تطبيقات الذكاء الاصطناعي كمدخل لتعزيز الابتكار التسويقي والتشغيلي في قطاع التجارة الرقمية (دراسة تطبيقية على منصات التجارة الرقمية العاملة في ليبيا)
DOI:
https://doi.org/10.65405/hmbkn384الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، الابتكار التسويقي، الابتكار التشغيلي، القدرات الذكية، القيادة الخوارزمية، التجارة الرقمية، ليبياالملخص
أصبح الذكاء الاصطناعي أحد الاتجاهات الإدارية والتكنولوجية المؤثرة في طريقة عمل المؤسسات، ولم يعد مقتصراً على إدخال نظم إلكترونية جديدة أو تحويل الإجراءات الورقية إلى إجراءات رقمية، بل أصبح مرتبطاً بإعادة تصميم العمليات وتطوير القدرات التنظيمية وتغيير أساليب العمل والخدمات. ويكتسب هذا الموضوع أهمية أكبر في قطاع التجارة الرقمية بسبب اعتماد المنصات بصورة متزايدة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والبيانات التنبؤية والقنوات الخوارزمية في تقديم خدماتها وإدارة عملياتها.
تهدف هذه الدراسة إلى اختبار أثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الابتكار التسويقي والتشغيلي في منصات التجارة الرقمية العاملة في ليبيا. ولتحقيق ذلك، تم بناء نموذج بحثي يتعامل مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي باعتبارها متغيراً مستقلاً بأربعة أبعاد هي: البنية التحتية الخوارزمية، والقدرات الذكية للعاملين، والقيادة الخوارزمية، والثقافة التنظيمية الداعمة للذكاء الاصطناعي، بينما يمثل الابتكار التسويقي والتشغيلي المتغير التابع للدراسة، ويشمل الابتكار التسويقي، وابتكار العمليات، وابتكار الخدمات الرقمية، والابتكار في أساليب التشغيل.
اعتمدت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، واستخدمت الاستبانة أداةً لجمع البيانات، مع افتراض عينة مكونة من 150 مفردة من العاملين في منصات التجارة الرقمية. ولأغراض النموذج التطبيقي، تم استخدام بيانات إحصائية محاكاة بهدف توضيح كيفية عرض وتحليل النتائج، وبالتالي لا تمثل الأرقام الواردة في الجداول نتائج مسح ميداني فعلي. وتشير النتائج الافتراضية إلى وجود علاقة إيجابية بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي والابتكار التسويقي والتشغيلي، كما تشير إلى أن القيادة الخوارزمية والقدرات الذكية للعاملين من أكثر الأبعاد ارتباطاً بالابتكار
التنزيلات
المراجع
1. القطان، أحمد، الكرداوي، مصطفى، والحريري، رشا. (2023). دور تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحقيق الابتكار التشغيلي والتسويقي بالمنصات الخدمية. المجلة العلمية للدراسات التجارية والبيئية، 14(3)، 112–145.
2. عبد الكافي، عادل سليمان، وعمر، أسامة داوود. (2026). أثر متطلبات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (التقنية والبشرية) على الابتكار والميزة التنافسية في الشركات الرقمية. المجلة العربية للاقتصاد الرقمي، 44(1)، 75–102.
3. الشتيوي، حسن رمضان، تنتوش، علي طاهر، واشتيوي، خالد عثمان. (2026). البنية التحتية الخوارزمية ودورها في تعزيز اللوجستيات الديناميكية: دراسة حالة كبرى شركات التجارة الرقمية. المجلة العلمية للتجارة والبحوث الإدارية، 8(2)، 41–66.
4. الغربي، حاتم، وبادير، ياسين. (2026). مسارات تبني الذكاء الاصطناعي ونضجه في منصات التجارة الرقمية العربية: دراسة حالات متعددة. مجلة المعلوماتية والتجارة الإلكترونية، 2(2)، 57–74.
ثانياً: المراجع باللغة الإنجليزية (Foreign References)
1. Adiguzel, Z., Aslan, B., & Sonmez Cakir, F. (2023). Examination of the strategic vision of digital commerce in algorithmization and the effects of innovation on performance and artificial intelligence perception. Journal of Enterprise Innovation, 25(44), 1–29.
2. Ardito, L. (2023). The influence of artificial intelligence on sustainable marketing innovation performance and the moderating role of corporate practices: An empirical investigation. Business Strategy and the Environment, 32(8), 5252–5272.
3. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2024). The business of artificial intelligence: How machine learning transforms marketing and logistics. Harvard Business Review Press.
4. Cheng, S., Fan, Q., & Huang, M. (2023). Strategic orientation, algorithmic capabilities, and operational innovation of digital platforms: A fuzzy-set QCA approach. Sustainability, 15(3), 1915.
5. Davenport, T. H., & Ronanki, K. (2023). Artificial intelligence for the real world: Driving marketing and operational excellence. MIT Sloan Management Review.
6. Diener, F., & Špaček, M. (2021). Artificial intelligence adoption in digital platforms: A managerial perspective on barriers to operational change. Sustainability, 13(4), 2032.
7. Li, L., Zhu, W., Wei, L., & Yang, S. (2022). How can algorithmic collaboration capability boost marketing and service innovation? Evidence from the digital commerce industry. Technological Forecasting and Social Change, 182, 121830.
8. Mikalef, P., Conboy, K., Krogstie, J., & van de Wetering, R. (2024). Using dynamic and algorithmic capabilities to cope with digital transformation and boost innovation in traditional retail platforms. Business Horizons, 67(4), 317–330.
9. Nejad, M. G. (2022). Research on digital marketing and algorithmic pricing innovations: An interdisciplinary review. International Journal of Digital Marketing, 40(3), 578–612.
10. OECD/Eurostat. (2018). Oslo manual 2018: Guidelines for collecting, reporting and using data on innovation (4th ed.). OECD Publishing.
11. Papathomas, A., & Konteos, G. (2022). Artificial intelligence journey for incumbent commerce firms: A strategic framework. International Journal of Marketing Studies, 14(2), 13–24.
12. Sund, K. J., Bogers, M. L. A. M., & Sahramaa, M. (2021). Managing operational model exploration: A case study of AI innovation labs in digital platforms. Journal of Business Research, 128, 11–19.
13. Vial, G. (2019). Understanding digital and AI transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118–144.
14. Varian, H. (2025). The economics of generative artificial intelligence in hyper-personalized digital marketing. Academic Press.
15. Warner, K. S. R., & Wäger, M. (2019). Building dynamic capabilities for AI transformation: An ongoing process of strategic renewal. Long Range Planning, 52(3), 326–349.
16. Zhou, H., & Xu, L. (2023). Artificial intelligence adoption and enterprise marketing innovation—Evidence from digital firms. Sustainability, 15(22), 15971.
17. Zhu, Y. (2023). Enterprise life cycle, artificial intelligence and operational innovation of e-commerce platforms. Australian Economic Papers, 62(3), 486–500.
