Abstract

Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) kaygısının psikolojik sonuçlarını inceleyerek, yapay zekâ kaygısının duygusal tükenmişlik üzerindeki doğrudan ve dolaylı etkilerini ve psikolojik dayanıklılığın düzenleyici etkisini araştırmaktadır. Araştırma, Stres ve Başa Çıkmanın İşlemsel Kuramı ile Kaynakların Korunumu (COR) Kuramı temel alınarak oluşturulmuştur. Bu kapsamda, iş güvencesizliğinin yapay zekâ kaygısı ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkide aracılık rolü üstlendiği, psikolojik dayanıklılığın ise sınır koşulu olarak işlev gördüğü öne sürülmüştür. Araştırmada kesitsel araştırma deseni kullanılmış ve kamu üniversitelerinde görev yapan 325 çalışandan anket yöntemiyle veri toplanmıştır. Önerilen modelin test edilmesinde SPSS programı ile PROCESS Macro kapsamında bootstrap tekniklerinden yararlanılmıştır. Bulgular, yapay zekâ kaygısının iş güvencesizliği ve duygusal tükenmişlik üzerindeki etkisinin pozitif ve anlamlı olduğunu göstermektedir. İlginç bir şekilde, psikolojik dayanıklılık iş güvencesizliği ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkiyi zayıflatırken, belirli koşullar altında yapay zekâ kaygısı ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkiyi güçlendirmektedir. Ayrıca iş güvencesizliği, yapay zekâ kaygısı ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkide aracılık etmektedir. Bu durum, yapay zekâya ilişkin korkuları yüksek olan çalışanların, artan iş güvencesizliği algısı nedeniyle daha fazla duygusal tükenmişlik yaşayabileceğini göstermektedir. Sonuçlar, psikolojik dayanıklılığın karmaşık bir düzenleyici role sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Psikolojik dayanıklılık, iş güvencesizliği ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkiyi zayıflatmasına rağmen, bazı durumlarda yapay zekâ kaygısı ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkiyi güçlendirmektedir. Genel olarak bu çalışma, yapay zekâ kaynaklı stresin çalışanların iyi oluşu üzerindeki etkilerine ilişkin daha derin bir anlayış sunmakta ve teknolojik değişimle başa çıkmada psikolojik ve örgütsel kaynakların önemini vurgulayarak literatüre katkı sağlamaktadır.

Abstract

This paper explores psychological implications of artificial intelligence (AI) anxiety through exploring the direct and indirect impact of artificial intelligence on emotional exhaustion, as well as the moderating impact of psychological resilience. The study will be based on the Transactional Theory of Stress and Coping and Conservation of Resources (COR) Theory, where job insecurity mediates the relationship between AI anxiety and emotional exhaustion, and psychological resilience is a boundary condition. A survey design was used to gather data on 325 employees in the public universities in a cross-sectional survey. The SPSS and the bootstrapping techniques were applied to test the proposed model in SPSS and the PROCESS Macro. The findings indicate that the impact of AI anxiety on job insecurity and emotional exhaustion are significant and positive. Interestingly, while psychological resilience weakens the relationship between job insecurity and emotional exhaustion, it strengthens the relationship between AI anxiety and emotional exhaustion under certain conditions. In addition, job insecurity mediates the relationship between AI anxiety and emotional exhaustion, suggesting that employees with heightened AI-related fears are more likely to experience emotional exhaustion as a result of increased perceptions of job insecurity. The results also indicate that there is a complex moderating role of psychological resilience. Although resilience undermines the connection between job insecurity and emotional exhaustion, it enhances the connection between AI anxiety and emotional exhaustion in some circumstances. On the whole, the given study makes its contribution to the literature by providing a subtle insight into the impact of AI-related stress on the well-being of employees and the significance of both psychological and organizational resources to address technological change.

Structured Abstract:

The main purpose of this research is to assess psychological implications of artificial intelligence (AI) anxiety on the emotional exhaustion of employees. In particular, the research explores direct and indirect connections between AI anxiety and emotional exhaustion with the help of a moderated mediation model. Job insecurity in this model is viewed as a mediating factor that describes how anxiety about AI is translated to emotional strain, and psychological resilience is viewed as a moderating variable that determines the intensity of these associations. The combination of the Transactional Theory of Stress and Coping and the Conservation of Resources (COR) Theory should help the study to offer a holistic insight into the cognitive and emotional reactions of employees to AI-related changes that affect the workplace.

The study adopts a quantitative, cross-sectional research design. A survey was carried out to get the data on 325 employees working in public universities. The sample will consist of academic and administrative employees, which offers a wide range of employees who are exposed to digital transformation and AI-based technologies at the workplace. Artificial intelligence anxiety, job insecurity, emotional exhaustion, and psychological resilience were measured with the help of validated measurement scales. A five-point Likert scale was used to measure all variables. Analysis of the data was done with the help of SPSS 25 and PROCESS Macro. The validity of the measurement model was tested with the help of confirmatory factor analysis (CFA) done on AMOS. Regression-based analyses and bootstrapping methods (5,000 resamples) were used to test the hypothesis relationships. Procedures: PROCESS Macro Model 59 was used to analyze the moderated mediation model that could examine the indirect effects as well as conditional relationships. The analysis also included control variables like age, gender, tenure and job type.

The results show that the effect of the artificial intelligence anxiety on job insecurity and emotional exhaustion is significant and positive. Workers with more anxiety induced by AI are more likely to feel more threatened by the risk of job stability and achieve emotional depletion. Also, job insecurity is identified to be a significant predictor of emotional exhaustion, which proves it as a critical stressor in the workplace. The findings also give a powerful evidence of the mediating position of job insecurity in the association between AI anxiety and emotional exhaustion. This implies that AI anxiety is one of the causes of emotional exhaustion, which mainly occurs due to heightened feelings of job insecurity. As to the moderating effects, the association between the state of job insecurity and emotional exhaustion weakens with psychological resilience, which means that it serves to mitigate the adverse influence of employment uncertainty on emotions. Nevertheless, unlike the conventional beliefs, psychological resilience enhances the association between AI anxiety and emotional fatigue in specific circumstances. This surprising result indicates that very resilient individuals can be involved more actively in the AI-related issues and, thus, make more emotional investment, which results in higher emotional exhaustion. Furthermore, the moderated mediation test indicates that the indirect relationship between AI anxiety and emotional exhaustion through job insecurity diminishes with the rise in psychological resilience, implying its role as a boundary condition in the model presented.

There are various contributions to the literature made in this study. First, it builds on previous studies of artificial intelligence by looking at its psychological implications as opposed to only technological or performance goals. Second, it gives a better insight into the mechanisms that underlie the relationship between AI anxiety and employee well-being by pinpointing job insecurity as a major mediating factor. Third, the research provides a new approach to the understanding of psychological resilience, showing its duality and situation-specificity. Although resilience provides protective role in mitigating the adverse consequences of job insecurity, it can also increase the intensity of the emotional consequences of AI anxiety in some circumstances. Combining two key theories, i.e., the Transactional Theory of Stress and Coping and Conservative of Resources Theory, this study offers an elaborate model of how AI-related stress influences employees. In practice, the results indicate that it is essential to consider not only the technological adjustment of organizations but also the psychological health of employees during the process of digital transformation. On the whole, the present study adds to the more sophisticated view of the interaction between the technological change and the psychological results of the employees in the contemporary organizational settings.

Yapılandırılmış Özet:

Bu araştırmanın temel amacı, yapay zekâ (YZ) kaygısının çalışanların duygusal tükenmişliği üzerindeki psikolojik etkilerini incelemektir. Özellikle çalışma, yapay zekâ kaygısı ile duygusal tükenmişlik arasındaki doğrudan ve dolaylı ilişkileri düzenleyici aracılık modeli çerçevesinde araştırmaktadır. Bu modelde iş güvencesizliği, yapay zekâya yönelik kaygının duygusal tükenmişliğe nasıl dönüştüğünü açıklayan aracı değişken olarak ele alınırken, psikolojik dayanıklılık ise bu ilişkilerin gücünü belirleyen düzenleyici değişken olarak değerlendirilmektedir. Araştırma, Stres ve Başa Çıkmanın İşlemsel Kuramı (Transactional Theory of Stress and Coping) ile Kaynakların Korunumu (COR) Kuramı (Conservation of Resources Theory) bütünleştirilerek, çalışanların yapay zekâ kaynaklı iş yeri değişimlerine verdikleri bilişsel ve duygusal tepkilere ilişkin bütüncül bir bakış açısı sunmayı amaçlamaktadır.

Araştırmada nicel ve kesitsel araştırma deseni benimsenmiştir. Veriler, kamu üniversitelerinde görev yapan 325 çalışandan anket yöntemiyle toplanmıştır. Örneklem, dijital dönüşüm ve yapay zekâ temelli teknolojilere maruz kalan akademik ve idari personelden oluşmaktadır. Yapay zekâ kaygısı, iş güvencesizliği, duygusal tükenmişlik ve psikolojik dayanıklılık değişkenleri, geçerliliği ve güvenilirliği daha önce kanıtlanmış ölçekler kullanılarak ölçülmüştür. Tüm değişkenler beşli Likert tipi ölçekle değerlendirilmiştir. Verilerin analizinde SPSS 25 ve PROCESS Macro kullanılmıştır. Ölçüm modelinin geçerliliği AMOS programında gerçekleştirilen doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ile test edilmiştir. Hipotezlerin sınanmasında regresyon temelli analizlerden ve 5.000 bootstrap örneklemesine dayalı yöntemlerden yararlanılmıştır. Düzenleyici aracılık modeli, doğrudan, dolaylı ve koşullu etkileri incelemek amacıyla PROCESS Macro Model 59 kullanılarak test edilmiştir. Analizlerde ayrıca yaş, cinsiyet, kıdem ve görev türü kontrol değişkeni olarak modele dâhil edilmiştir.

Araştırma bulguları, yapay zekâ kaygısının hem iş güvencesizliği hem de duygusal tükenmişlik üzerinde pozitif ve anlamlı etkilere sahip olduğunu göstermektedir. Yapay zekâ kaynaklı kaygıları daha yüksek olan çalışanlar, işlerini kaybetme riski konusunda daha fazla tehdit algılamakta ve buna bağlı olarak daha yüksek düzeyde duygusal tükenmişlik yaşamaktadır. Ayrıca iş güvencesizliğinin duygusal tükenmişliğin anlamlı bir yordayıcısı olduğu belirlenmiş ve iş ortamındaki önemli stres kaynaklarından biri olduğu ortaya konmuştur. Bulgular, iş güvencesizliğinin yapay zekâ kaygısı ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkide anlamlı bir aracılık rolü üstlendiğini göstermektedir. Bu durum, yapay zekâ kaygısının çalışanlarda oluşturduğu duygusal tükenmişliğin büyük ölçüde artan iş güvencesizliği algısı aracılığıyla ortaya çıktığını göstermektedir.

Düzenleyici etkilere ilişkin bulgular ise psikolojik dayanıklılığın, iş güvencesizliği ile duygusal tükenmişlik arasındaki ilişkiyi zayıflattığını ve böylece istihdam belirsizliğinin olumsuz duygusal etkilerini azalttığını göstermektedir. Bununla birlikte, beklenenin aksine psikolojik dayanıklılık belirli koşullar altında yapay zekâ kaygısı ile duygusal tükenmişlik arasındaki doğrudan ilişkiyi güçlendirmektedir. Bu dikkat çekici bulgu, yüksek düzeyde psikolojik dayanıklılığa sahip bireylerin yapay zekâ kaynaklı değişim süreçlerine daha yoğun biçimde dâhil olmaları ve bu süreçlere daha fazla duygusal yatırım yapmaları nedeniyle daha yüksek düzeyde duygusal tükenmişlik yaşayabileceklerini göstermektedir. Ayrıca düzenleyici aracılık analizi, psikolojik dayanıklılık arttıkça yapay zekâ kaygısının iş güvencesizliği aracılığıyla duygusal tükenmişlik üzerindeki dolaylı etkisinin azaldığını ortaya koymuş ve psikolojik dayanıklılığın modelde önemli bir sınır koşulu (boundary condition) olduğunu göstermiştir.

Bu çalışma literatüre çeşitli açılardan katkı sunmaktadır. İlk olarak, yapay zekâ araştırmalarını yalnızca teknolojik gelişmeler ve performans sonuçlarıyla sınırlamak yerine, yapay zekânın çalışanların psikolojik iyi oluşu üzerindeki etkilerine odaklanmaktadır. İkinci olarak, yapay zekâ kaygısı ile çalışanların psikolojik iyi oluşu arasındaki ilişkinin altında yatan mekanizmaları açıklayarak iş güvencesizliğinin temel aracı değişken olduğunu ortaya koymaktadır. Üçüncü olarak, psikolojik dayanıklılığın bağlama bağlı ve çift yönlü etkisini göstererek bu kavramın anlaşılmasına yeni bir bakış açısı kazandırmaktadır. Psikolojik dayanıklılık, iş güvencesizliğinin olumsuz etkilerini azaltan koruyucu bir kaynak olmasına rağmen, belirli koşullar altında yapay zekâ kaygısının duygusal sonuçlarını artırabilmektedir.

Araştırma, Stres ve Başa Çıkmanın İşlemsel Kuramı ile Kaynakların Korunumu Kuramını bütünleştirerek yapay zekâ kaynaklı stresin çalışanları nasıl etkilediğini açıklayan kapsamlı bir kuramsal model sunmaktadır. Uygulama açısından ise bulgular, örgütlerin dijital dönüşüm sürecinde yalnızca teknolojik uyum süreçlerine değil, aynı zamanda çalışanların psikolojik sağlığının korunmasına da odaklanmaları gerektiğini göstermektedir. Genel olarak bu çalışma, teknolojik değişim ile çalışanların psikolojik sonuçları arasındaki etkileşime ilişkin daha kapsamlı ve derinlemesine bir anlayış sunarak literatüre önemli katkılar sağlamaktadır.

ملخص منظم:

يتمثل الهدف الرئيسي من هذا البحث في تقييم الآثار النفسية للقلق من الذكاء الاصطناعي (AI) على الإرهاق العاطفي للموظفين. وعلى وجه الخصوص، يستكشف البحث الروابط المباشرة وغير المباشرة بين القلق من الذكاء الاصطناعي والإرهاق العاطفي بمساعدة نموذج الوساطة المعتدلة. ويُنظر إلى انعدام الأمن الوظيفي في هذا النموذج باعتباره عاملاً وسيطاً يصف كيفية ترجمة القلق بشأن الذكاء الاصطناعي إلى إجهاد عاطفي، بينما يُنظر إلى المرونة النفسية باعتبارها متغيراً مُعدِّلاً يحدد شدة هذه الارتباطات. ومن شأن الجمع بين «النظرية التبادلية للتوتر والتكيف» و«نظرية الحفاظ على الموارد» (COR) أن يساعد الدراسة على تقديم رؤية شاملة للردود الفعل المعرفية والعاطفية للموظفين تجاه التغييرات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التي تؤثر على مكان العمل.

وتتبنى الدراسة تصميمًا بحثيًّا كميًّا ومستعرضًا. وقد أُجري استبيان لجمع البيانات من 325 موظفًا يعملون في الجامعات الحكومية. وستتألف العينة من موظفين أكاديميين وإداريين، مما يوفر نطاقًا واسعًا من الموظفين المعرضين للتحول الرقمي والتقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي في مكان العمل. وتم قياس القلق من الذكاء الاصطناعي، وانعدام الأمن الوظيفي، والإرهاق العاطفي، والمرونة النفسية بمساعدة مقاييس قياس معتمدة. وقد استُخدم مقياس ليكرت المكون من خمس نقاط لقياس جميع المتغيرات. وأُجري تحليل البيانات بمساعدة برنامج SPSS 25 وبرنامج PROCESS Macro. وتم اختبار صحة نموذج القياس بمساعدة التحليل العاملي التأكيدي (CFA) الذي أُجري على برنامج AMOS. واستُخدمت التحليلات القائمة على الانحدار وطرق التمهيد (5,000 عينة معادة) لاختبار العلاقات الفرضية. الإجراءات: استُخدم نموذج PROCESS Macro رقم 59 لتحليل نموذج الوساطة المعتدلة الذي يمكنه فحص الآثار غير المباشرة وكذلك العلاقات الشرطية. وشمل التحليل أيضًا متغيرات تحكم مثل العمر والجنس ومدة الخدمة ونوع الوظيفة.

تُظهر النتائج أن تأثير القلق من الذكاء الاصطناعي على انعدام الأمن الوظيفي والإرهاق العاطفي هو تأثير ذو دلالة إحصائية وإيجابي. فالعاملون الذين يعانون من قلق أكبر ناجم عن الذكاء الاصطناعي هم أكثر عرضة للشعور بالتهديد من مخاطر استقرار الوظيفة والوصول إلى حالة من الاستنزاف العاطفي. كما تم تحديد انعدام الأمن الوظيفي باعتباره مؤشراً تنبؤياً ذا دلالة إحصائية للإرهاق العاطفي، مما يثبت أنه عامل إجهاد حاسم في مكان العمل. وتقدم النتائج أيضاً دليلاً قوياً على الدور الوسيط لانعدام الأمن الوظيفي في العلاقة بين القلق من الذكاء الاصطناعي والإرهاق العاطفي. وهذا يعني أن القلق من الذكاء الاصطناعي هو أحد أسباب الإرهاق العاطفي، الذي يحدث بشكل رئيسي بسبب تزايد مشاعر انعدام الأمن الوظيفي. أما بالنسبة للتأثيرات المعتدلة، فإن العلاقة بين حالة انعدام الأمن الوظيفي والإرهاق العاطفي تضعف مع وجود المرونة النفسية، مما يعني أن المرونة النفسية تعمل على التخفيف من التأثير السلبي لعدم اليقين الوظيفي على العواطف. ومع ذلك، وعلى عكس المعتقدات السائدة، فإن المرونة النفسية تعزز العلاقة بين القلق من الذكاء الاصطناعي والإرهاق العاطفي في ظروف محددة. تشير هذه النتيجة المفاجئة إلى أن الأفراد ذوي المرونة النفسية العالية يمكن أن يشاركوا بشكل أكثر نشاطًا في القضايا المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وبالتالي، يبذلون استثمارًا عاطفيًّا أكبر، مما يؤدي إلى إرهاق عاطفي أعلى. علاوة على ذلك، يشير اختبار الوساطة المعتدلة إلى أن العلاقة غير المباشرة بين القلق من الذكاء الاصطناعي والإرهاق العاطفي عبر انعدام الأمن الوظيفي تتضاءل مع ارتفاع المرونة النفسية، مما يشير إلى دورها كشرط حدودي في النموذج المقدم.

تقدم هذه الدراسة مساهمات متنوعة في الأدبيات. أولاً، تستند الدراسة إلى دراسات سابقة حول الذكاء الاصطناعي من خلال النظر في آثاره النفسية بدلاً من التركيز فقط على الأهداف التكنولوجية أو الأداء. ثانياً، توفر الدراسة نظرة أعمق على الآليات التي تكمن وراء العلاقة بين القلق من الذكاء الاصطناعي ورفاهية الموظفين من خلال تحديد انعدام الأمن الوظيفي كعامل وسيط رئيسي. ثالثًا، تقدم الدراسة نهجًا جديدًا لفهم المرونة النفسية، حيث تُظهر طابعها المزدوج وخصوصيتها حسب الموقف. وعلى الرغم من أن المرونة النفسية تلعب دورًا وقائيًا في التخفيف من العواقب السلبية لانعدام الأمن الوظيفي، إلا أنها قد تزيد أيضًا من شدة العواقب العاطفية للقلق من الذكاء الاصطناعي في بعض الظروف. ومن خلال الجمع بين نظريتين رئيسيتين، وهما «النظرية التفاعلية للتوتر والتكيف» و«نظرية الحفاظ على الموارد»، تقدم هذه الدراسة نموذجًا مفصلاً لكيفية تأثير التوتر المرتبط بالذكاء الاصطناعي على الموظفين. من الناحية العملية، تشير النتائج إلى أنه من الضروري مراعاة ليس فقط التكيف التكنولوجي للمؤسسات، بل أيضًا الصحة النفسية للموظفين خلال عملية التحول الرقمي. وبشكل عام، تسهم هذه الدراسة في تكوين رؤية أكثر تعقيدًا للتفاعل بين التغيير التكنولوجي والنتائج النفسية للموظفين في البيئات التنظيمية المعاصرة.

Résumé structuré :

L'objectif principal de cette recherche est d'évaluer les implications psychologiques de l'anxiété liée à l'intelligence artificielle (IA) sur l'épuisement émotionnel des salariés. Plus précisément, cette étude explore les liens directs et indirects entre l'anxiété liée à l'IA et l'épuisement émotionnel à l'aide d'un modèle de médiation modérée. Dans ce modèle, la précarité de l’emploi est considérée comme un facteur de médiation qui décrit comment l’anxiété liée à l’IA se traduit par une tension émotionnelle, tandis que la résilience psychologique est considérée comme une variable modératrice qui détermine l’intensité de ces associations. La combinaison de la théorie transactionnelle du stress et de l’adaptation et de la théorie de la conservation des ressources (COR) devrait permettre à cette étude d’offrir une vision globale des réactions cognitives et émotionnelles des salariés face aux changements liés à l’IA qui affectent le lieu de travail.

L’étude adopte un plan de recherche quantitatif et transversal. Une enquête a été menée auprès de 325 employés travaillant dans des universités publiques afin de recueillir les données. L’échantillon se compose d’employés du corps enseignant et du personnel administratif, ce qui offre un large éventail de profils exposés à la transformation numérique et aux technologies basées sur l’IA sur leur lieu de travail. L’anxiété liée à l’IA, la précarité de l’emploi, l’épuisement émotionnel et la résilience psychologique ont été mesurés à l’aide d’échelles de mesure validées. Une échelle de Likert à cinq points a été utilisée pour mesurer toutes les variables. L’analyse des données a été réalisée à l’aide de SPSS 25 et de PROCESS Macro. La validité du modèle de mesure a été testée à l’aide d’une analyse factorielle confirmatoire (AFC) effectuée sur AMOS. Des analyses par régression et des méthodes de bootstrapping (5 000 rééchantillonnages) ont été utilisées pour tester les relations entre les hypothèses. Procédures : la macro PROCESS modèle 59 a été utilisée pour analyser le modèle de médiation modérée permettant d’examiner à la fois les effets indirects et les relations conditionnelles. L’analyse a également inclus des variables de contrôle telles que l’âge, le sexe, l’ancienneté et le type d’emploi.

Les résultats montrent que l’effet de l’anxiété liée à l’intelligence artificielle sur la précarité de l’emploi et l’épuisement émotionnel est significatif et positif. Les travailleurs présentant un niveau d’anxiété plus élevé induit par l’IA sont plus susceptibles de se sentir menacés par le risque lié à la stabilité de leur emploi et de souffrir d’épuisement émotionnel. De plus, la précarité de l’emploi s’avère être un prédicteur significatif de l’épuisement émotionnel, ce qui en fait un facteur de stress majeur sur le lieu de travail. Ces résultats apportent également une preuve solide du rôle de médiation joué par la précarité de l’emploi dans l’association entre l’anxiété liée à l’IA et l’épuisement émotionnel. Cela implique que l’anxiété liée à l’IA est l’une des causes de l’épuisement émotionnel, qui résulte principalement d’un sentiment accru de précarité de l’emploi. En ce qui concerne les effets modérateurs, le lien entre la précarité de l’emploi et l’épuisement émotionnel s’affaiblit en présence de résilience psychologique, ce qui signifie que celle-ci contribue à atténuer l’influence négative de l’incertitude professionnelle sur les émotions. Néanmoins, contrairement aux idées reçues, la résilience psychologique renforce le lien entre l’anxiété liée à l’IA et l’épuisement émotionnel dans certaines circonstances spécifiques. Ce résultat surprenant indique que les individus très résilients peuvent s’impliquer plus activement dans les questions liées à l’IA et, par conséquent, s’investir davantage sur le plan émotionnel, ce qui se traduit par un épuisement émotionnel plus important. De plus, le test de médiation modérée montre que la relation indirecte entre l’anxiété liée à l’IA et l’épuisement émotionnel, passant par la précarité de l’emploi, diminue à mesure que la résilience psychologique augmente, ce qui implique son rôle de condition limite dans le modèle présenté.

Cette étude apporte plusieurs contributions à la littérature. Premièrement, elle s’appuie sur des études antérieures consacrées à l’intelligence artificielle en s’intéressant à ses implications psychologiques plutôt qu’aux seuls objectifs technologiques ou de performance. Deuxièmement, elle permet de mieux comprendre les mécanismes qui sous-tendent la relation entre l’anxiété liée à l’IA et le bien-être des salariés en identifiant la précarité de l’emploi comme un facteur médiateur majeur. Troisièmement, cette recherche propose une nouvelle approche pour comprendre la résilience psychologique, en mettant en évidence sa dualité et sa spécificité situationnelle. Bien que la résilience joue un rôle protecteur en atténuant les conséquences négatives de la précarité de l’emploi, elle peut également, dans certaines circonstances, accroître l’intensité des conséquences émotionnelles de l’anxiété liée à l’IA. En combinant deux théories clés, à savoir la théorie transactionnelle du stress et de l’adaptation et la théorie de la conservation des ressources, cette étude propose un modèle détaillé de la manière dont le stress lié à l’IA influence les salariés. Dans la pratique, les résultats indiquent qu’il est essentiel de prendre en compte non seulement l’adaptation technologique des organisations, mais aussi la santé psychologique des salariés au cours du processus de transformation numérique. Dans l’ensemble, la présente étude contribue à une vision plus nuancée de l’interaction entre le changement technologique et les conséquences psychologiques pour les salariés dans les contextes organisationnels contemporains.

Resumen estructurado:

El objetivo principal de esta investigación es evaluar las implicaciones psicológicas de la ansiedad ante la inteligencia artificial (IA) en el agotamiento emocional de los empleados. En concreto, la investigación analiza las relaciones directas e indirectas entre la ansiedad ante la IA y el agotamiento emocional mediante un modelo de mediación moderada. En este modelo, la inseguridad laboral se considera un factor mediador que describe cómo la ansiedad ante la IA se traduce en tensión emocional, mientras que la resiliencia psicológica se considera una variable moderadora que determina la intensidad de estas asociaciones. La combinación de la Teoría Transaccional del Estrés y la Afrontamiento y la Teoría de la Conservación de Recursos (COR) debería ayudar al estudio a ofrecer una visión holística de las reacciones cognitivas y emocionales de los empleados ante los cambios relacionados con la IA que afectan al lugar de trabajo.

El estudio adopta un diseño de investigación cuantitativo y transversal. Se llevó a cabo una encuesta para recabar datos de 325 empleados que trabajan en universidades públicas. La muestra estará compuesta por personal académico y administrativo, lo que ofrece una amplia gama de empleados expuestos a la transformación digital y a las tecnologías basadas en la IA en el lugar de trabajo. La ansiedad ante la inteligencia artificial, la inseguridad laboral, el agotamiento emocional y la resiliencia psicológica se midieron con la ayuda de escalas de medición validadas. Se utilizó una escala de Likert de cinco puntos para medir todas las variables. El análisis de los datos se realizó con la ayuda de SPSS 25 y PROCESS Macro. La validez del modelo de medición se comprobó mediante un análisis factorial confirmatorio (CFA) realizado en AMOS. Se utilizaron análisis basados en regresión y métodos de bootstrapping (5 000 remuestreos) para comprobar las relaciones hipotéticas. Procedimientos: Se utilizó el modelo 59 de la macro PROCESS para analizar el modelo de mediación moderada, que permitía examinar tanto los efectos indirectos como las relaciones condicionales. El análisis también incluyó variables de control como la edad, el género, la antigüedad en el puesto y el tipo de trabajo.

Los resultados muestran que el efecto de la ansiedad ante la inteligencia artificial sobre la inseguridad laboral y el agotamiento emocional es significativo y positivo. Los trabajadores con mayor ansiedad provocada por la IA son más propensos a sentirse más amenazados por el riesgo de perder la estabilidad laboral y a sufrir agotamiento emocional. Asimismo, se ha identificado que la inseguridad laboral es un predictor significativo del agotamiento emocional, lo que la confirma como un factor de estrés crítico en el lugar de trabajo. Los hallazgos también aportan una sólida evidencia del papel mediador de la inseguridad laboral en la asociación entre la ansiedad ante la IA y el agotamiento emocional. Esto implica que la ansiedad ante la IA es una de las causas del agotamiento emocional, que se produce principalmente debido a una mayor sensación de inseguridad laboral. En cuanto a los efectos moderadores, la asociación entre el estado de inseguridad laboral y el agotamiento emocional se debilita con la resiliencia psicológica, lo que significa que esta sirve para mitigar la influencia adversa de la incertidumbre laboral sobre las emociones. No obstante, a diferencia de lo que se suele creer, la resiliencia psicológica refuerza la asociación entre la ansiedad ante la IA y el agotamiento emocional en circunstancias específicas. Este sorprendente resultado indica que las personas muy resilientes pueden implicarse más activamente en las cuestiones relacionadas con la IA y, por lo tanto, realizar una mayor inversión emocional, lo que se traduce en un mayor agotamiento emocional. Además, la prueba de mediación moderada indica que la relación indirecta entre la ansiedad ante la IA y el agotamiento emocional a través de la inseguridad laboral disminuye al aumentar la resiliencia psicológica, lo que implica su papel como condición límite en el modelo presentado.

Este estudio aporta varias contribuciones a la literatura. En primer lugar, se basa en estudios previos sobre la inteligencia artificial al analizar sus implicaciones psicológicas, en lugar de centrarse únicamente en los objetivos tecnológicos o de rendimiento. En segundo lugar, ofrece una mejor comprensión de los mecanismos que subyacen a la relación entre la ansiedad ante la IA y el bienestar de los empleados, al identificar la inseguridad laboral como un factor mediador principal. En tercer lugar, la investigación ofrece un nuevo enfoque para comprender la resiliencia psicológica, mostrando su dualidad y su carácter específico según la situación. Aunque la resiliencia desempeña un papel protector a la hora de mitigar las consecuencias adversas de la inseguridad laboral, también puede aumentar la intensidad de las consecuencias emocionales de la ansiedad ante la IA en determinadas circunstancias. Combinando dos teorías clave —a saber, la teoría transaccional del estrés y la afrontamiento y la teoría de la conservación de recursos—, este estudio ofrece un modelo detallado de cómo el estrés relacionado con la IA influye en los empleados. En la práctica, los resultados indican que es esencial tener en cuenta no solo la adaptación tecnológica de las organizaciones, sino también la salud psicológica de los empleados durante el proceso de transformación digital. En conjunto, el presente estudio contribuye a una visión más sofisticada de la interacción entre el cambio tecnológico y los resultados psicológicos de los empleados en los entornos organizativos contemporáneos.

结构化摘要：

本研究的主要目的是评估人工智能（AI）焦虑对员工情绪耗竭的心理影响。具体而言，本研究借助调节中介模型，探讨了AI焦虑与情绪耗竭之间的直接和间接关联。在此模型中，工作不安全感被视为中介变量，描述了对人工智能的焦虑如何转化为情绪压力；而心理韧性则被视为调节变量，决定这些关联的强度。通过结合“压力与应对的交易理论”和“资源保存理论”（COR），本研究有望对员工面对影响工作场所的人工智能相关变化时所产生的认知和情绪反应提供全面的洞察。

本研究采用定量横断面研究设计。通过问卷调查收集了325名公立大学员工的数据。样本包括教学和行政人员，涵盖了在工作场所接触数字化转型和基于人工智能技术的广泛员工群体。人工智能焦虑、工作不安全感、情绪耗竭和心理韧性均通过经验证的测量量表进行评估。所有变量均采用五点李克特量表进行测量。数据分析借助SPSS 25和PROCESS Macro软件完成。测量模型的有效性通过在AMOS上进行的确认性因子分析（CFA）进行检验。采用基于回归的分析和自举法（5,000次重采样）来检验假设关系。分析流程：采用PROCESS宏模型59对调节中介模型进行分析，该模型既可考察间接效应，也能分析条件性关系。分析中还纳入了年龄、性别、工龄和职位类型等控制变量。

结果表明，人工智能焦虑对工作不安全感及情绪耗竭的影响显著且为正向。受人工智能引发的焦虑程度越高的员工，越容易因工作稳定性风险而感到威胁，并出现情绪耗竭。此外，工作不安全感被确认为情绪耗竭的重要预测变量，这证明其是职场中的关键压力源。研究结果还为工作不安全感在人工智能焦虑与情绪耗竭关联中的中介作用提供了有力证据。这意味着人工智能焦虑是情绪耗竭的成因之一，而情绪耗竭主要源于对就业不安全感的加剧。就调节效应而言，随着心理韧性的增强，就业不安全感与情绪耗竭之间的关联会减弱，这意味着心理韧性有助于缓解就业不确定性对情绪的负面影响。然而，与传统观点不同的是，在特定情况下，心理韧性反而会增强人工智能焦虑与情绪耗竭之间的关联。这一出人意料的结果表明，心理韧性极强的人可能会更积极地参与与人工智能相关的问题，从而投入更多情感，进而导致更高的情绪耗竭。此外，调节中介检验表明，人工智能焦虑与情绪耗竭通过就业不安全感建立的间接关系会随着心理韧性的提高而减弱，这表明心理韧性在所提出的模型中起到了边界条件的作用。

本研究对相关文献做出了多方面贡献。首先，它基于先前关于人工智能的研究，着眼于其心理影响，而非仅关注技术或绩效目标。其次，通过将工作不安全感确定为主要中介因素，本研究更深入地阐明了人工智能焦虑与员工福祉之间关系背后的机制。第三，本研究为理解心理韧性提供了一种新视角，揭示了其双重性和情境特异性。尽管韧性在缓解工作不安全感的不利后果方面发挥着保护作用，但在某些情况下，它也会加剧人工智能焦虑带来的情绪影响。本研究结合了“应激与应对交易理论”和“资源保守理论”这两大核心理论，构建了一个关于人工智能相关压力如何影响员工的详尽模型。在实践中，研究结果表明，在数字化转型过程中，不仅要考虑组织的技术调整，还必须关注员工的心理健康。总体而言，本研究为当代组织环境中技术变革与员工心理结果之间相互作用的更深入理解提供了新的视角。

关键词：管理与组织，人工智能焦虑，工作不安全感，情绪耗竭，心理韧性。

Структурированное резюме:

Основная цель данного исследования заключается в оценке психологических последствий тревоги, связанной с искусственным интеллектом (ИИ), для эмоционального истощения сотрудников. В частности, в рамках исследования изучаются прямые и косвенные связи между тревогой, связанной с ИИ, и эмоциональным истощением с помощью модели опосредованного влияния с учетом модерирующих факторов. В данной модели неуверенность в занятости рассматривается как медиаторный фактор, описывающий, как тревога, связанная с ИИ, преобразуется в эмоциональное напряжение, а психологическая резилиентность — как модераторная переменная, определяющая интенсивность этих связей. Сочетание транзакционной теории стресса и копинга с теорией сохранения ресурсов (COR) должно помочь исследованию дать целостное представление о когнитивных и эмоциональных реакциях сотрудников на изменения, связанные с ИИ и затрагивающие рабочую среду.

В исследовании используется количественный перекрестный дизайн. Был проведен опрос с целью сбора данных среди 325 сотрудников, работающих в государственных университетах. Выборка будет состоять из научно-преподавательского и административного персонала, что обеспечивает широкий спектр сотрудников, подверженных влиянию цифровой трансформации и технологий на основе ИИ на рабочем месте. Тревога, связанная с искусственным интеллектом, неуверенность в завтрашнем дне, эмоциональное истощение и психологическая устойчивость измерялись с помощью валидизированных шкал. Для измерения всех переменных использовалась пятибалльная шкала Лайкерта. Анализ данных проводился с помощью SPSS 25 и PROCESS Macro. Валидность модели измерения проверялась с помощью подтверждающего факторного анализа (CFA), выполненного в AMOS. Для проверки гипотез о взаимосвязях использовались регрессионные анализы и методы бутстреппинга (5 000 повторных выборок). Методы: для анализа модели опосредованного влияния с модераторами, позволяющей изучить как косвенные эффекты, так и условные взаимосвязи, использовалась модель 59 макроса PROCESS. Анализ также включал контрольные переменные, такие как возраст, пол, стаж работы и тип должности.

Результаты показывают, что влияние тревоги, связанной с искусственным интеллектом, на неуверенность в завтрашнем дне и эмоциональное истощение является значимым и положительным. Работники, испытывающие более сильную тревогу, вызванную ИИ, с большей вероятностью чувствуют угрозу стабильности своего рабочего места и подвержены эмоциональному истощению. Кроме того, неуверенность в завтрашнем дне была определена как значимый предиктор эмоционального истощения, что подтверждает её статус критического стрессора на рабочем месте. Полученные данные также предоставляют убедительные доказательства посреднической роли неуверенности в завтрашнем дне в связи между тревогой, связанной с ИИ, и эмоциональным истощением. Это означает, что тревога, связанная с ИИ, является одной из причин эмоционального истощения, которое возникает главным образом из-за усиления чувства неуверенности в занятости. Что касается модераторных эффектов, то связь между состоянием неуверенности в занятости и эмоциональным истощением ослабевает при наличии психологической устойчивости, что означает, что она служит для смягчения негативного влияния неопределенности в сфере занятости на эмоциональное состояние. Тем не менее, вопреки распространенным представлениям, психологическая устойчивость усиливает связь между тревогой, связанной с ИИ, и эмоциональным истощением в определенных обстоятельствах. Этот неожиданный результат указывает на то, что люди с высокой психологической устойчивостью могут более активно вовлекаться в вопросы, связанные с ИИ, и, таким образом, вкладывать больше эмоциональных ресурсов, что приводит к более сильному эмоциональному истощению. Кроме того, тест на опосредованную медиацию показывает, что косвенная связь между тревогой, связанной с ИИ, и эмоциональным истощением через неуверенность в завтрашнем дне ослабевает с ростом психологической устойчивости, что указывает на её роль в качестве граничного условия в представленной модели.

Данное исследование вносит ряд вкладов в научную литературу. Во-первых, оно развивает предыдущие исследования в области искусственного интеллекта, рассматривая его психологические последствия, а не ограничиваясь исключительно технологическими или производственными целями. Во-вторых, оно позволяет глубже понять механизмы, лежащие в основе связи между тревогой, связанной с ИИ, и благополучием сотрудников, выделяя неуверенность в завтрашнем дне как основной посреднический фактор. В-третьих, исследование предлагает новый подход к пониманию психологической устойчивости, демонстрируя её двойственность и ситуативную специфику. Хотя устойчивость играет защитную роль в смягчении негативных последствий неуверенности в завтрашнем дне, в некоторых обстоятельствах она также может усиливать интенсивность эмоциональных последствий тревоги, связанной с ИИ. Объединяя две ключевые теории — транзакционную теорию стресса и преодоления и теорию сохранения ресурсов — данное исследование предлагает подробную модель того, как стресс, связанный с ИИ, влияет на сотрудников. На практике результаты указывают на то, что в процессе цифровой трансформации необходимо учитывать не только технологическую адаптацию организаций, но и психологическое здоровье сотрудников. В целом, настоящее исследование вносит вклад в формирование более комплексного представления о взаимодействии между технологическими изменениями и психологическими последствиями для сотрудников в современных организационных условиях.

संरचित सारांश:

इस शोध का मुख्य उद्देश्य कर्मचारियों के भावनात्मक थकान पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) चिंता के मनोवैज्ञानिक प्रभावों का आकलन करना है। विशेष रूप से, यह शोध एक मध्यस्थता मॉडल की सहायता से AI चिंता और भावनात्मक थकान के बीच प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष संबंधों का अन्वेषण करता है।

इस मॉडल में नौकरी की असुरक्षा को एक मध्यस्थ कारक के रूप में देखा गया है जो यह बताता है कि एआई को लेकर चिंता भावनात्मक तनाव में कैसे बदलती है, और मनोवैज्ञानिक लचीलेपन को एक विनियामक चर के रूप में देखा गया है जो इन संबंधों की तीव्रता को निर्धारित करता है। तनाव और मुकाबले के लेन-देन सिद्धांत और संसाधनों के संरक्षण (COR) सिद्धांत के संयोजन से इस अध्ययन को कार्यस्थल को प्रभावित करने वाले एआई-संबंधी परिवर्तनों पर कर्मचारियों की संज्ञानात्मक और भावनात्मक प्रतिक्रियाओं में एक समग्र अंतर्दृष्टि प्रदान करने में मदद मिलनी चाहिए।

यह अध्ययन एक मात्रात्मक, क्रॉस-सेक्शनल शोध डिज़ाइन अपनाता है। सार्वजनिक विश्वविद्यालयों में काम करने वाले 325 कर्मचारियों से डेटा प्राप्त करने के लिए एक सर्वेक्षण किया गया। नमूने में शैक्षणिक और प्रशासनिक कर्मचारी शामिल होंगे, जो उन कर्मचारियों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो कार्यस्थल पर डिजिटल परिवर्तन और एआई-आधारित प्रौद्योगिकियों के संपर्क में हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता, नौकरी की असुरक्षा, भावनात्मक थकान और मनोवैज्ञानिक लचीलेपन को मान्य मापन पैमानों की मदद से मापा गया था। सभी चरों को मापने के लिए एक पाँच-बिंदु लाइकर्ट पैमाने का उपयोग किया गया। डेटा का विश्लेषण SPSS 25 और PROCESS मैक्रो की मदद से किया गया। मापन मॉडल की वैधता का परीक्षण AMOS पर किए गए पुष्टिकारी कारक विश्लेषण (CFA) की मदद से किया गया। परिकल्पना संबंधों का परीक्षण करने के लिए प्रतिगमन-आधारित विश्लेषण और बूटस्ट्रैपिंग विधियों (5,000 पुनः-नमूने) का उपयोग किया गया। प्रक्रियाएं: PROCESS Macro मॉडल 59 का उपयोग मॉडरेटेड मध्यस्थता मॉडल का विश्लेषण करने के लिए किया गया था, जो अप्रत्यक्ष प्रभावों के साथ-साथ सशर्त संबंधों की भी जांच कर सकता था। विश्लेषण में आयु, लिंग, कार्यकाल और नौकरी के प्रकार जैसे नियंत्रण चरों को भी शामिल किया गया था।

परिणाम बताते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिंता का नौकरी की असुरक्षा और भावनात्मक थकान पर प्रभाव महत्वपूर्ण और सकारात्मक है। एआई से प्रेरित अधिक चिंता वाले श्रमिकों के नौकरी की स्थिरता के जोखिम से अधिक खतरा महसूस करने और भावनात्मक थकान प्राप्त करने की अधिक संभावना है। साथ ही, नौकरी की असुरक्षा को भावनात्मक थकान का एक महत्वपूर्ण पूर्वानुमानक के रूप में पहचाना गया है, जो इसे कार्यस्थल में एक महत्वपूर्ण तनावकारी के रूप में साबित करता है। निष्कर्ष एआई चिंता और भावनात्मक थकान के बीच के संबंध में नौकरी की असुरक्षा की मध्यस्थ स्थिति का एक शक्तिशाली प्रमाण भी देते हैं। इसका तात्पर्य यह है कि एआई चिंता भावनात्मक थकान के कारणों में से एक है, जो मुख्य रूप से नौकरी की असुरक्षा की बढ़ी हुई भावनाओं के कारण होती है। जहाँ तक मध्यस्थता प्रभावों का सवाल है, नौकरी की असुरक्षा की स्थिति और भावनात्मक थकान के बीच का संबंध मनोवैज्ञानिक लचीलेपन के साथ कमजोर पड़ता है, जिसका अर्थ है कि यह रोजगार की अनिश्चितता के भावनाओं पर प्रतिकूल प्रभाव को कम करने का काम करता है। फिर भी, पारंपरिक विश्वासों के विपरीत, मनोवैज्ञानिक लचीलापन विशिष्ट परिस्थितियों में एआई चिंता और भावनात्मक थकान के बीच के संबंध को बढ़ाता है। यह आश्चर्यजनक परिणाम इंगित करता है कि बहुत अधिक लचीले व्यक्ति एआई-संबंधी मुद्दों में अधिक सक्रिय रूप से शामिल हो सकते हैं, और इस प्रकार, अधिक भावनात्मक निवेश कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अधिक भावनात्मक थकान होती है। इसके अलावा, मध्यस्थता परीक्षण यह दर्शाता है कि नौकरी की असुरक्षा के माध्यम से एआई चिंता और भावनात्मक थकान के बीच अप्रत्यक्ष संबंध मनोवैज्ञानिक लचीलेपन में वृद्धि के साथ कम हो जाता है, जो प्रस्तुत मॉडल में एक सीमांत स्थिति के रूप में इसकी भूमिका को इंगित करता है।

इस अध्ययन में साहित्य में विभिन्न योगदान दिए गए हैं। पहला, यह केवल तकनीकी या प्रदर्शन लक्ष्यों के विपरीत, इसके मनोवैज्ञानिक निहितार्थों को देखने के द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पिछले अध्ययनों पर आधारित है। दूसरा, यह नौकरी की असुरक्षा को एक प्रमुख मध्यस्थ कारक के रूप में इंगित करके एआई चिंता और कर्मचारी कल्याण के बीच संबंध के अंतर्निहित तंत्रों में बेहतर अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। तीसरा, यह शोध मनोवैज्ञानिक लचीलेपन को समझने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है, जो इसकी द्वैतता और परिस्थिति-विशिष्टता को दर्शाता है। यद्यपि लचीलापन नौकरी की अनिश्चितता के प्रतिकूल परिणामों को कम करने में सुरक्षात्मक भूमिका निभाता है, फिर भी यह कुछ परिस्थितियों में एआई चिंता के भावनात्मक परिणामों की तीव्रता को भी बढ़ा सकता है। दो प्रमुख सिद्धांतों, अर्थात् तनाव और मुकाबले का लेन-देन सिद्धांत और संसाधनों का संरक्षण सिद्धांत, को मिलाकर यह अध्ययन इस बात का एक विस्तृत मॉडल प्रस्तुत करता है कि एआई-संबंधी तनाव कर्मचारियों को कैसे प्रभावित करता है।

व्यावहारिक रूप से, परिणाम इंगित करते हैं कि डिजिटल परिवर्तन की प्रक्रिया के दौरान न केवल संगठनों के तकनीकी समायोजन पर, बल्कि कर्मचारियों के मनोवैज्ञानिक स्वास्थ्य पर भी विचार करना आवश्यक है। कुल मिलाकर, यह वर्तमान अध्ययन समकालीन संगठनात्मक परिवेश में तकनीकी परिवर्तन और कर्मचारियों के मनोवैज्ञानिक परिणामों के बीच की परस्पर क्रिया के अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण में योगदान देता है।