À medida que mais empresas integram Inteligência Artificial (IA) nos seus processos de tomada de decisão, torna-se crucial compreender se pessoas de diferentes idades depositam diferentes níveis de confiança em IA. A presente tese visa compreender as diferenças entre a Geração Z e Geração X quanto à utilização de IA e explora como esta relação e mediada pela confiança depositada em IA. Além disso, explora o efeito moderador da confiançaa que os indivíuos depositam no seu próprio julgamento. Os dados foram recolhidos através de um inquérito quantitativo, onde os participantes foram apresentados com dois cenários hipotéticos de tomada de decisões. Os resultados revelam que a Geração Z confia mais em IA do que a Geração X. Curiosamente, não foram encontradas diferenças significativas na confiança disposicional em IA entre as duas gerações. No entanto, foi encontrada uma forte correlação entre a confiança disposicional e situacional, com a confiança situacional a aumentar significativamente os níveis de utilização de IA. Surpreendentemente, o efeito moderador da confiança no próprio julgamento não foi confirmado. A análise exploratória sugere que a familiaridade com a IA pode mediar a relação entre as diferenças geracionais e a utilização de IA. Verificou-se ainda que uma maior confiança no próprio julgamento afecta negativamente a utilização de IA. Estas conclusões sublinham a complexidade da compreensão da forma como a confiança afecta a adoção da IA entre grupos geracionais e realça a importância de considerar este elemento para promover estratégias eficazes de integração da IA nas empresas.
Data do prémio | 17 out. 2024 |
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Idioma original | English |
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Instituição de premiação | - Universidade Católica Portuguesa
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Supervisor | Christopher Lettl (Supervisor) & Erik Kommol (Supervisor) |
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- Inteligência artificial
- Geração Z
- Geração X
- Tomada de decisões empresariais
- Conselhos de IA
- Confiança
- Mestrado em Gestão e Administração de Empresas (mestrado internacional)
Exploring generation Z's use of AI advice in business decision-making
Correia, I. M. S. (Aluno). 17 out. 2024
Tese do aluno