Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/23568
Author(s): Neto, Diogo Afonso Capelo
Advisor: Loureiro, Sandra Maria Correia
Date: 3-Nov-2021
Title: Explore the interaction between artificial intelligence and employees, inside organizations
Reference: Neto, D. A. C. (2021). Explore the interaction between artificial intelligence and employees, inside organizations [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório do Iscte. http://hdl.handle.net/10071/23568
Keywords: Engagement
Artificial intelligence
Social interaction
Stress
Happiness
Inteligência artificial
Interação social
Ansiedade -- Anxiety
Alegria/Satisfação
Abstract: Engagement is a topic of relationship marketing important for organizations in order to improve performances. For that reason, it should be investigated ways to increase it. The introduction of artificial intelligence inside organizations is already a reality in the present, and its growing is inevitable for the future. The objective of this study is to understand what is the impact of AI in employee engagement in two different scenarios, one with AI robots and the other one with AI software. For that, it was analysed how social interaction, anxiety, and stress associated to AI influence engagement. Besides that it was tested if engagement is a driver for happiness, and for a “subjective well-being perspective” felt by employees. Finally, it was tested if self-esteem is a moderator, and influences any of the relationships studied. The conceptual model was based on preliminary studies, interviews, and focus groups. It includes multiple linear regression analysis with employee engagement as dependent variable, and simple linear regression analysis with happiness as dependent variable. The moderation tests are present in the model as well. Data was collected from two questionnaires developed, one for each scenario, and with the analysis done, it was possible to find relationships between the constructs in the model. Social interaction, anxiety, and stress, influence employee engagement, and employee engagement is a driver for happiness. With all the conclusions explained in this dissertation it is possible to answer the research questions proposed and to suggest studies and investigations for the future.
Engagement é um tema do marketing relacional importante para as organizações para poder melhorar performances. Por essa razão, devem ser desenvolvidos estudos com o intuito de aumentar os níveis de engagement. A introdução de inteligência artificial dentro das organizações é já uma realidade atualmente e a tendência será de crescimento para o futuro. O objetivo deste estudo é compreender qual é o impacto da IA no engagement dos colaboradores das organizações em dois cenários diferentes, um com robôs de IA e um outro com software de IA. Assim, foi analisado como a interação social, a ansiedade e o stress, associados à IA, influenciam o engagement. Para além disso, foi testado se o engagement é uma fonte influenciadora para a alegria/satisfação e para a “perspetiva subjetiva de completo bem estar” sentida pelos colaboradores das organizações. Finalmente, foi testado se a autoestima é um moderador e influencia alguma das relações entre construtos estudadas. O modelo conceptual foi elaborado com base nos estudos preliminares desenvolvidos, entrevistas e focus groups. O modelo é constituído por análises de regressão linear múltiplas, com engagement como variável dependente, e por análises de regressão linear simples, com alegria/satisfação como variável dependente. Os testes de moderadores estão igualmente presentes no modelo. Os dados foram obtidos a partir de dois questionários, um com o cenário de robôs de IA e outro com software de IA, e com as análises desenvolvidas foi possível concluir algumas relações entre os construtos do modelo. Interação social, ansiedade e stress influenciam o engagement, que por sua vez, proporciona alegria/satisfação. Com todas as conclusões desenvolvidas neste estudo é possível responder às questões de pesquisa propostas, e sugerir estudos e investigações para o futuro.
Degree: Mestrado em Marketing
Peerreviewed: yes
Access type: Open Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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