI tizimlari va avtomatlashtirilgan ijodkorlik ko‘magi ushbu sohaga kiradi.

Modelning strukturaviy natijalari CIDE bitta texnologiya bilan izohlanmasligini ko‘rsatadi. CIDE DMS, TIE, HMS, CCXD va O&SI bilan alohida-alohida ahamiyatli munosabatlarni ko‘rsatgan. Ushbu tuzilma aqlli dizayn ekotizimi faqat algoritmdan emas, balki texnologiya, inson hamkorligi, foydalanuvchi ishtiroki va tashkiliy integratsiyaning birgalikda ishlashidan tashkil topadi degan model yondashuvini qo‘llab-quvvatlaydi.

Strukturaviy modelda qaysi munosabatlar aniqlandi?

8-jadvalga ko‘ra modeldagi eng katta standartlashtirilgan yo‘l koeffitsienti HMS → DMS, β = 0.782 dir. Undan keyin DMS → O&SI (β = 0.722) va DMS → CIDE (β = 0.646) keladi.

CIDE ga bevosita boradigan yo‘llar orasida son jihatdan eng katta koeffitsient DMS → CIDE uchun β = 0.646 dir. Manbaning keyingi muhokamasida TIE → CIDE yo‘li β = 0.595 bilan “eng kuchli bashorat qiluvchi” deb ta’riflangan bo‘lsa-da, bu ifoda 8-jadvaldagi koeffitsientlar tartibiga mos kelmaydi.

Dizayn boshqaruvi strategiyalarining moderatsion ta’siri qo‘llab-quvvatlandimi?

Yo‘q. Tadqiqotning e’tiborga molik natijalaridan biri Dizayn Boshqaruvi Strategiyalari HMS bilan CIDE o‘rtasidagi munosabatni ahamiyatli tarzda o‘zgartirmaganidir. O‘zaro ta’sir yo‘li β = −0.005, t = 0.201 va p = 0.841 deb berilgan.

Mualliflar bu natijani inson–AI–mashina hamkorligidan paydo bo‘ladigan kognitiv va moslashuvchan dizayn intellekti to‘liq markazlashgan boshqaruv nazorati tomonidan yaratilmaydi, deb talqin qiladilar. Modelning nazariy talqiniga ko‘ra, bilim va dizayn intellekti turli inson, foydalanuvchi va texnologiya tugunlari o‘rtasidagi o‘zaro ta’sirlardan taqsimlangan tarzda rivojlanishi mumkin.

Turizm va mehmondo‘stlik holatida model qanday qo‘llanildi?

Birinchi real hayot qo‘llanilishi turizm va mehmondo‘stlik sektoridagi xizmat tashkilotida amalga oshirildi. Manba tashkilotning tijoriy nomini oshkor qilmaydi.

HMS sohasida AI yordamidagi sayohat ssenariysi simulyatsiyalaridan foydalanildi. Sun’iy intellekt real vaqt atrof-muhit, demografik va talab ma’lumotlaridan turli sayohat va joylashish ssenariylarini yaratgan, inson dizaynerlari esa ushbu takliflarni madaniy sezgirlik, hissiy javob va tajriba sifati nuqtayi nazaridan baholagan. Manbaning talqiniga ko‘ra, AI bu yerda qaror vakolati emas, kognitiv salohiyatni oshiruvchi vosita sifatida ishlagan.

CIDE doirasida atrof-muhit sharoitlari, turist harakati va turli aloqa nuqtalaridan kelgan ma’lumotlarni birlashtiruvchi rejalashtirish tizimlari xizmat joylashuvi, marshrut va resurslardan foydalanishga oid dinamik simulyatsiyalar uchun ishlatilgan.

DMS qatlamida AI takliflari to‘g‘ridan-to‘g‘ri joriy etilmagan. Dizayn menejerlari algoritmik tushunchalardan foydalangan holda, takliflarning ijtimoiy va tajribaviy oqibatlari inson boshchiligidagi baholash yig‘ilishlarida ko‘rib chiqilgan.

TIE sohasida kengaytirilgan reallik interfeyslari va aqlli tavsiya tizimlari yordamida mijozlarga xona xususiyatlari va tadbir dasturlari kabi xizmat elementlarini shaxsiylashtirish imkoniyati berilgan.

CCXD sohasida AI vositasidagi mijozlarning birgalikda dizayn platformalari yanada shaxsiylashtirilgan va kontekstga mos xizmat tajribalarini qo‘llab-quvvatlagani kuzatilgan. Biroq bu topilmalar miqdoriy nazoratli samaradorlik tajribasining natijasi emas; manba holat bosqichini sifatli qo‘llash validatsiyasi sifatida ta’riflaydi.

Sog‘liqni saqlash holatida nima o‘zgardi?

Ikkinchi holat sog‘liqni saqlash tashkilotida o‘tkazildi va yuqori xavfli inson–AI o‘zaro ta’sirlari tufayli axloq, izohlanuvchanlik va inson vakolati yanada yaqqol ko‘rindi.

HMS doirasida AI yordamidagi tizimlar qabul vaqtini rejalashtirish, resurslarni taqsimlash va davolash yo‘li simulyatsiyalarida ishlatilgan. Biroq yakuniy qarorlarning sog‘liqni saqlash mutaxassislarida qolishi modelning inson markazli yondashuvining asosiy amaliy ko‘rinishi edi.

CIDE doirasida bemor oqimlari va parvarish jarayonlarining muqobil tuzilmalarini baholash uchun raqamli egizak va simulyatsiya vositalaridan foydalanilgan.

DMS sohasida klinitsistlar, menejerlar va bemor vakillari ishtirok etgan qatnashuvchan qaror jarayonlari yaratildi. AI chiqishlari muhokamaga axborot bergan, ammo yakuniy qarorni belgilamagan.

TIE sohasida izohlanuvchi sun’iy intellekt tizimlaridan foydalanildi. Klinik mutaxassislarning algoritmik tavsiyalar asosini ko‘ra olishi tadqiqotning sifatli kuzatuvlarida shaffoflik va ishonch nuqtayi nazaridan muhim omil sifatida baholangan.

CCXD sohasida bemorlarning fikr-mulohazalari takrorlanuvchi xizmatni qayta dizayn qilish sikllariga qo‘shilgan. Turizm holatidan farqli ravishda bemorlar texnologik dizayn vositalari bilan bir xil darajada bevosita o‘zaro ta’sir qilmagan; biroq tajriba ma’lumotlari AI modellari va inson boshchiligidagi dizayn qarorlariga kirish ma’lumoti bo‘lib xizmat qilgan.

Ikki holat birgalikda nimani ko‘rsatadi?

Har ikkala holatda ham sun’iy intellekt inson qarorini to‘liq egallab olgan tuzilma kuzatilmagan. AI tahlil va simulyatsiya salohiyatini kuchaytirgan, yakuniy talqin va mas’uliyat esa insonda qoldirilgan.

Texnologik qo‘llanmalar sektorlarga qarab farqlangan: turizmda kengaytirilgan reallik, shaxsiylashtirish va tavsiya dvigatellari ajralib turgan bo‘lsa, sog‘liqni saqlashda izohlanuvchi AI, bemor oqimi simulyatsiyasi va raqamli egizaklar ko‘proq namoyon bo‘lgan. Shunga qaramay, oltita sohalik arxitekturaning asosiy mantiqi ikkala muhitda ham saqlangan.

Ushbu topilma modelni turli xizmat kontekstlariga moslashtirish mumkinligiga dastlabki darajada dalil beradi. Biroq faqat ikki tashkilot o‘rganilgani sababli uni ishlab chiqarish, davlat sektori, avtomobilsozlik, ta’lim yoki boshqa sohalarga umumiy tarzda qo‘llash mumkin degan xulosaga kelib bo‘lmaydi.

Barqarorlik modelda qayerga joylashtirilgan?

Tadqiqot barqarorlikni faqat yakuniy samaradorlik ko‘rsatkichi sifatida modelning oxiriga qo‘shmaydi. Manbaga ko‘ra, barqarorlik texnologik infratuzilma, strategik qaror mezonlari, foydalanuvchi ishtiroki va tashkiliy boshqaruvga taqsimlangan.

TIE doirasida energiya samarali hisoblash, kam chiqindili prototiplash va hayotiy siklga yo‘naltirilgan infratuzilma; DMS ichida resurs samaradorligi, chidamlilik va aylanmalilik; CCXD ichida esa foydalanuvchilarning ekologik natijalarga ta’sir qiluvchi dizayn tanlovlarida qatnashishi misol sifatida keltiriladi.

Etika nega alohida yakuniy nazorat emas?

Tadqiqot modeli etikani ham texnologiya tugagandan keyin amalga oshiriladigan mustaqil nazorat sifatida ko‘rmaydi. HMS insonning axloqiy hukmdagi rolini saqlaydi; DMS algoritmik shaffoflik, ma’lumotlar adolati va manfaatdor tomonlar mas’uliyatini strategik boshqaruv mexanizmiga qo‘shadi; O&SI esa ushbu tamoyillarni yetakchilik va boshqaruv tizimlariga singdirishni maqsad qiladi.

Shunday qilib, etika faqat AI algoritmining texnik xususiyatiga emas, balki tashkilot ichida AI qanday ishlatilishi, qarorni kim qabul qilishi va foydalanuvchi jarayonga qanday qo‘shilishiga bog‘lanadi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlagan xulosalar

• Taklif etilgan dizayn boshqaruvi modeli oltita o‘zaro bog‘liq soha bo‘yicha miqdoriy sinovdan o‘tkazilgan.
• HMS bilan DMS o‘rtasida kuchli va ijobiy strukturaviy munosabat aniqlangan (β = 0.782).
• DMS O&SI (β = 0.722) va CIDE (β = 0.646) bilan ahamiyatli ijobiy munosabatlarni ko‘rsatgan.
• CIDE HMS, TIE, DMS, O&SI va CCXD bilan alohida-alohida ahamiyatli strukturaviy munosabatlarga ega.
• DMS HMS → CIDE munosabatini moderatsiya qiladi degan gipoteza qo‘llab-quvvatlanmagan.
• Turizm/mehmondo‘stlik va sog‘liqni saqlash holatlari modelning turli xizmat muhitlarida sifat jihatdan qo‘llanishi mumkinligiga dastlabki darajada dalil bergan.
• Model sun’iy intellektni insonning o‘rnini bosuvchi emas, balki inson qarori va ijodkorligini kuchaytiruvchi hamkor aktor sifatida joylashtiradi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamagan xulosalar

• Modelning barcha sektorlarda universal tarzda amal qilishi ko‘rsatilmagan.
• AI qo‘llanilishi korxona samaradorligini ma’lum foizga oshirishi ko‘rsatilmagan.
• Ikki holat qo‘llanilishi nazoratli miqdoriy samaradorlik tajribasi emas.
• Kesimiy so‘rov ma’lumotlari qat’iy sabab-oqibat munosabatini aniqlash uchun yetarli emas.
• DMS HMS bilan CIDE o‘rtasidagi munosabatni kuchaytiradi degan statistik dalil topilmagan.
• AI inson dizayneri yoki menejerini yo‘q qilishi kerak degan xulosaga kelinmagan.
• Turkiyadagi tashkilotlarda ayni strukturaviy koeffitsientlar amal qilishi tasdiqlanmagan.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Umumiy tadqiqot dizayni

Tadqiqot to‘rtta asosiy bosqichdan iborat ketma-ket aralash usul yondashuvidan foydalanadi:

1. Tizimli adabiyotlar sharhi va sifatli tematik tahlil,
2. 11 ekspert bilan model ishlab chiqish va kontent validatsiyasi,
3. 316 ishtirokchi bilan PLS-SEM miqdoriy validatsiyasi,
4. Turizm/mehmondo‘stlik va sog‘liqni saqlash xizmatlaridagi ikki holat orqali sifatli qo‘llash validatsiyasi.

Manbaning 9-sahifasidagi 1-rasm tadqiqot jarayonini 13 bosqichda batafsil ko‘rsatadi. Jarayon adabiyotlarni to‘plash va Atlas.ti tahlilidan boshlanib, ekspert fikrlari, model qurilishi, SmartPLS o‘lchov va strukturaviy model baholashlari hamda nihoyat ikki holat qo‘llanilishini taqqoslashgacha davom etadi.

Sifatli kontent tahlili

Tanlangan adabiyotlar Atlas.ti 23.2.3 yordamida Braun va Clarke ning tematik tahlil yondashuvi asosida kodlangan. Tadqiqotchilar ma’lumotlar bilan tanishish, dastlabki kodlarni yaratish, mavzularni hosil qilish, mavzularni qayta ko‘rib chiqish, ta’riflash va nomlash bosqichlaridan foydalanganini bildiradi.

Kod ta’riflari, kiritish/chiqarish qoidalari va analitik qarorlarni hujjatlashtirish uchun kod kitobi, audit izi va iterativ qaydlar ishlatilgani ko‘rsatilgan.

Miqdoriy namuna

Miqdoriy validatsiya 316 ishtirokchi bilan amalga oshirilgan. Ishtirokchilar yetti sektordan tanlangan.

Ishtirokchilarning %34,5 i non-binary, %33,2 i ayol va %32,3 i erkak sifatida qayd etilgan. Ta’lim taqsimoti o‘rta maktab diplomi %29,1, doktorantura %25,6, bakalavr %23,7 va magistratura %21,5 ko‘rinishida.

O‘rtacha yosh 40,76 yil (SS = 11,55; oraliq 22–60) va o‘rtacha kasbiy tajriba 18,28 yil (SS = 10,09; oraliq 1–35) deb berilgan.

Geografik taqsimot Yevropa %42, Shimoliy Amerika %31 va Osiyo %27. Miqdoriy ma’lumotlar 2023-yil noyabridan 2024-yil martigacha yig‘ilgan.

Nega PLS-SEM ishlatilgan?

Tadqiqotda SmartPLS 4.1.1.5 ishlatilgan. Mualliflar PLS-SEM ni modelning nazariya ishlab chiqish va bashoratga yo‘naltirilgan xususiyati, bir nechta yashirin tuzilmalarga ega murakkab munosabatlar va yangi yaratilgan model strukturasi tufayli tanlaganini bildiradi.

Avval o‘lchov modelining ichki izchilligi va konvergent validligi baholangan, keyin strukturaviy yo‘llar va tushuntiruvchi munosabatlar sinovdan o‘tkazilgan. Gipotezalarning inferensial statistikasi bootstrap usuli bilan hisoblangan va ahamiyatlilik darajasi 0.05 qilib belgilangan.

O‘lchov modelining ishonchliligi

Barcha Cronbach alfa qiymatlari 0.70 dan yuqori. AVE qiymatlari 0.554–0.711 oralig‘ida va 0.50 dan yuqori.

TIE uchun kompozit ishonchlilik 0.607 deb berilgan va umumiy 0.70 mezonidan past. Mualliflar yangi va eksplorativ konstruksiyalarda 0.60 dan yuqori qiymatlar qabul qilinishi mumkinligini aytib, TIE ni modelda saqlagan, ammo ushbu tuzilma ehtiyotkorlik bilan talqin qilinishi kerakligini alohida qayd etgan.

Ko‘rsatkich yuklari

Manbada keltirilgan odatiy ko‘rsatkichlarning tashqi yuklari 0.613 dan 0.919 gacha. Masalan, AI-Powered Decision Support ko‘rsatkichining TIE yuki 0.919, Automated Creativity Augmentation ko‘rsatkichining CIDE yuki 0.918 va Participatory Design ko‘rsatkichining CCXD yuki 0.892.

DMS uchun Dynamic Design Flexibility ko‘rsatkichining yuki 0.613 bo‘lib, keltirilgan ko‘rsatkichlar orasidagi nisbatan past qiymatlardan biridir; shunga qaramay, manba qabul qilgan 0.60 chegarasidan yuqori.

Diskriminant validlik

Diskriminant validlik HTMT yordamida baholangan. Barcha HTMT nisbatlari 0.90 dan past bo‘lgan. Eng yuqori qiymat HMS bilan DMS o‘rtasida 0.871 deb qayd etilgan.

Mualliflar bu natijani oltita asosiy yashirin tuzilmani bir-biridan empirik jihatdan ajratish mumkinligiga dalil sifatida baholagan.

Strukturaviy modelning asosiy natijasi

Yetti bevosita yo‘l statistik jihatdan ahamiyatli bo‘lgan, faqat HMS × DMS moderatsiya ta’sirining CIDE ga yo‘li ahamiyatli bo‘lmagan.

Eng yuqori koeffitsient HMS → DMS uchun β = 0.782. Bu natija tadqiqotning asosiy da’vosiga mos: inson, sun’iy intellekt va mashina imkoniyatlarining birgalikda ishlashi dizayn boshqaruvi strategiyalarining shakllanishi bilan kuchli bog‘liq.

DMS → O&SI yo‘lining β = 0.722 bo‘lishi dizayn boshqaruvi strategiyalari tashkiliy tuzilma va strategik integratsiya bilan ham kuchli bog‘liqligini ko‘rsatadi.

Manba ichidagi strukturaviy model hisobot muammolari

8-jadvalning moderatsiya qatorida standart og‘ish qiymati −0.023 deb bosilgan. Standart og‘ish manfiy bo‘lishi mumkin emasligi sababli bu qiymat manba ichidagi hisobot muammosi sifatida baholanishi kerak. Verianla ning ilmiy talqinida bu qiymat ishlatilmagan.

Shuningdek, 22-sahifadagi 6-rasm va 7-rasm sarlavhalari bilan tasvirdagi qiymat turlari teskari ko‘rinadi. “T-values on Paths” deb nomlangan tasvir koeffitsient/yuk kattaligidagi qiymatlarni, “Path Coefficients” deb nomlangan tasvir esa t-statistikalarni ko‘rsatadi. Manbada jim tarzda qayta nomlash amalga oshirilmagan.

Muhokama bo‘limida TIE → CIDE yo‘li β = 0.595 bilan CIDE ning eng kuchli bashorat qiluvchisi deb atalgan bo‘lsa-da, 8-jadvalda DMS → CIDE yo‘li β = 0.646. Shu sababli sonli taqqoslashda 8-jadval qiymatlari asos qilib olingan.

Holat validatsiyasi usuli

Miqdoriy SEM tahlilidan so‘ng ikkita xizmat tashkiloti maqsadli tanlangan: biri turizm/mehmondo‘stlik, ikkinchisi sog‘liqni saqlash xizmatlari sohasida. Tashkilotlarning nomlari manbada oshkor qilinmagan.

Holat ma’lumotlari yarim tuzilgan intervyular, hujjatlarni ko‘rib chiqish va ishtirok etmaydigan kuzatuv orqali to‘plangan hamda ma’lumot manbalari o‘rtasida triangulyatsiya amalga oshirilgan.

Mualliflar ushbu bosqichning sifatli validatsiya maqsadida ekanini va miqdoriy samaradorlik o‘lchovi sifatida ishlab chiqilmaganini alohida ta’kidlaydi. Shu sababli holatlarda tilga olingan “yaxshilanish”, “yuqoriroq moslik” yoki “yaxshiroq tajriba” iboralarini ma’lum foiz yoki eksperimental ta’sir kattaligi sifatida talqin qilish mumkin emas.

Asosiy metodologik cheklovlar

• Miqdoriy ma’lumotlar kesimiy va o‘z-o‘zini hisobot qilishga asoslangan.
• Model tizimning uzoq muddatli evolyutsiyasini bevosita o‘lchamaydi.
• Taklif etilgan tuzilmani joriy etish ma’lum darajada tashkiliy yetuklikni talab qilishi mumkin.
• Real hayot validatsiyasi faqat ikki xizmat sektoridagi tashkilot bilan cheklangan.
• Ishlab chiqarish, davlat, ta’lim va boshqa sanoat sohalariga umumlashtirish uchun yangi validatsiya zarur.
• Ekspert panelining akademik va tijoriy faoliyati ehtimoliy qarashlar tarafkashligini keltirib chiqarishi mumkin.
• Adabiyotlar sharhida ma’lumotlar bazasi tanlovi, kalit so‘zlarni shakllantirish va saralash hukmlaridan kelib chiqadigan tanlash tarafkashligini butunlay istisno qilib bo‘lmaydi.

Kelajak tadqiqotlar uchun tavsiya etilgan yo‘nalishlar

Mualliflar modelning vaqt o‘tishi bilan o‘zgarishini baholaydigan longitudinal va panel tadqiqotlarni, avtomobilsozlik, aqlli shahar, raqamli ta’lim, davlat va boshqa sektorlarda kesishma qo‘llanilishlarni tavsiya qiladi.

Inson–AI o‘zaro ta’sirining kognitiv va hissiy jihatlarini batafsil o‘rganish uchun ko‘z harakatini kuzatish, galvanik teri javobi va EEG asosidagi kognitiv yuk o‘lchovi kabi usullar ham kelajak tadqiqot yo‘nalishlari sifatida keltirilgan.

Algoritmik adolat, raqamli suverenitet, AI avtonomiyasi bilan inson nazorati o‘rtasidagi muvozanatni boshqarish, izohlanuvchanlik, xodimlarning AI tizimlarini qabul qilishi va ma’lumotlar boshqaruvi ham model kelajakda kengaytirilishi mumkin bo‘lgan mavzular sifatida ko‘rsatilgan.

Manba va Usul Haqida Izoh

To‘liq asl ish nomi: Design Management in Industry 5.0: Synergy of AI, Humans, and Machines

Mualliflar: Amir Mohammad Amin Nezhad; Parisa Jourabchi Amirkhizi; Siamak Pedrammehr; Zahra Haghighi Aghdam; Mahdi Soleimanzadeh.

Mualliflar tartibi: Manba ishdagi asl tartib aynan saqlangan.

Teng hissa/birinchi hammualliflik: Bildirilmagan.

Mas’ul muallif: Siamak Pedrammehr.

Muassasa: Faculty of Design, Tabriz Islamic Art University, Tabriz 5164736931, Iran.

Jurnal: Administrative Sciences.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Jild / son / maqola raqami: 16 / 7 / 333.

DOI: 10.3390/admsci16070333

Rasmiy nashr havolasi: https://doi.org/10.3390/admsci16070333

Nashr jarayoni: Ish 23 Mart 2026 da qabul qilingan, 2 Iyul 2026 da qayta ko‘rib chiqilgan, 7 Iyul 2026 da qabul qilingan va 9 Iyul 2026 da chop etilgan.

Manba turi va taqriz holati: Administrative Sciences jurnalida chop etilgan taqrizdan o‘tgan original tadqiqot maqolasi; preprint emas.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY) litsenziyasi ostida ochiq kirishda nashr etilgan.

Moliyalashtirish: Tadqiqot tashqi moliyalashtirish olmagan.

Axloqiy baholash: Tadqiqot faqat professional so‘rovlar va ekspert intervyularini o‘z ichiga olgan, sezgir shaxsiy yoki tibbiy ma’lumotlarni to‘plamagan noinvaziv xususiyati tufayli institutsional axloqiy ko‘rib chiqish va tasdiqlashdan ozod qilingan. Mualliflar tadqiqot Helsinki deklaratsiyasi va Tabriz Islamic Art University ning institutsional tamoyillariga muvofiq olib borilganini bildiradi.

Axborotli rozilik: Tadqiqotda qatnashgan barcha shaxslardan axborotli rozilik olingani ko‘rsatilgan.

Ma’lumotlardan foydalanish imkoniyati: Tadqiqotda ishlatilgan ma’lumotlar mas’ul muallifdan so‘ralishi mumkinligi; ishtirokchi darajasidagi tadqiqot ma’lumotlariga oid maxfiylik va axloqiy cheklovlar sababli ma’lumotlar to‘plamlari ommaga ochiq emasligi bildirilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvini bildirmagan.

Mualliflar hissasi: Konseptuallashtirish A.M.A.N. va P.J.A.; metodologiya S.P.; dasturiy ta’minot A.M.A.N. va M.S.; validatsiya P.J.A., S.P. va Z.H.A.; formal tahlil A.M.A.N.; tadqiqot Z.H.A. va M.S.; resurslar P.J.A.; ma’lumotlar kuratsiyasi A.M.A.N.; dastlabki qo‘lyozma A.M.A.N.; ko‘rib chiqish va tahrirlash P.J.A. va S.P.; vizualizatsiya M.S.; maslahat va loyiha boshqaruvi P.J.A. tomonidan bajarilgan.

Asosiy usul: Tadqiqot ketma-ket aralash usul yondashuvidan foydalangan. Birinchi bosqichda dizayn boshqaruviga oid 114 va Sanoat 5.0/barqarorlikka oid 98 tadqiqot aniqlangan; saralashdan keyin 88 va 52 tadqiqot tematik tahlilga kiritilgan. Atlas.ti bilan olib borilgan sifatli tahlildan so‘ng 11 ekspert bilan uchta iterativ baholash sessiyasi o‘tkazilgan; hosil bo‘lgan oltita sohalik model yetti sektordan 316 ishtirokchi ma’lumotlari bilan SmartPLS 4.1.1.5 yordamida PLS-SEM orqali sinovdan o‘tkazilgan. Yakuniy bosqichda turizm/mehmondo‘stlik va sog‘liqni saqlash xizmatlaridagi ikki holat qo‘llanilishi bilan sifatli tashqi qo‘llanish imkoniyati baholangan.

Manba ichidagi hisobot izohi 1: 22-sahifadagi 6-rasm va 7-rasm sarlavhalari bilan ulardagi son turlari teskari ko‘rinadi. Manbaga jim tarzda tuzatish kiritilmagan.

Manba ichidagi hisobot izohi 2: 8-jadvalda DMS moderatsiya ta’siri → CIDE qatorining standart og‘ishi −0.023 deb bosilgan. Manfiy standart og‘ish to‘g‘ri bo‘lmagani uchun bu qiymat ilmiy talqinda ishlatilmagan.

Manba ichidagi hisobot izohi 3: Muhokamada TIE → CIDE β = 0.595 yo‘li CIDE ning eng kuchli bashorat qiluvchisi deb atalgan bo‘lsa-da, 8-jadvalda DMS → CIDE koeffitsienti β = 0.646. Verianla ning sonli taqqoslashi 8-jadvalni asos qilib oladi.

Manba ichidagi hisobot izohi 4: 4-jadval tuzilma ballarini 9.12–14.65 oralig‘ida bersa, muhokama bo‘limida besh balli Likert shkalasida taxminan 3.46–3.71 oralig‘idagi o‘rtacha qiymatlar haqida gapiriladi. Manba ushbu ikki taqdimot shakli o‘rtasidagi konversiyani tushuntirmaydi.

Asosiy talqin chegarasi: SEM bosqichi kesimiy o‘z-o‘zini hisobot qilish ma’lumotlariga asoslanadi. Ikki real hayot qo‘llanilishi miqdoriy samaradorlik tajribasi emas, sifatli holat validatsiyasidir. Shu sababli tadqiqot oltita sohalik model uchun nazariy, statistik va dastlabki amaliy dalillar taqdim etsa-da, model barcha sektorlar va mamlakatlar uchun universal tarzda tasdiqlanganini ko‘rsatmaydi.

Ushbu Verianla kontentidagi ilmiy usul, sonli natijalar va xulosalar faqat original tadqiqotga asoslangan. Tashqi manbalar faqat bibliografik identifikatsiya va nashr holatini tasdiqlash uchun ishlatilgan; tadqiqotning ilmiy mazmuniga tashqaridan yangi ma’lumot, model koeffitsienti, eksperimental natija yoki mexanizm qo‘shilmagan.