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Publicação
Fatores de adoção e utilização de inteligência artificial generativa
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
A inteligência artificial (IA), com origem na década de 1950, surge como uma das áreas mais transformadoras da atualidade, impactando setores como a medicina, educação e negócios. A inteligência artificial generativa, um dos ramos da IA, permite a criação de conteúdo novo, seja em formato texto, áudio ou imagens. O seu rápido crescimento, evidenciado pelo sucesso do ChatGPT, reflete a velocidade com que as pessoas adotaram este tipo de tecnologia, muito pela sua simplicidade e por facilmente retirarem benefícios práticos da sua utilização. No entanto, preocupações relacionadas com a perda de empregos e a ética levam à necessidade de equilibrar o potencial desta tecnologia com o respeito a valores fundamentais. Este trabalho procura perceber quais são os fatores que levam à adoção e utilização de inteligência artificial generativa, tendo em conta os principais temas de debate em torno desta. Para tal, foi desenvolvido um modelo de adoção que, além de se basear em modelos já existentes, incorpora também novas dimensões como a insegurança no emprego e as atitudes éticas. Obtiveram-se dados através de um questionário online, de forma a ser possível testar e validar o modelo através do Modelo das Equações Estruturais (SEM). Os resultados mostram que, das dez hipóteses existentes, apenas a hipótese relativa à influência da expectativa de esforço na intenção comportamental foi rejeitada. A intenção comportamental de utilizar a inteligência artificial generativa resulta da expectativa de desempenho e da confiança dos utilizadores. Por sua vez, a confiança é determinada pelas atitudes éticas e pela influência social. Já a expectativa de desempenho é influenciada pela segurança no emprego, motivação hedónica e expectativa de esforço. A motivação hedónica impacta ainda a expectativa de esforço.
Artificial intelligence (AI), with origins in the 1950s, has emerged as one of the most transformative areas today, impacting sectors such as medicine, education, and business. Generative AI, a subset of AI, enables the creation of new content, whether in text, audio, or image formats. Its rapid growth, evidenced by the success of ChatGPT, reflects how quickly people have adopted this technology, largely due to its simplicity and the practical benefits it offers. However, concerns regarding job displacement and ethics raise the need to balance the potential of this technology with respect for fundamental values. This study seeks to understand the factors that drive the adoption and use of generative AI, considering the main debates surrounding it. To this end, an adoption model was developed that, in addition to being based on existing models, also incorporates new constructs such as job insecurity and ethical attitudes. Data were collected through an online survey to test and validate the model using Structural Equation Model (SEM). The results show that, of the ten existing hypotheses, only the one related to the influence of effort expectancy on behavioural intention was rejected. The behavioral intention to use generative artificial intelligence results from performance expectancy and users' trust. In turn, trust is determined by ethical attitudes and social influence. Performance expectancy is influenced by job security, hedonic motivation, and effort expectancy. Additionally, hedonic motivation impacts effort expectancy.
Artificial intelligence (AI), with origins in the 1950s, has emerged as one of the most transformative areas today, impacting sectors such as medicine, education, and business. Generative AI, a subset of AI, enables the creation of new content, whether in text, audio, or image formats. Its rapid growth, evidenced by the success of ChatGPT, reflects how quickly people have adopted this technology, largely due to its simplicity and the practical benefits it offers. However, concerns regarding job displacement and ethics raise the need to balance the potential of this technology with respect for fundamental values. This study seeks to understand the factors that drive the adoption and use of generative AI, considering the main debates surrounding it. To this end, an adoption model was developed that, in addition to being based on existing models, also incorporates new constructs such as job insecurity and ethical attitudes. Data were collected through an online survey to test and validate the model using Structural Equation Model (SEM). The results show that, of the ten existing hypotheses, only the one related to the influence of effort expectancy on behavioural intention was rejected. The behavioral intention to use generative artificial intelligence results from performance expectancy and users' trust. In turn, trust is determined by ethical attitudes and social influence. Performance expectancy is influenced by job security, hedonic motivation, and effort expectancy. Additionally, hedonic motivation impacts effort expectancy.
Descrição
Palavras-chave
Adoção Inteligência Artificial Generativa Adoption Generative Artificial Inteligence
Contexto Educativo
Citação
Fernandes¸ Telmo Emanuel Marques .(2024). “Fatores de adoção e utilização de inteligência artificial generativa”. Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão
Editora
Instituto Superior de Economia e Gestão