Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/33859
Autoria: Asvestopoulou, Evdokia
Orientação: Campino, José Pedro Meira
Data: 22-Nov-2024
Título próprio: AI revolution: Trust and the perceived threat to job security
Referência bibliográfica: Asvestopoulou, E. (2024). AI revolution: Trust and the perceived threat to job security [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/33859
Palavras-chave: Trust in AI
Automatização -- Automation
Labor market adaptation
Transformação digital -- Digital transformation
Technological unemployment
Confiança em IA
Adaptação ao mercado de trabalho
Desemprego tecnológico
Resumo: The relationship between trust in AI services and the growing fear of job displacement is an increasingly important issue as AI continues to reshape industries. This study addresses two primary research questions: What factors influence trust in AI services, and is there a correlation between trust in AI and the fear of job displacement? Using a quantitative approach, a structured questionnaire was administered to 137 participants, collecting data on their trust in AI, fears of job loss, and demographic characteristics. The analysis was conducted using linear regression models and employing the Bootstrap method to address non-normality in the residuals. The findings revealed that trust in AI was influenced by multiple factors, including institutional trust, personal adaptability, and attitudes toward AI. The results showed a negative correlation between fear of job displacement and trust in AI, suggesting that as concerns about automation increase, trust in AI systems decreases. Personal adaptability emerged as a significant predictor of trust, with individuals who believe in their ability to adapt to technological changes reporting higher trust in AI services. The Bootstrap method confirmed the robustness of these findings despite the small sample size and demographic limitations. This study also highlighted the need for businesses to address both the technical and social dimensions of AI adoption by fostering trust through transparency and communication while addressing fears about job displacement. The implications for policymakers and industry leaders underscore the importance of reskilling initiatives and proactive engagement to mitigate the social impact of AI integration.
A relação entre a confiança nos serviços de IA e o receio de perda de emprego tornou-se uma questão relevante à medida que a IA transforma indústrias. Este estudo aborda duas questões: Quais fatores influenciam a confiança nos serviços de IA e existe uma correlação entre a confiança na IA e o receio de perda de emprego? Foi aplicado um questionário a 137 participantes, recolhendo dados sobre confiança na IA, receios de perda de emprego e características demográficas. A análise foi feita com modelos de regressão linear e o método Bootstrap para lidar com a não normalidade dos resíduos. Os resultados revelaram que a confiança na IA é influenciada por fatores como a confiança nas instituições, capacidade de adaptação e atitudes face à IA. Verificou-se uma correlação negativa entre o receio de perda de emprego e a confiança na IA, sugerindo que, à medida que aumentam as preocupações com a automação, a confiança nos sistemas de IA diminui. A capacidade de adaptação pessoal foi um preditor significativo, com indivíduos mais confiantes na sua capacidade de adaptação a mudanças tecnológicas demonstrando maior confiança na IA. O método Bootstrap confirmou a robustez destes resultados. Este estudo destaca a necessidade de empresas abordarem as dimensões técnicas e sociais da adoção da IA, promovendo confiança através da transparência e comunicação, enquanto lidam com receios de perda de emprego. As implicações para decisores políticos e líderes industriais sublinham a importância da requalificação e do envolvimento para mitigar o impacto social da IA.
Designação do Departamento: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Designação do grau: Mestrado em Gestão de Serviços e da Tecnologia
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Restrito
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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