芬兰一家公共卫生和社会护理组织中员工对不同服务领域人工智能应用情况的看法：一项横断面混合方法研究

《BMC Health Services Research》：Employee perceptions of AI adoption across service domains in a Finnish public health and social care organization: a cross-sectional mixed-methods study

　　

摘要

背景

关于单一多部门公共组织内不同服务领域的员工对人工智能（AI）采纳的看法的实证证据非常有限。因此，本研究考察了负责健康和社会服务的芬兰公共福利服务组织中四个服务领域在自我报告的AI使用情况、感知能力、培训需求、障碍以及动机方面的差异。

方法

2025年8月至9月期间，对该组织的所有员工进行了一项横断面、混合方法的在线调查（样本量N=437；响应率为10.3%；各领域响应率在6%至25%之间）。调查设计和分析方法借鉴了“技术的接受与使用统一理论”（UTAUT）。定量数据通过描述性统计、卡方检验、单因素方差分析（one-way ANOVA）和斯皮尔曼相关性分析进行处理。开放式回答则通过反思性主题分析进行解读。

结果

四个服务领域中员工自我报告的AI使用情况存在差异：战略和共享服务领域的员工使用率为78%，而老年人和残疾人服务领域的员工使用率为28%（χ2(3) = 59.81，p < 0.001，Cramér’s V = 0.38）。AI使用者的感知能力（平均分2.7/5）和动机取向在各领域之间没有差异。总体而言，培训需求较高（平均分3.6/5），其中感知能力与培训需求之间的关联最为显著（ρ = ?0.51）。在非使用者中，排名最高的障碍因素反映了促进条件。六个定性主题中有三个都指向UTAUT理论中的相同促进条件。

结论

不同服务领域在生成式AI采纳方面的差异表明，结构性促进条件可能会影响以培训为重点的干预措施是否能够在多部门公共组织中转化为实际的应用。