Partage inter-organisationnel de connaissances à l'ère de l'intelligence artificielle : le rôle médiateur de la numérisation des connaissances et de la collaboration inter-linguistique

Objectif Le mode de partage de connaissances inter-organisationnel (IKS) à l'ère de l'intelligence artificielle (IA) a subi de nouveaux changements, et la technologie IA fournit de nouveaux outils pour améliorer l'efficacité du partage de connaissances inter-organisationnel. Cet article vise à étudier l'impact du contenu généré par l'intelligence artificielle (AIGC) sur le partage de connaissances inter-organisationnel. Plus précisément, cet article cherche à découvrir comment la technologie IA peut être utilisée pour faciliter le flux de connaissances et l'innovation, et en fin de compte améliorer l'efficacité et la compétitivité des collaborations inter-organisationnelles. Conception/méthodologie/approche Les données proviennent de 323 membres de groupes numériques avec une base technologique IA participant à des activités de coopération inter-organisationnelle ou d'innovation collaborative à travers la Chine. En utilisant la modélisation par équations structurelles, la relation médiée en chaîne entre AIGC, la numérisation des connaissances (KD), la collaboration inter-linguistique (CLC) et le partage de connaissances inter-organisationnel est examinée. Résultats Les résultats de l'étude indiquent que l'AIGC a un impact positif significatif sur le partage de connaissances inter-organisationnel, avec la numérisation des connaissances et la collaboration inter-linguistique jouant un rôle médiateur en chaîne. Originalité/valeur Cette étude comble le vide dans la littérature concernant le rôle de l'AIGC dans l'amélioration de la génération et du flux de connaissances entre les organisations. Elle introduit deux variables médiatrices : la numérisation des connaissances et la collaboration inter-linguistique. De plus, elle développe une échelle de mesure pour la collaboration inter-linguistique, répondant ainsi à un manque de recherche quantitative dans ce domaine.