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Doctoral Thesis
2023
Artificial intelligence and robots in services : theory and management of (future) human–robot service interactions
Artificial intelligence and robots in services : theory and management of (future) human–robot service interactions
Abstract (English)
During the past decade, service robots have increasingly been deployed in a wide variety of services, where they co-produce service outcomes with and for the benefit of internal or external customers within human–robot service interactions (HRSI). Although the introduction of different service robot types into the marketplace promises efficiency gains, it changes premises of service encounter theory and practice fundamentally. Moreover, introducing service robots without considering external or internal customers’ needs can lead to negative service outcomes. This thesis aims to generate knowledge on how the introduction of different service robot types (i.e., embodied and digital service robots) in internal and external service encounters changes fundamental premises of service encounter theory and impacts HRSI outcomes. In doing so, it leverages different scientific methods and focuses on external service encounters with digital and embodied service robots, as well as internal service encounters with digital service robots.
Chapter 2 aims to advance service encounter theory in the context of HRSI in external service encounters by conceptually developing a service encounter theory evaluation scheme to assess a theory’s fit to explain HRSI-related phenomena. The scheme includes individual and contextual factors that bound theoretical premises and, hence, supports scholars in assessing standing service encounter theories. The chapter also puts forth an exemplary assessment of role theory and provides detailed avenues for future research.
Chapter 3 aims to synthesize the great wealth of knowledge on HRSI related to external service encounters with embodied service robots. By conducting a comprehensive systematic literature review, the chapter identifies 199 empirical research articles across scientific fields that can inform service research on how to successfully introduce service robots into the organizational frontline. To organize the plethora of research findings, this chapter develops a new structuring framework (D3: design, delegate, deploy). It utilizes this framework to provide a comprehensive overview of the empirical HRSI literature, delineates practical implications, and identifies gaps in literature to identify promising future research avenues.
Chapter 4 also addresses HRSI in external service encounters but focuses specifically on the transformative potential of embodied service robots to enhance vulnerable consumers’ (i.e., children and older adults) well-being in social isolation. To identify how different robots can enhance well-being, this chapter follows a conceptual approach and integrates findings from service research, social robotics, social psychology, and medicine. The chapter develops a typology of robotic transformative service (i.e., entertainer, social enabler, mentor, and friend) as a function of consumers state of social isolation, well-being focus, and robot capabilities and a future research agenda for robotic transformative service research (RTSR). This work guides service consumers and providers, as well as robot developers, in identifying and developing the most appropriate robot type for advancing the well-being of vulnerable consumers in social isolation.
Finally, Chapter 5 focuses on HRSI research in the context of interactions with digital service robots in internal service encounters. Based on a comprehensive literature review paired with a qualitative study, it conceptionally develops a new concept of a collaborative, digital service robot: a collaborative intelligence system (i.e., CI system) that co-produces service with employees. Drawing from service encounter needs theory, the chapter also empirically tests the effect of CI systems on employee need fulfillment (i.e., need for control, cognition, self-efficacy, and justice) and, in turn, on responsibility taking in two scenario-based experiments. The results uncover divergent mechanisms of how the fulfillment of service encounter needs drives the effect of CI systems on outcome responsibility for different employee groups. Service scholars and managers benefit from a blueprint for designing collaborative digital service robots and an understanding of their effects on employee outcomes in service co-production.
In summary, this thesis contributes to literature by providing new insights into different types of HRSI by consolidating HRSI knowledge, developing and advancing HRSI concepts and theory, and empirically investigating HRSI-related phenomena. The new insights put forth in this thesis are discussed and implications for service theory and practice are delineated.
Abstract (German)
Serviceroboter werden zunehmend für Dienstleistungen eingesetzt, wobei sie mit und zum Nutzen von internen oder externen Kunden im Rahmen von Mensch-Roboter-Service-Interaktionen (MRSI) Serviceergebnisse co-produzieren. Die Einführung verschiedener Arten von Servicerobotern (d. h. verkörperte und digitale) verspricht Effizienzgewinne, verändert jedoch grundlegende Prämissen der Theorie und Praxis von Dienstleistungsinteraktionen. Darüber hinaus kann die Einführung von Servicerobotern ohne die Berücksichtigung von Kundenbedürfnissen zu negativen Serviceergebnissen führen. Ziel dieser Dissertation ist es, Wissen darüber zu generieren, wie die Einführung verschiedener Robotertypen in internen und externen Dienstleistungsinteraktionen grundlegende theoretische Prämissen von Dienstleistungsinteraktionen verändert und sich auf die Ergebnisse von MRSI auswirkt. Um dieses Ziel zu erreichen werden unter Einsatz verschiedener wissenschaftlicher Methoden drei verschiedene Arten von MRSI untersucht.
Kapitel 2 zielt darauf ab, die Theorie der Dienstleistungsinteraktion im Kontext von MRSI in externen Dienstleistungsinteraktionen weiterzuentwickeln und konzeptioniert ein Bewertungsschema für bestehende Theorien der Dienstleistungsbegegnung. Das Schema umfasst individuelle und kontextuelle Faktoren, die die ursprünglichen theoretischen Prämissen von Mensch-zu-Mensch Dienstleistungsinteraktionen beeinflussen und unterstützt somit Wissenschaftler bei der Bewertung von Theorien zur Verwendung im MRSI Kontext. Das Kapitel enthält eine beispielhafte Bewertung der Rollentheorie und zeigt detaillierte Wege für zukünftige Forschung auf.
Kapitel 3 zielt darauf ab, die große Fülle an Wissen über MRSI im Kontext externer Dienstleistungsinteraktionen mit verkörperten Servicerobotern zu synthetisieren. Durch eine systematische, interdisziplinäre Literaturanalyse identifiziert das Kapitel 199 empirische Forschungsartikel, die Erkenntnisse liefern, wie Serviceroboter erfolgreich in den Dienstleistungsprozess eingebunden werden können. Um die Fülle an Forschungsergebnissen zu ordnen, entwickelt dieses Kapitel ein neues, strukturierendes Modell (D3 framework: design, delegate, deploy). Dieses wird im Rahmen des Kapitels genutzt, um einen umfassenden Überblick über die empirische MRSI-Forschung zu geben, praktische Implikationen abzuleiten und Forschungslücken aufzuzeigen.
Kapitel 4 befasst sich ebenfalls mit MRSI in externen Dienstleistungsinteraktionen, konzentriert sich aber auf das transformative Potenzial von verkörperten Servicerobotern zur Steigerung des Wohlbefindens von sozial isolierten, vulnerablen Verbrauchern (d. h. Kinder und ältere Erwachsene). Um herauszufinden, wie verschiedene Roboter das Wohlbefinden steigern können, integriert das Kapitel Erkenntnisse aus der Dienstleistungsforschung, der sozialen Robotik, der Sozialpsychologie und der Medizin. Dabei wird eine Typologie von vier transformativen Robotern in Abhängigkeit vom Zustand der sozialen Isolation des Verbrauchers, der Art des Wohlbefindens und den Fähigkeiten des Roboters entwickelt. Weiterhin wird eine detaillierte Forschungsagenda im Kontext transformativer Dienstleistungserstellung durch Roboter erarbeitet. Diese Arbeit hilft Dienstleistungsnehmern und -anbietern sowie Roboterentwicklern bei der Identifizierung und Entwicklung des am besten geeigneten Robotertyps zur Förderung des Wohlbefindens von sozial isolierten, vulnerablen Verbrauchern.
Abschließend fokussiert Kapitel 5 die MRSI-Forschung im Kontext interner Dienstleistungsinteraktionen mit digitalen Servicerobotern. Auf Basis einer Literaturanalyse gepaart mit einer qualitativen Studie wird ein neues Konzept eines kollaborativen, digitalen Serviceroboters entwickelt: ein Collaborative Intelligence System (CI System), das in Zusammenarbeit mit Mitarbeitern Dienstleistungsergebnisse co-produziert. Anhand szenariobasierter Experimente wird empirisch untersucht, ob CI Systeme psychosoziale Bedürfnisse von Mitarbeitern befriedigen können und damit die mitarbeiterseitige Übernahme von Verantwortung für gemeinsam produzierte Ergebnisse gefördert wird. Die Ergebnisse decken für verschiedene Mitarbeitergruppen unterschiedliche Mechanismen auf, wie die Erfüllung von Bedürfnissen in der Dienstleistungsinteraktionen die Wirkung von CI Systemen auf die mitarbeiterseitige Übernahme von Verantwortung beeinflusst. Dienstleistungsforscher und -manager profitieren von einer Blaupause für die Gestaltung kollaborativer Dienstleistungsroboter und einem Verständnis für deren Auswirkungen auf Mitarbeitende.
Insgesamt leistet diese Dissertation einen Beitrag zur Dienstleistungsforschung, indem sie neue Erkenntnisse über verschiedene Arten von MRSI liefert, das bestehende MRSI-Wissen konsolidiert, neue MRSI-Konzepte und -Theorien entwickelt bzw. weiterentwickelt und MRSI-bezogene Phänomene empirisch untersucht. Die neuen Erkenntnisse werden diskutiert und Implikationen für die Dienstleistungstheorie und -praxis abgeleitet.
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Notes
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Published in
Faculty
Faculty of Business, Economics and Social Sciences
Institute
Institute of Marketing & Management
Examination date
2023-04-23
Supervisor
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Citation
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DOI
ISSN
ISBN
Language
German
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
330 Economics
Collections
Original object
Standardized keywords (GND)
BibTeX
@phdthesis{Blaurock2023,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6904},
author = {Blaurock, Marah Karin},
title = {Artificial intelligence and robots in services : theory and management of (future) human–robot service interactions},
year = {2023},
school = {Universität Hohenheim},
}