Використання штучного інтелекту в соціальній роботі: вплив віку, цифрової грамотності та контексту практики

Теоретичні засади досліджуваної проблематики

Штучний інтелект (AI) є однією з найважливіших технологічних інновацій сучасності, яка докорінно змінює функціонування багатьох сфер суспільного життя, включаючи соціальну роботу. Розвиток алгоритмічних систем, машинного навчання та автоматизації створює нові можливості для ефективнішого вирішення соціальних проблем, підвищення доступності послуг та підтримки кваліфікованого прийняття рішень у складних ситуаціях. Водночас ця технологічна трансформація приносить значні етичні та методологічні виклики, особливо у сферах прозорості алгоритмів, справедливості процесів прийняття рішень та відповідальності за вплив технологій на окремих осіб і спільноти (Floridi et al., 2020; Jobin et al., 2021). Внаслідок швидкого технологічного прогресу, зростання обсягу цифрових даних та розвитку передових алгоритмів штучний інтелект став одним із ключових стовпів сучасної цифрової трансформації суспільства. Його вплив виходить за межі технічної площини та суттєво втручається в організацію праці, навчання та міжособистісні взаємодії, висуваючи нові вимоги до професійних компетенцій та етичних рамок виконання допоміжних професій (OECD, 2021; European Commission, 2022).

Соціальна робота в цьому контексті стикається з фундаментальним викликом адаптації до цифрового середовища, що вимагає від соціальних працівників здатності ефективно використовувати інформаційні технології, розуміти цифрові дані та критично рефлексувати їх використання на практиці. Інтеграція штучного інтелекту становить один із найважливіших зрушень у межах цієї трансформації, оскільки AI має потенціал підтримати оцінку ризиків, планування інтервенцій та адміністративні процеси, проте водночас викликає питання захисту гідності, автономії та приватності клієнтів (Boddy & Boddy, 2021; Eubanks, 2022). Попри зростаючий міжнародний інтерес до цифровізації соціальних послуг, питання реального використання штучного інтелекту в словацькому контексті залишається поки що недостатньо дослідженим.

Цифрова трансформація суттєво впливає на спосіб надання соціальних послуг, причому одним із її ключових трендів є поступова інтеграція штучного інтелекту в професійну практику. Сучасна фахова література наголошує, що базовою передумовою змістовного та безпечного використання AI в соціальній роботі є достатній рівень цифрової та AI-грамотності соціальних працівників, що дозволяє їм не лише використовувати технології, а й розуміти їх функціонування та критично оцінювати їхні межі. Ahn et al. (2025) вказують на те, що успішна інтеграція AI в соціальну роботу значною мірою зумовлена рівнем так званої «AI literacy», що включає здатність інтерпретувати алгоритмічні виходи та відповідально інтегрувати їх у процеси прийняття рішень без порушення етичних принципів професії. Turner-Lee та Du (2025) водночас застерігають, що між окремими професійними групами існують значні відмінності у здатності ефективно працювати з технологіями штучного інтелекту, причому важливу роль відіграють такі фактори, як вік, попередній технологічний досвід та технологічна впевненість. Окрім індивідуальних характеристик соціальних працівників, література вказує також на значення ширшого робочого та регіонального контексту. Дослідження свідчать, що впровадження штучного інтелекту суттєво залежить від організаційних та інфраструктурних умов, які відрізняються між міським та сільським середовищем (Boetto, 2025). Міські середовища, як правило, мають кращу цифрову інфраструктуру, вищий рівень інновацій та більшу кількість організацій, що використовують технологічні рішення, тоді як сільські регіони можуть стикатися з технологічними обмеженнями та браком систематичної підтримки при впровадженні інновацій, що відображається у нижчому рівні використання штучного інтелекту (Molala, 2024).

Методологія дослідження

Теоретичним каркасом представленого дослідження є насамперед теорія прийняття інновацій та концепція технологічної готовності, які пояснюють, чому окремі особи та професійні групи приймають нові технології з різною інтенсивністю та в різний час. Згідно з теорією дифузії інновацій Роджерса, прийняття технологічної інновації зумовлене не лише її об'єктивними властивостями, а й характеристиками користувачів, їхнім досвідом, ставленням та соціальним контекстом, у якому вони діють. У середовищі соціальної роботи значну роль відіграє також характер клієнтури та природа виконуваної роботи, які впливають на рівень технологічної потреби, частоту контакту з цифровими інструментами та готовність експериментувати з новими рішеннями. Робота з молодшими віковими групами клієнтів частіше пов'язана з цифровізованими формами комунікації, обліку та інтервенцій, що може природно підтримувати розвиток досвіду роботи з AI. Натомість робота з людьми похилого віку більше закріплена в традиційних формах особистого контакту та догляду, що може сповільнювати процес технологічної адаптації. Цей теоретичний підхід дозволяє інтерпретувати відмінності в досвіді соціальних працівників зі штучним інтелектом як результат взаємодії індивідуальних компетенцій, професійного контексту та вікової структури клієнтури, створюючи таким чином рамку для емпіричної перевірки зв'язку між віком клієнтів та рівнем використання AI в соціальній роботі.

Дослідницьке вивчення було сконцептуалізоване як кількісне перехресне дослідження, спрямоване на ідентифікацію факторів, що впливають на рівень використання штучного інтелекту в практиці соціальних працівників, та аналіз зв'язку між віком клієнтури, з якою працюють працівники, і рівнем їхнього досвіду використання штучного інтелекту в професійній практиці.

Дослідницький інструмент складався зі структурованої анкети, що містила блоки, присвячені демографічним даним, віковій структурі клієнтури, рівню цифрової грамотності, робочому середовищу та рівню використання штучного інтелекту в професійній практиці. Анкета була розповсюджена в електронній формі, причому цільовою популяцією були соціальні працівники, які працюють у різних типах соціальних послуг. Було обрано цілеспрямовану вибірку, яка дозволила адресно охопити соціальних працівників, що працюють у міському та сільському середовищі, а також у різних сферах соціальної роботи, з метою забезпечення представленості роботи з клієнтами в усьому віковому спектрі – від дітей та молоді до людей похилого віку.

Отримані дані були опрацьовані за допомогою дескриптивної статистики, яка надала огляд вікового розподілу дослідницької вибірки, рівня цифрової грамотності, сфери виконання роботи з погляду віку клієнтури та рівня досвіду використання штучного інтелекту в професійній практиці. Для перевірки сформульованих гіпотез були використані інференційні статистичні методи. Зв’язок між віком соціальних працівників, цифровою грамотністю та використанням штучного інтелекту був проаналізований за допомогою кореляційних показників і регресійного аналізу, який дозволив оцінити ймовірність використання ШІ на основі ідентифікованих предикторів. У межах цього дослідження був також проаналізований зв’язок між віком клієнтури та рівнем досвіду соціальних працівників у використанні штучного інтелекту, причому для ідентифікації тренду були використані непараметричні методи, придатні для порядкових змінних, а саме: кореляція Спірмена, тест Кендалла тау-b та тест Краскела–Уолліса для порівняння відмінностей між окремими віковими групами клієнтури.

Мета та гіпотези

Метою дослідження було проаналізувати вплив індивідуальних і контекстуальних факторів соціальних працівників, включаючи вік клієнтури, на рівень використання та досвід роботи зі штучним інтелектом у соціальній роботі.

H1: Якщо вік соціальних працівників вищий, а рівень цифрової грамотності нижчий, то ймовірність використання штучного інтелекту в практиці значно знижується.

H2: Ми припускаємо, що соціальні працівники, які працюють у міському середовищі, використовують штучний інтелект у практиці значно частіше, ніж працівники, що працюють у сільській місцевості.

H3: Ми припускаємо, що соціальні працівники, які працюють із молодшими віковими групами клієнтів (діти та молодь), демонструють вищий рівень досвіду використання штучного інтелекту порівняно із соціальними працівниками, які працюють зі старшими віковими групами клієнтів (дорослі та люди похилого віку).

Збір даних та дослідницька вибірка

Дослідження було проведене в місяцях липень – жовтень 2025 року на вибірці зі 110 респондентів. Жінки становили однозначну більшість респондентів, а саме 87 осіб, тоді як чоловіків було 23. Вікова структура дослідницької сукупності була досить диверсифікованою, причому найчисельнішою групою були респонденти у віці 40–49 років (39 осіб). Далі йшла група соціальних працівників у віці 30–39 років (30 осіб) та група 50–59 років (23 особи). Наймолодшу вікову категорію 20–29 років представляли 13 респондентів, а найменш представленими були працівники у віці 60 і більше років (5 респондентів). Що стосується місця виконання роботи, найчисельніше представництво мали соціальні працівники, які працюють у громадах до 5000 мешканців, яких було 64. Далі йшли працівники, що працюють у містах до 20 000 мешканців (27 респондентів). Найменшу групу представляли працівники з міст із кількістю мешканців понад 20 000, яких було 18.

Для перевірки гіпотези H3 був використаний трендовий аналіз, причому з аналізу була виключена категорія соціальних працівників, які працюють у міжгенераційній сфері соціальної роботи, оскільки ця категорія не має однозначного вікового порядку, необхідного для застосування трендових статистичних методів. У межах цього часткового аналізу було опрацьовано 72 анкети. Найбільшу групу утворили соціальні працівники, які працюють із людьми похилого віку, яких було 31 (43,1 %). Другою за чисельністю групою були соціальні працівники, які працюють із молоддю – 19 респондентів (26,4 %). Далі йшли працівники, що працюють у сфері соціальної роботи з дорослими, яких було 12 (16,7 %). Найменш представленою групою були соціальні працівники, які працюють із дітьми, яких було 10 (13,9 %). Розподіл респондентів таким чином вказує на значне представництво соціальних працівників, які працюють зі старшою клієнтурою, що відповідає актуальним демографічним трендам і потребам соціальних служб.

Загалом можна констатувати, що дослідницька сукупність відображає реальний стан справ у словацькій соціальній роботі – значну перевагу жінок, широкий віковий діапазон, сильне представництво працівників, які працюють у менших містах і сільських регіонах, а також сильне представництво соціальних працівників, які працюють із людьми похилого віку. Цей склад вибірки водночас дозволяє здійснити адекватний аналіз гіпотез, спрямованих на вік, цифрову грамотність, регіональні відмінності у використанні штучного інтелекту в соціальній роботі, а також на вплив віку клієнтури на досвід використання штучного інтелекту в соціальній роботі.

Інтерпретація результатів дослідження

Результати аналізу отриманих даних однозначно підтверджують, що між використанням штучного інтелекту в практиці соціальних працівників існують значні відмінності залежно від віку, рівня цифрових навичок та місця виконання роботи.

Кореляційна матриця між чотирма змінними:

Кореляційний аналіз підтвердив, що цифрова грамотність має дуже сильний додатний зв’язок із використанням ШІ (кореляційний коефіцієнт 0,76), що означає: чим вправніший соціальний працівник у цифровій сфері, тим більше він використовує штучний інтелект. Між віком і використанням ШІ існує середньосильна від’ємна залежність (-0,50); це означає, що з віком знижується ймовірність того, що працівник використовує ШІ в практиці. Місце виконання роботи (міський/сільський контекст) має середньосильну додатну кореляцію (0,39) із використанням ШІ – працівники в місті мають вищу ймовірність використання цих інструментів, ніж їхні колеги в сільській місцевості. Водночас вік і цифрова грамотність тісно пов’язані між собою (коефіцієнт -0,56) – отже, діє правило, що старші працівники мають і нижчі цифрові навички, що додатково вторинно обмежує використання інновацій. Кореляційний аналіз тому надає чітку картину спрямованості та сили зв’язків між головними змінними – цифрова грамотність є найважливішим фактором, вік і регіональний контекст відіграють значну, але другорядну роль при впровадженні ШІ в соціальній роботі.

Регресійний аналіз: Порівняння впливу окремих предикторів на використання ШІ:

Регресійний аналіз показує, що використання штучного інтелекту серед соціальних працівників найбільше залежить від рівня їхньої цифрової грамотності (регресійний коефіцієнт 0,73). Це означає, що кожен додатковий бал у цифрових навичках веде до значно інтенсивнішого використання ШІ. Місце виконання роботи також має статистично значущий вплив (коефіцієнт 0,33), причому працівники в містах використовують ШІ частіше, ніж колеги в сільській місцевості. Ефект віку з коефіцієнтом -0,07 є меншим, проте все одно вказує на те, що зі збільшенням віку знижується ймовірність використання ШІ. Взаємодія всіх трьох змінних пояснює аж 64 % варіативності в поведінці респондентів, що підтверджує, що цифрова грамотність, місце виконання роботи та вік є ключовими факторами для застосування ШІ в соціальній роботі.

У разі перевірки гіпотези H3 з огляду на порядковий характер змінних були використані дескриптивні та трендові аналітичні процедури. У межах цього часткового аналізу було опрацьовано 72 анкети. Дескриптивний аналіз був спрямований на розподіл респондентів за сферою виконання роботи з погляду віку клієнтури та за рівнем досвіду використання штучного інтелекту в соціальній роботі.

Контингенційна таблиця: Вік клієнтури x досвід використання ШІ

Контингенційна таблиця вказує на різний розподіл досвіду використання штучного інтелекту залежно від вікової групи клієнтури. Соціальні працівники, які працюють з дітьми та молоддю, частіше зазначали середній або просунутий рівень досвіду роботи з ШІ, тоді як працівники, які працюють з людьми похилого віку, значно частіше декларували відсутність досвіду або лише базовий рівень. Найнижчий рівень досвіду роботи з ШІ було зафіксовано у групі соціальних працівників, які працюють з людьми похилого віку, де домінували відповіді «жодного» та «базовий» досвід.

Для перевірки гіпотези про існування тренду між віком клієнтури та рівнем досвіду використання штучного інтелекту було використано кореляцію Спірмена. Аналіз продемонстрував сильний негативний зв'язок між досліджуваними змінними (ρ = −0,56; p < 0,001), що означає, що зі збільшенням віку клієнтури рівень досвіду соціальних працівників у використанні штучного інтелекту знижується. Для підтвердження стабільності результатів було застосовано також тест Кендалла тау-b, який також підтвердив статистично значущий негативний зв'язок (τ = −0,46; p < 0,001). Обидва аналізи послідовно вказують на існування вираженого тренду, згідно з яким соціальні працівники, що працюють з молодшими віковими групами клієнтів, мають вищий досвід використання ШІ, ніж працівники, які працюють зі старшою клієнтурою.

Для порівняння рівня досвіду використання штучного інтелекту між окремими віковими групами клієнтури (діти, молодь, дорослі, люди похилого віку) було використано тест Краскела-Уолліса. Результати показали, що відмінності між групами є статистично значущими (H = 22,68; p < 0,001). Ці висновки підтверджують, що вік клієнтури є важливим фактором диференціації рівня досвіду соціальних працівників у використанні штучного інтелекту, причому найнижчий рівень досвіду було зафіксовано у працівників, які працюють у сфері соціальної роботи з людьми похилого віку.

Результати аналізу однозначно підтверджують існування статистично значущого тренду між віком клієнтури та рівнем досвіду використання штучного інтелекту в соціальній роботі. Соціальні працівники, які працюють з молодшими клієнтами, демонструють вищий рівень досвіду роботи з ШІ, тоді як робота зі старшою клієнтурою пов'язана з нижчим рівнем технологічного досвіду. Гіпотезу про зниження рівня досвіду роботи з ШІ зі збільшенням віку клієнтури було таким чином підтверджено.

Тренд досвіду соціальних працівників у використанні штучного інтелекту за віком клієнтури

Графічне відображення тренду вказує на поступове зниження середнього рівня досвіду використання штучного інтелекту зі збільшенням віку клієнтури. Найвищий середній рівень досвіду було зафіксовано у соціальних працівників, які працюють з дітьми та молоддю, тоді як найнижче значення виявлено у працівників, які працюють з людьми похилого віку. Візуалізація таким чином підтверджує існування негативного тренду, який корелює з результатами трендового статистичного аналізу.

Обговорення

На основі проведених аналізів можна констатувати, що всі три висунуті гіпотези підтвердилися. Гіпотезу H1 було підкріплено результатами кореляційного та регресійного аналізу, згідно з якими вищий вік соціальних працівників та нижчий рівень цифрової грамотності знижують імовірність використання штучного інтелекту на практиці. Цифрова грамотність виявилася найсильнішим предиктором впровадження ШІ (r = 0,76; β = 0,73), тоді як вік демонстрував середньосильний негативний зв'язок (r = −0,50) та слабший, але все ще статистично значущий регресійний ефект (β = −0,07). Гіпотезу H2 було підтверджено за допомогою t-тесту, який продемонстрував статистично значущі відмінності у використанні штучного інтелекту між соціальними працівниками, що працюють у міському та сільському середовищі (p < 0,0001). Соціальні працівники в містах використовували ШІ значно частіше (середнє = 3,11), ніж працівники, що працюють у сільській місцевості (середнє = 1,85), що однозначно підтверджує значення регіонального контексту при впровадженні технологій.

Важливим висновком представленого дослідження є також підтвердження гіпотези H3, яка вказала на існування статистично значущого тренду між віком клієнтури та рівнем досвіду соціальних працівників у використанні штучного інтелекту. Трендовий аналіз продемонстрував сильний негативний зв'язок, згідно з яким соціальні працівники, що працюють з молодшими віковими групами клієнтів, володіють вищим рівнем досвіду роботи з ШІ, тоді як працівники, що працюють зі старшою клієнтурою, особливо з людьми похилого віку, демонструють значно нижчий рівень досвіду. Цей тренд було підтверджено за допомогою кореляції Спірмена та тесту Кендалла тау-b, а також додатково підкріплено аналізом Краскела-Уолліса, який виявив статистично значущі відмінності між окремими віковими групами клієнтури. З дескриптивних результатів водночас випливає, що у групі соціальних працівників, які працюють з людьми похилого віку, не було зафіксовано жодного просунутого чи фахового досвіду використання штучного інтелекту.

Інтеграція штучного інтелекту в соціальну роботу, отже, зумовлена не лише індивідуальними характеристиками соціальних працівників, а й структурними та контекстуальними факторами середовища, в якому вони здійснюють свою професійну діяльність. Вік клієнтури в цьому дослідженні виступає важливим фактором, що впливає на характер роботи, рівень цифровізації робочих процесів та частоту використання технологічних інструментів. Робота з дітьми та молоддю частіше пов'язана з цифровими формами комунікації, обліку та інтервенцій, що природно створює простір для набуття досвіду роботи з ШІ. Навпаки, соціальна робота з людьми похилого віку більшою мірою орієнтована на особистий контакт і традиційні форми догляду, що може знижувати потребу або готовність впроваджувати просунуті цифрові технології.

Відмінності між міським та сільським середовищем, а також між окремими сферами виконання соціальної роботи, належать до найвиразніших факторів, що впливають на доступність цифрової інфраструктури, технологічної підтримки та освітніх можливостей. Turner-Lee та Du (2025) вказують на те, що низька цифрова грамотність діє як значний бар'єр для технологічного впровадження та сприяє поглибленню цифрового розриву між професійними спільнотами, що однозначно підтверджується і в нашій дослідницькій вибірці.

В обговоренні не можна оминути етичні аспекти впровадження штучного інтелекту в соціальну роботу, які становлять один із ключових викликів сучасної цифрової трансформації професії. Molala (2024) вказує на те, що молодші соціальні працівники, як правило, демонструють менший рівень побоювань щодо технологічної втрати контролю і є більш відкритими до експериментування зі штучним інтелектом як інструментом для підтримки фахового прийняття рішень. Навпаки, старші працівники сприймають використання ШІ частіше як потенційний ризик, що може порушити особистий контакт із клієнтом, професійну автономію та традиційні форми роботи, засновані на стосунках.

Dirgová a Ďurčanská (2024) наголошують, що фундаментом соціальної роботи залишаються людські стосунки, засновані на гідності клієнта, повазі до його автономії та послідовному захисті конфіденційної інформації. З цієї точки зору впровадження штучного інтелекту має здійснюватися відповідно до етичних принципів професії, щоб технологічні інновації підтримували якість та ефективність соціальних послуг, не порушуючи стосунків довіри між соціальним працівником і клієнтом. У цьому контексті Budayová et al. (2025) застерігають, що цифровізація та використання передових технологій є невід’ємною частиною модернізації соціальних послуг, проте їх впровадження має бути міцно закріплене в цінностях соціальної роботи. Штучний інтелект має слугувати допоміжним інструментом професійного судження та прийняття рішень, що підвищує якість інтервенцій, а не заміною особистого контакту, емпатії та відповідальності соціального працівника.

Висновок

Висновок представленого дослідження підтверджує, що успішна інтеграція штучного інтелекту в практику соціальних працівників зумовлена насамперед рівнем цифрової грамотності, віком соціальних працівників, регіональним контекстом та характером клієнтури, з якою вони працюють. Результати показують, що цифрово грамотніші та молодші соціальні працівники, особливо ті, хто працює в міському середовищі та з молодшими віковими групами клієнтів, використовують штучний інтелект і мають вищий досвід роботи з ним частіше, ніж їхні колеги зі старших вікових категорій, сільських районів або ті, хто працює з людьми похилого віку.

Результати також вказують на те, що впровадження штучного інтелекту в соціальній роботі є не лише технічним питанням, а тісно пов’язане з контекстом професійної практики та ціннісним закріпленням професії. Якщо ШІ має стати реальним інструментом для підвищення якості та ефективності соціальної роботи, необхідно систематично розвивати цифрові та ШІ-компетенції соціальних працівників у всьому секторі, з особливим акцентом на регіони та сфери соціальної роботи, які відстають у цифровізації. Впровадження штучного інтелекту має супроводжуватися чіткими етичними та допоміжними рамками, щоб технологія не сприяла поглибленню нерівності, а підтримувала доступність, якість та людський вимір соціальних послуг. Ці результати є важливим імпульсом для керівництва організацій соціальних послуг, освітніх установ та розробників державної політики, які відіграють ключову роль у формуванні умов відповідального та етично обґрунтованого використання штучного інтелекту в соціальній роботі.

Автори: doc.PhDr. Mgr. Eva Dirgová, PhD., DSc. ORCID: 0000-0002-8569-2282 Ústav bl. Z.G.Mallu

PhDr. Roman Lebeda, MBA Vysoká škola zdravotníctva a sociálnej práce sv. Alžbety, n. o.

Список бібліографічних посилань

Монографія

EUBANKS, v. 2022. Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. New York : St. Martin’s Press, 2022. 256 s. ISBN 9781250074317.

OECD. 2021. Artificial intelligence, digital transformation and the future of work. Paris : OECD Publishing, 2021. 312 s. ISBN 9789264567804.

Внесок у збірнику

ŽÓŁTEK, Lucjan – BUDAYOVÁ, Zuzana – PANUŚ, Adam. 2025. Sociální práce v současné společnosti: výzvy, digitalizace a interdisciplinární spolupráce. In BUDAYOVÁ, Zuzana (ed.). Sociálna práca v súčasnej spoločnosti IV. Spišské Podhradie : VERBUM – Katolícka univerzita v Ružomberku, 2025, s. 419–428. ISBN 978-80-561-1227-4. Стаття в журналі

AHN, s. – KIM, h. – PARK, j. 2025. AI literacy and professional decision-making in social work practice. In Journal of Social Work. ISSN 1468-0173, 2025, roč. 25, č. 2, s. 145–162.

AHN, e. – CHOI, m. – FOWLER, p. – SONG, i. h. 2025. Artificial intelligence (AI) literacy for social work: Implications for core competencies. In Journal of the Society for Social Work and Research. ISSN 2334-2315, 2025, roč. 16, č. 1, s. 9–26.

BOETTO, h. 2025. Artificial intelligence in social work: An EPIC model for practice. In Australian Social Work. ISSN 0312-407X, 2025.

BOETTO, h. 2025. Digital transformation and social work practice: Urban–rural disparities in technology adoption. In British Journal of Social Work. ISSN 0045-3102, 2025, roč. 55, č. 1, s. 89–106.

BODDY, j. – BODDY, c. 2021. Artificial intelligence, ethics, and social work: Challenges and opportunities. In Ethics and Social Welfare. ISSN 1749-6535, 2021, roč. 15, č. 2, s. 111–127.

DIRGOVÁ, e. – ĎURČANSKÁ, s. 2024. The impact of ethics on the quality of social services. In Social Health Spectrum. ISSN 1339-0148, 2024, roč. 22, č. 3, s. 1–11.

FLORIDI, l. – COWLS, j. – BELTRAMETTI, m. et al. 2020. AI4People—An ethical framework for a good AI society. In Minds and Machines. ISSN 0924-6495, 2020, roč. 30, č. 4, s. 689–707.

JOBIN, a. – IENCA, m. – VAYENA, e. 2021. The global landscape of AI ethics guidelines. In Nature Machine Intelligence. ISSN 2522-5839, 2021, roč. 3, č. 5, s. 389–399.

MOLALA, t. 2024. Digital inclusion and artificial intelligence in rural social services. In Journal of Community Practice. ISSN 1070-5422, 2024, roč. 32, č. 3, s. 278–294.

TURNER-LEE, n. – DU, a. 2025. Professional readiness and disparities in artificial intelligence adoption across human service sectors. In Technology in Society. ISSN 0160-791X, 2025, roč. 72, s. 102312.

Веб-ресурси

EUROPEAN COMMISSION. 2022. Ethics guidelines for trustworthy artificial intelligence [online]. Brussels : European Union [cit. 2025-01-10]. Dostupné na internete: https://digital-strategy.ec.europa.eu