Страницы: 143-152 |
DOI: 10.37724/RSU.2026.3.79.015 |
EDN: — |
УДК: 316.6:004.8
АннотацияШирокое внедрение искусственного интеллекта в профессиональную деятельность актуализирует проблему психологических детерминантов стратегий его использования лидерами. В разработанной психологической модели деятельности лидера переговорного процесса в эргатической системе «Человек — искусственный интеллект — Человек» лидер рассматривается как назначенный руководитель подгруппы, реализующий деятельность через интеграцию команды и координацию работы с искусственным интеллектом. Ключевым компонентом модели выступает типология стратегий использования искусственного интеллекта (игнорирующая, пассивно-доверительная, активно-аналитическая). В качестве предикторов выбора стратегии выдвинуты мотивация достижения, интернальный локус контроля, толерантность к неопределенности, а также профессиональный опыт (операционализируемый через возраст). Цель исследования — эмпирическая проверка влияния личностных характеристик и профессионального опыта на выбор стратегии использования искусственного интеллекта на выборке из 108 лидеров переговорного процесса (средний возраст составляет 34,2 года, стандартное отклонение — 9,0). Гипотезы исследования: более высокие показатели мотивации достижения, интернального локуса контроля и толерантности к неопределенности связаны с выбором аналитической стратегии использования искусственного интеллекта; лидеры переговорного процесса старшего возраста чаще выбирают аналитическую стратегию использования искусственного интеллекта. Применялись психодиагностические методики для измерения указанных характеристик; стратегия фиксировалась по трехуровневой шкале с параллельной самооценкой и оценкой руководителя; статистическая обработка включала корреляционный и регрессионный анализ, критерий хи-квадрат, ANOVA и непараметрический критерий Краскела — Уоллиса. На этапах статистической обработки данных и перевода материалов на английский язык применялись технологии искусственного интеллекта (ChatGPT, GPT-4o); все результаты проверены. Концепция, текст и выводы сформированы исключительно автором. Исследование показало, что личностные характеристики (мотивация достижения, локус контроля, толерантность к неопределенности) не являются значимыми предикторами выбора стратегии использования искусственного интеллекта, тогда как возраст лидеров переговорного процесса обнаружил значимую немонотонную связь с выбором стратегии: у специалистов старше 30 лет полностью отсутствует пассивно-доверительная стратегия. Данный эффект интерпретируется в логике деятельностного подхода как проявление профессионального опыта, что составляет гипотезу дальнейших исследований. Перспективы исследования включают эмпирическую верификацию роли профессионального опыта через измерение стажа и количества проведенных переговоров, а также изучение организационно-деятельностных факторов и структурированных функциональных инструкций как детерминант выбора стратегии использования искусственного интеллекта.
нет
Список литературы
1. Бажин Е. Ф., Голынкина Е. А., Эткинд А. М. Метод исследования уровня субъективного кон-троля // Психологический журнал. — 1984. — Т. 5, № 3. — С. 152–162.
2. Бодров В. А. Психология профессиональной деятельности: теоретические и прикладные проблемы. — М. : Ин-т психологии РАН, 2006. — 623 с.
3. Забабурин Д. Р. Черты Большой пятерки как предикторы выбора переговорных стилей на примере HR-специалистов // Психологические исследования. — 2025. — Т. 18, № 104. — С. 1–11. — DOI: 10.54359/ps. v18i104.2015.
4. Иванова Е. М. Психологическая системная профессиография. — М. : ПЕР СЭ, 2003. — 208 с.
5. Климов Е. А., Носкова О. Г., Солнцева Г. Н. Психология труда, инженерная психология и эр-гономика : учеб. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Юрайт, 2023. — 661 с.
6. Корнилова Т. В. Новый опросник толерантности-интолерантности к неопределенности // Психологический журнал. — 2010. — Т. 31, № 1. — С. 74–86.
7. Кочнева А. Ю. Стратегии использования искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Психология. Историко-критические обзоры и современные исследования. — 2026. — Т. 15, № 3А. — С. 181–188. — DOI: 10.34670/AR.2026.95.29.017.
8. Леонтьев А. Н. Деятельность. Сознание. Личность. — М. : Политиздат, 1975. — 304 с.
9. Реан А. А. Психология личности: социализация, поведение, общение. — СПб. : Прайм-Еврознак, 2004. — 416 с.
10. Сорокоумова Е. А., Кочнева А. Ю. Модель деятельности лидера переговорного процесса в эргатической системе «Человек — Искусственный интеллект — Человек» // Человеческий капитал. — 2026. — № 6. — DOI: 10.25629/HC.2026.06.08.
11. An Early and Unequal Decline: Life Course Trajectories of Cognitive Aging in the United States / Y. C. Yang, C. E. Walsh, K. Shartle [et al.] // Journal of Aging and Health. — 2024. — Vol. 36, N 3-4. — Pp. 230–245. — DOI: 10.1177/08982643231184593.
12. Artificial intelligence in psychology / Gado S., Kempen R., Lingelbach K., Bipp T. // Psychology Learning & Teaching. — 2022. — Vol. 21, N 1. — Pp. 37–56. — DOI: 10.1177/14757257211037149.
13. Assessing the attitude towards artificial intelligence: introduction of the attitudes towards artificial intelligence scale (ATAIS) / C. Sindermann, P. Sha, M. Zhou [et al.] // KI — Künstliche Intelligenz. — 2021. — Vol. 35. — Pp. 109–118. — DOI: 10.1007/s13218-020-00689-0.
14. Calluso C., Devetag M. G. The impact of technology acceptance and personality traits on the willingness to use AI-assisted hiring practices // International Journal of Organizational Analysis. — 2025. — Vol. 33, N 5. — Pp. 1368–1385. — DOI: 10.1108/IJOA-06-2024-4562.
15. Cummins T., Jensen K. Friend or foe? Artificial intelligence (AI) and negotiation // International Journal of Commerce and Contracting. — 2024. — Vol. 8, N 1-2. — Pp. 35–43. — DOI: 10.1177/20555636241256852.
16. Dietvorst B. J., Simmons J. P., Massey C. Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err // Journal of Experimental Psychology: General. — 2015. — Vol. 144, N 1. — Pp. 114–126. — DOI: 10.1037/xge0000033.
17. Lee J. D., See K. A. Trust in automation // Human Factors. — 2004. — Vol. 46, N 1. — Pp. 50–80. — DOI: 10.1518/hfes.46.1.50_30392.
18. Logg J. M., Minson J. A., Moore D. A. Algorithm appreciation // Organizational Behavior and Human Decision Processes. — 2019. — Vol. 151. — Pp. 90–103. — DOI: 10.1016/j.obhdp.2018.12.005.
19. Marakas G. M., Yi M. Y., Johnson R. D. The multilevel and multifaceted character of computer self-efficacy: toward clarification of the construct and an integrative framework for research // Information Systems Research. — 1998. — Vol. 9, N 2. — Pp. 126–163. — DOI: 10.1287/isre.9.2.126.
20. McLain D. L. The MSTAT-I: A new measure of an individual’s tolerance for ambiguity // Educational and Psychological Measurement. — 1993. — Vol. 53, N 1. — Pp. 183–189. —DOI: 10.1177/0013164493053001020.
21. Mosier K. L., Skitka L. J. Human decision makers and automated decision aids // Automation and Human Performance / eds. R. Parasuraman, M. Mouloua. — Mahwah : Erlbaum, 1996. — Pp. 201–220.
22. Parasuraman R., Riley V. Humans and automation: Use, misuse, disuse, abuse // Human Factors. — 1997. — Vol. 39, N 2. — Pp. 230–253. — DOI: 10.1518/001872097778543886.
23. Schepman A., Rodway P. Initial validation of the general attitudes towards Artificial Intelligence Scale // Computers in Human Behavior Reports. — 2020. — Vol. 1. — Art. 100014. — DOI: 10.1016/j.chbr.2020.100014.
24. Schepman A., Rodway P. The General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS): Confirmatory Validation and Associations with Personality, Corporate Distrust, and General Trust // International Journal of Human-Computer Interaction. — 2023. — Vol. 39, N 13. — Pp. 2724–2741. — DOI: 10.1080/10447318.2022.2085400.
25. Sondern D., Hertel G. Employment Negotiations With an Algorithm? How AI as Negotiation Counterpart Would Affect Negotiators’ Trust and Subjective Value Expectations // Conflict Resolution Quarterly. — 2025. — Vol. 43, N 1. — Pp. 5–13. — DOI: 10.1002/crq.21472.
26. The technology acceptance model and adopter type analysis in the context of artificial intelligence /F. Ibrahim, J.-C. Münscher, M. Daseking, N.-T. Telle // Frontiers in Artificial Intelligence. — 2025. — Vol. 7. —Pp. 1–14. — DOI: 10.3389/frai.2024.1496518.
27. User acceptance of information technology / V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, F. D. Davis //MIS Quarterly. — 2003. — Vol. 27, N 3. — Pp. 425–478. — DOI: 10.2307/30036540.