อิทธิพลของความฉลาดทางปัญญาประดิษฐ์ที่มีต่อความสามารถในการปรับตัวและผลการปฏิบัติงานของพนักงานในยุคดิจิทัล
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษาวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาอิทธิพลของความฉลาดทางปัญญาประดิษฐ์ที่มีต่อความสามารถในการปรับตัวและผลการปฏิบัติงานของพนักงานในยุคดิจิทัล กลุ่มตัวอย่างคือพนักงานในองค์กรธุรกิจภาคเอกชนในประเทศไทย จำนวน 400 คน ซึ่งได้มาจากการสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยคือแบบสอบถาม สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วย สถิติเชิงพรรณนา และการวิเคราะห์สมการโครงสร้าง (SEM)
ผลการวิจัยพบว่า กลุ่มตัวอย่างมีระดับความฉลาดทางปัญญาประดิษฐ์ ความสามารถในการปรับตัว และผลการปฏิบัติงานอยู่ในระดับมาก ผลการทดสอบสมมติฐานด้วย SEM แสดงให้เห็นว่า ความฉลาดทางปัญญาประดิษฐ์มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อความสามารถในการปรับตัวของพนักงาน (β = 0.54, p < 0.001) และผลการปฏิบัติงาน (β = 0.35, p < 0.001) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ นอกจากนี้ ความสามารถในการปรับตัวของพนักงานยังมีอิทธิพลเชิงบวกต่อผลการปฏิบัติงาน (β = 0.42, p < 0.001) และผลการวิเคราะห์ยังยืนยันว่า ความสามารถในการปรับตัวของพนักงานทำหน้าที่เป็นตัวแปรคั่นกลางแบบบางส่วนในความสัมพันธ์ระหว่างความฉลาดทางปัญญาประดิษฐ์และผลการปฏิบัติงาน (β = 0.227, p < 0.001)
องค์ความรู้จากการศึกษานี้สนับสนุนทฤษฎีข้อเรียกร้องและทรัพยากรในการทำงาน (JD-R) โดยชี้ให้เห็นว่า ความฉลาดทางปัญญาประดิษฐ์ (AI Literacy) เป็นทรัพยากรส่วนบุคคลที่สำคัญ ซึ่งช่วยให้พนักงานสามารถปรับตัวรับมือกับความท้าทายทางเทคโนโลยี และนำไปสู่การยกระดับผลการปฏิบัติงาน องค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับการพัฒนาหลักสูตรฝึกอบรม AI Literacy ที่ครอบคลุมทั้งมิติการใช้งาน การประเมิน และจริยธรรม ควบคู่ไปกับการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ส่งเสริมความยืดหยุ่นและการปรับตัว
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ทัศนะและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความในวารสารศิลปการจัดการ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความนั้น และไม่ถือเป็นทัศนะและความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ ยินยอมว่าบทความเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารศิลปการจัดการ
เอกสารอ้างอิง
Chew, H. E., Soon, C., & Kaur, H. (2026). Unified AI literacy framework for Singapore (IPS Working Papers No. 71). Institute of Policy Studies, Lee Kuan Yew School of Public Policy. https://lkyspp.nus.edu.sg/docs/default-source/ips/ips-working-papers-no-71.pdf?sfvrsn=c3d8040a_1
Demerouti, E., Bakker, A. B., Nachreiner, F., & Schaufeli, W. B. (2001). The job demands-resources model of burnout. Journal of Applied Psychology, 86(3), 499–512. https://doi.org/10.1037/0021-9010.86.3.499
Digital Economy Promotion Agency. (2023). Thailand’s digital economy promotion strategic plan (2023-2027). Ministry of Digital Economy and Society. https://www.depa.or.th/en/master-plan-digital-economy/master-plan-for-digital-economy-66-67
Educational Testing Service [ETS]. (2026). 2026 ETS human progress report: Adaptability revealed as the new foundation of job security in the AI age. https://www.ets.org/newsroom /adaptability-revealed-as-new-foundation-of-job-security-in-ai-age-human-progress-report-finds.html
Haddadin, Z. K. (2025). Disrupting and facilitating: The dual role of generative ai in reshaping power, engagement, and collaboration within organizations. CUNY Academic Works. https://academicworks.cuny.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1219&context=bb_etds
Huang, L., & Zhao, Y. (2025). The impact of AI literacy on work–life balance and job satisfaction: A self-determination theory perspective. Frontiers in Psychology, 16, 1349726. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1669247
Kennedy, K. (2024). AI literacy and the ai literacy framework. AI Literacy Institute. https://ailiteracy.institute/ai-literacy-and-ai-literacy-framework/
Lee, J. H., & Jeon, J. H. (2025). Examining the impact of AI literacy and its antecedents on job performance in the context of South Korea. Asia Pacific Business Review, 1–25. https://doi.org/10.1080/13602381.2025.2487780
Liu, X. Zhang, L. & Wei, X. (2025). Generative artificial intelligence literacy: Scale development and its effect on job performance. Behavioral Sciences, 15(6), 811. https://doi.org/10.3390/bs15060811
Loke, L. Y. (2024). Explicating the influence of artificial intelligence (AI) literacy on employee performance[Master’s thesis, Universiti Tunku Abdul Rahman]. UTAR Institutional Repository. http://eprints.utar.edu.my/6678/
Microsoft & LinkedIn. (2024). Work trend index 2024: Thailand country report. Microsoft. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here
Pandya, S. S., & Wang, J. (2024). Artificial intelligence in career development: A scoping review. Human Resource Development International, 27(3), 324–344. https://doi.org/10.1080/13678868.2024.2336881
Yin, H. B., & Huang, S. H. (2021). Applying structural equation modelling to research on teaching and teacher education: Looking back and forward. Teaching and Teacher Education, 107, 103438. https://doi.org/10.1016/j.tate.2021.103438