عناصر مشابهة
Why Haven't Egyptian Hotels Embraced Artificial Intelligence, Robots and Automation Services in their Operations "RAISA"?
| العنوان بلغة أخرى: | لماذا لم تتبنى الفنادق المصرية خدمات الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة في عملياتها؟ |
|---|---|
| المصدر: | مجلة كلية السياحة والفنادق |
| الناشر: |
جامعة مدينة السادات - كلية السياحة والفنادق
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج5, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | مصر |
| التاريخ الميلادي: | 2021 |
| الصفحات: | 37 - 52 |
| DOI: | 10.21608/mfth.2021.239104 |
| ISSN: | 2537-0952 |
| رقم MD: | 1229693 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| LEADER | 07377nam a2200265 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 1977941 | ||
| 024 | |3 10.21608/mfth.2021.239104 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 044 | |b مصر | ||
| 100 | |a Ahmed, Gihan Nabil |e Author |9 527170 | ||
| 245 | |a Why Haven't Egyptian Hotels Embraced Artificial Intelligence, Robots and Automation Services in their Operations "RAISA"? | ||
| 246 | |a لماذا لم تتبنى الفنادق المصرية خدمات الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة في عملياتها؟ | ||
| 260 | |b جامعة مدينة السادات - كلية السياحة والفنادق |c 2021 |g ديسمبر | ||
| 300 | |a 37 - 52 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a تمتلك الفنادق المصرية الكبرى والحديثة بشتى أنحاء الجمهورية القدرة لتكون عاملا رئيسياً في الاقتصاد الرقمي العالمي الجديد، وذلك من خلال استثمارها المبكر في الذكاء الاصطناعي، حيث يحقق الذكاء الاصطناعي تطورات عظيمة في كافة قطاعات الاقتصاد بما في ذلك الفنادق، وأثبتت الدراسات السابقة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساهم بنحو 320 مليار دولار في اقتصاد الشرق الأوسط وذلك بحلول عام 2030، أي حوالي 11 % من الناتج القومي المحلي. تهدف الورقة البحثية إلى معرفة العقبات وكذلك الفرص والتحديات الموجودة في صناعة الضيافة في مصر عندما يتعلق الأمر بالأتمتة الناجحة واعتماد الذكاء الاصطناعي عليها. باستخدام المنهج الكمي، تم تصميم استبيان وتوزيعه على مديري نظم تقنية المعلومات وكذلك مديري العموم بالفنادق على كلا من فنادق محافظتي الأقصر والغردقة بإجمالي 163 استبيانًا صالحه للتحليل. وبعد نقل البيانات وتحليليها كشفت النتائج أن هناك عوامل محدده كان لها تأثيرا محددا وملحوظا لاعتماد الذكاء الاصطناعي والأتمتة، كان من أهمها: المعرفة البشرية والخدمات الحديثة المقدمة ونوع القسم والقدرة المؤسسية والرغبة والعناصر البيئية. جاءت المعرفة البشرية في الفنادق العامل الأكثر تأثيراً في اعتماد الأتمتة والذكاء الاصطناعي، تليها الخدمات وأنواع الأقسام وتطبيقات الروبوتات بينما البيئة المؤسسية كان لها أقل تأثير. توضح النتائج أيضا، أنه كان هناك عوامل فرعية للتأثير كان من أهمها السياسات الحكومية والدعم، تليها الأفكار والتصاميم، وتثقيف الموظفين. احتلت إدارة المعرفة والأنواع الروبوتية والتجربة الثقافية مع الذكاء الاصطناعي المرتبة الأخيرة. واختتمت الورقة، بمجموعة من التوصيات تركزت على ضرورة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات وأتمتة الخدمات في صناعة الضيافة، وتوفير البنية التحتية لذلك لأن هناك ما يحول دون ذلك من تحديثات مستمرة داخلها، وتقديم الدعم الحكومي لقطاع الضيافة، وتشجيع الفنادق من خلال تقديم الدعم المالي في صوره تسهيل وتيسير الاستثمارات في هذا القطاع تحديدا، كذلك تحقيق التعاون مع الشركات العالمية لصيانة الروبوتات لضمان الاستدامة بها، وتنفيذ مفهوم الضيافة الذكية لاكتساب ميزة تنافسية، وأخيرا مراعاة بعض العوامل الأخرى مثل الخدمة والجودة والسعر لتلك الأنظمة التي ستقدم بها خدمات الأغذية والمشروبات حيث يستمتع الضيف بلقاء ومشاهدة الطهاة أيضا. | ||
| 520 | |b Large Egyptian hotels have the ability nowadays to be an effective factor in the new global digital economy through their early investment in artificial intelligence, as artificial intelligence achieves great developments in all sectors of the economy, including hotels. Previous studies that artificial intelligence can contribute about 320 billion dollars to the economy of the Middle East by 2030, which means about 11% of the gross domestic product The study's goal is to find out what obstacles and challenges are there in the Egyptian hospitality industry when it comes to successful automation and AI adoption. A questionnaire was designed and distributed to the hotel's directors of information technology systems and general managers also. All Luxor Governorate hotels, as well as some Hurghada hotels, received a total of 163 questionnaire forms. The data was transmitted and analyzed, and the most important results were as follows: The results revealed that there are specific factors that had a specific and noticeable impact on the adoption of artificial intelligence and automation, The results showed, that there were sub-factors of influence which were government policies and support, followed by ideas and designs, and employee education. Knowledge management, robotic species, and cultural experience with artificial intelligence ranked last. The paper concluded, with a set of recommendations focused on the need to adopt artificial intelligence, robotics techniques, and automate services in the hospitality industry, providing the infrastructure for continuous updates. In addition, provide financial government support for the hospitality sector in the form of facilitating investment procedures, as well as achieving cooperation with international companies for the maintenance of robots to ensure their sustainability, implementing the concept of smart hospitality to gain a competitive advantage, and finally taking into account some other factors such as service, quality, and price for those smart systems in which food and beverage services will be provided where the guest enjoys watching the chef too. | ||
| 653 | |a الفنادق المصرية |a الإقتصاد الرقمي |a الأنظمة الذكية |a الدعم الحكومي | ||
| 692 | |a الذكاء الاصطناعي |a الروبوتات |a الضيافة الذكية |a تنفيذ ال RAISA |b Artificial Intelligence |b Robotics |b Smart Hospitality |b RAISA | ||
| 700 | |a Mennisi, Rania Mohamed |e Co-Author |9 656985 | ||
| 773 | |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات |6 Humanities, Multidisciplinary |c 009 |f Maǧallaẗ Kulliyyaẗ Al-Siyaḥaẗ wa Al-Fanādiq |l 002 |m مج5, ع2 |o 2042 |s مجلة كلية السياحة والفنادق |v 005 |x 2537-0952 | ||
| 856 | |u 2042-005-002-009.pdf |n https://mfth.journals.ekb.eg/article_239104.html | ||
| 930 | |d y |p y |q n | ||
| 995 | |a HumanIndex | ||
| 999 | |c 1229693 |d 1229693 | ||
