An Empirical Analysis of Factors Influencing AI Adoption in Recruitment and Selection in Pakistan

Abstract

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Un análisis empírico de los factores que influyen en la adopción de la inteligencia artificial en el reclutamiento y la selección en Pakistán Autores: Rehana Farhat - PMAS Arid Agriculture University (PK) Temoor Anjum - PMAS Arid Agriculture University (PK) Muhammad Khalid Sohail - Bahria University (PK) Resumen En medio de los continuos desafíos competitivos del entorno empresarial, la inteligencia artificial desempeña un papel fundamental. Sin embargo, el ritmo de adopción de la IA ha mostrado un avance lento en los mercados emergentes, particularmente en Pakistán. Los próximos años serán decisivos para que las organizaciones integren la IA en diferentes áreas de la gestión de tareas, como el reclutamiento y la selección (R&S). El objetivo principal de esta investigación es analizar cómo diversos factores influyen en la adopción de la IA dentro del modelo tecnología-organización-entorno (TOE). El estudio establece una base para examinar la importancia y la interrelación de los factores clave de éxito en la adopción de la IA. A partir de una revisión exhaustiva de la literatura se identificaron seis factores principales que influyen en dicha adopción. El modelo estructural fue validado empíricamente utilizando datos recopilados mediante una encuesta por correo basada en Google realizada en Pakistán. Los datos se analizaron mediante Modelización de Ecuaciones Estructurales. Los resultados revelan que factores como la ventaja relativa dentro de la dimensión tecnológica, la competencia tecnológica y el apoyo de la alta dirección dentro de la dimensión organizativa, así como la presión competitiva y el apoyo de los proveedores dentro de la dimensión ambiental, presentan una asociación significativa con la adopción de la IA en los procesos de R&S de las empresas seleccionadas en Pakistán. Los hallazgos del estudio ofrecen información valiosa para que las organizaciones de Pakistán perfeccionen sus estrategias de adopción de la IA, especialmente en el ámbito del reclutamiento y la selección, ayudándolas a obtener una ventaja competitiva. Asimismo, el estudio destaca factores clave específicos del contexto pakistaní, mejorando la comprensión de cómo las dinámicas locales influyen en la adopción de la IA en los recursos humanos. Estos conocimientos pueden orientar a las organizaciones para superar desafíos y optimizar el potencial de la IA en favor del éxito organizacional.

Amidst the ongoing competitive challenges in the business environment, AI plays a fundamental role. Despite the pace of AI adoption has shown slow advancement in emerging markets, particularly in Pakistan. Forthcoming years will become essential for organisations to integrate AI into different facets of task management like recruitment and selection (R&S). The core purpose of the research is to address how numerous factors influence the adoption of AI under technology-organisation-environment (TOE) model. The study introduces a basis to examine the importance and interrelationship of key success factors in the adoption of AI. Six key factors influencing AI adoption were derived from a comprehensive review of the literature. The structural model was empirically validated using data collected via a Google-based mail survey conducted in Pakistan. The data is analysed through Structural Equation Modelling, revealing that factors such as relative advantage under Technology factor, technological competency, and support from top-management for Organisational factor, while competitive pressure and vendor support for Environment factor have a significant association with AI adoption regarding R&S in selected firms in Pakistan. The study’s findings offer valuable insights for organisations in Pakistan to refine their AI adoption strategies, particularly in R&S, helping them gain a competitive edge. It also highlights key factors specific to the Pakistani context, enhancing understanding of how local dynamics shape AI adoption in HR. These insights can guide organisations in overcoming challenges and optimising AI’s potential for organisation success.