Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2025.

Bibliography: pages 143-164.

AI anthropomorphism is increasingly recognized as a double-edged sword. While some
studies suggest that a human-like design enhances customer experience, others indicate that
excessive humanization may trigger aversive reactions. This raises an important question: Can
anthropomorphized robots truly bridge the gap in human-AI interactions? This study aims to
develop a comprehensive taxonomy that synthesizes existing knowledge on AI
anthropomorphism, offers fruitful areas that require further explorations to uncover its
enigmatic consequences and behavioral outcomes, and clarifies how consumers perceive
anthropomorphic AI. Moreover, it aligns with Egypt’s vision 2030, which emphasizes the
integration of intelligent technologies to enhance service efficiency and customer experience.
By examining how consumers perceive anthropomorphic AI, it contributes to the national
efforts aimed at fostering innovation-driven, technology-enabled sectors.

An exploratory mixed-methods design was employed to investigate the obscure and
multifaceted nature of anthropomorphism and its influence on customer experience. In the
qualitative phase, 18 semi-structured interviews were conducted using a non-probability
purposive sample approach. Data was analysed through thematic analysis. This was followed
by a quantitative phase involving 388 survey responses, analysed using Partial Least Squares
Structural Equation Modelling (PLS-SEM) via SmartPLS software.

The findings revealed that emotional intelligence, personalization, and parasocial interaction
significantly influence perceived anthropomorphism, whereas perceived convenience and AI-












IV









service quality do not. Perceived anthropomorphism was found to significantly influence
perceived ease of use but showed no influence on perceived usefulness. It also had a positive
influence on customer experience and loyalty, both of which enhance the willingness to re-use
the technology. Yet, it showed no influence on customer involvement. Personalization and
perceived anthropomorphism positively influenced perceived vulnerability. Finally, perceived
anthropomorphism showed no influence on creepiness, and creepiness showed no influence on
the willingness to re-use the technology.
This study contributes to academic literature by offering a comprehensive framework that
advances understanding of AI anthropomorphism and its behavioral outcomes. It also provides
practical insights for managers and practitioners seeking to design robotic technologies that
meaningfully enhance the customer experience.

يُنظر إلى تشخيص الذكاء الاصطناعي (AI Anthropomorphism) على نحوٍ متزايد باعتباره سلاحاً ذو حدين. فبينما تشير بعض الدراسات إلى أن التصميم المشابه للبشر يعزّز تجربة العميل، بينما تُظهر دراسات أخرى أن الإفراط في التشبيه بالبشر قد يؤدي إلى ردود فعل سلبية. وهذا يثير سؤالًا مهمًا: هل يمكن للروبوتات المجسمة أن تسد الفجوة في تفاعلات الإنسان مع الذكاء الاصطناعي؟ تهدف هذه الدراسة إلى تطوير تصنيف شامل يدمج المعرفة الحالية حول تشخيص الذكاء الاصطناعي، ويطرح مجالات بحثية تتطلب المزيد من الاستكشاف للكشف عن نتائجه السلوكية الغامضة، ويوضح كيفية إدراك المستهلكين لتشخيص الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، تتماشى الدراسة مع رؤية مصر 2030 التي تؤكد على دمج التقنيات الذكية لتعزيز كفاءة الخدمات وتجربة العملاء. ومن خلال فحص كيفية إدراك المستهلكين لتشخيص الذكاء الاصطناعي، تساهم الدراسة في الجهود الوطنية إلى دعم القطاعات القائمة على الابتكار والتقنيات المتقدمة.
اعتمدت الدراسة تصميمًا مختلطًا استكشافيًا للتحقيق في الطبيعة الغامضة والمتعددة الأبعاد للتشخيص وفهم تأثيراته على تجربة العميل. وفي المرحلة النوعية، تم إجراء 18 مقابلة شبه مُنظمة باستخدام أسلوب العينة الحكمية غير الاحتمالية، وتم تحليل البيانات باستخدام أسلوب التحليل الموضوعي. يليها مرحلة كمية شملت جمع 388 استجابة عبر الاستبيانات، وتم تحليل البيانات باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية بالحد الأدنى للمربعات (PLS-SEM) عبر برنامج SmartPLS.
وبيّنت النتائج أن الذكاء العاطفي والتخصيص والتفاعل شبه الاجتماعي يؤثرون بشكلٍ معنوي على التشخيص المدرك للذكاء الاصطناعي، بينما لم يُظهر كل من الراحة المدركة وجودة خدمات الذكاء الاصطناعي أي تأثير عليه. كما أظهر التشخيص المدرك للذكاء الاصطناعي تأثيرًا معنويًا على سهولة الاستخدام المدركة، في حين لم يؤثر على المنفعة المدركة. كذلك، كان له تأثير إيجابي على تجربة العميل والولاء، وهما ما يعززان بدورهما الرغبة في إعادة استخدام التكنولوجيا، بينما لم يُظهر أي تأثير على مشاركة العميل. كما أظهر كل من التخصيص والتشخيص المدرك تأثيرًا إيجابيًا على الاختراق المدرك. وأخيرًا، لم يُظهر لتشخيص الذكاءالاصطناعي المدرك أي تأثير على الشعور بالغرابة (Creepiness)، ولم يؤثر الشعور بالغرابةعلى الرغبة في إعادة استخدام التكنولوجيا.
تسهم هذه الدراسة في الأدبيات الأكاديمية من خلال تقديم إطار شامل يعزز فهم تشخيص الذكاء الاصطناعي ونتائجه السلوكية. كما تدعم الممارسين والمديرين من خلال توفير رؤى عملية حول كيفية تصميم تقنيات روبوتية تُحسن تجربة العميل بشكل فعّال.

Issues also as CD.

Text in English and abstract in Arabic & English.