Publication: Generatıve AI as an information source : acceptance of generative AI among white-collar workers
Abstract
Üretken yapay zeka (YZ) alanındaki gelişmeler kurumsal ortamlarda dönüşüme yol açmıştır. Bu teknolojiden faydalanan araçlar, veri odaklı karar alma, analitik süreçler, yaratıcı fikir oluşturma ve diğer çeşitli alanlarda bireylere ve kuruluşlara önemli faydalar sunmaktadır. Üretken yapay zeka araçları, iş yeri dinamiklerini hızla değiştirmektedir. Bunun sebebi, çalışanların tekrarlanan görevlere harcadığı vakti azaltarak eleştirel düşünme ve stratejik karar alma gibi yüksek değerli işler için alan yaratmasıdır. Kurumların bu araçlardan tümüyle faydalanabilmeleri için, beyaz yakalı çalışanlar arasındaki kabulü esas olduğu ifade edilebilir. Bu nedenle, bu araçları kullanma niyetini etkileyen faktörleri anlamak kritik öneme sahip olduğu söylenebilir. Bu çalışma, beyaz yakalı çalışanlar arasında üretken yapay zeka araçlarının kabulünün temel belirleyicilerini araştırmaktadır. Bu araştırma için, Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Modeli-2'ye (UTAUT2) dayalı bir model geliştirilmiştir aynı zamanda Kaynak Güvenilirliği ve Gelişmeleri Kaçırma Korkusu (FOMO) ile ilgili iki ek yapı modele dahil edilmiştir. Çalışma kapsamında, çeşitli sektörlerden 411 beyaz yakalı çalışana Likert tipi ölçekler kullanılarak çevrimiçi anket uygulanmıştır. Anket sonuçlarına göre, performans beklentisi, hedonik motivasyon ve alışkanlığın, üretken YZ araçlarını kullanma davranışsal niyetini önemli ölçüde etkilediği ve alışkanlığın en etkili faktör olduğu görülmüştür. Buna karşılık, çaba beklentisi ve FOMO’nun, üretken YZ araçlarını kullanma davranışsal niyeti üzerinde önemli bir etkiye sahip olmadığı gözlenmiştir. Üretken YZ aracının güvenilirliği, performans beklentisini, çaba beklentisini ve alışkanlığı önemli ölçüde etkilemiştir ve bu sebeple üretken YZ araçlarının kabulünde önemli bir faktör olduğu ortaya konulmuştur.
The rapid advancement of generative artificial intelligence (AI) has created a paradigm shift across corporate environments. The tools utilizing this technology offer substantial benefits to individuals and organizations in areas such as data-driven decision-making, analytical processes, creative ideation and various others. Generative AI tools are set to transform the workplace dynamics, as their capabilities are expected to improve the productivity of white-collar workers by reducing time spent on repetitive tasks and creating space for high-value tasks including critical thinking and strategic decision-making. In order to fully realize the value of these tool, the acceptance among white-collar workers is essential. Therefore, it can be said that understanding the factors influencing the intention to use these tools is of critical importance. This study aims to identifty the key determinants of the acceptance of generative AI tools among white-collar workers. For this investigation, a model was developed based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) and incorporated two additional constructs related to source credibility and the fear of missing out (FOMO). Within the scope of the study, an online survey was conducted using Likert-type scales to 411 white-collar workers from various industries. According to the results of the survey, it has been seen that performance expectancy, hedonic motivation and habit significantly influenced behavioral intention to use generative AI tools with habit being the most influential factor. In contrast, effort expectancy and FOMO did not have a significant influence on the behavioral intention to use generative AI tools. Credibility of the generative AI tool has been found to be a key factor as it has significantly affected performance expectancy, effort expectancy and habit.
The rapid advancement of generative artificial intelligence (AI) has created a paradigm shift across corporate environments. The tools utilizing this technology offer substantial benefits to individuals and organizations in areas such as data-driven decision-making, analytical processes, creative ideation and various others. Generative AI tools are set to transform the workplace dynamics, as their capabilities are expected to improve the productivity of white-collar workers by reducing time spent on repetitive tasks and creating space for high-value tasks including critical thinking and strategic decision-making. In order to fully realize the value of these tool, the acceptance among white-collar workers is essential. Therefore, it can be said that understanding the factors influencing the intention to use these tools is of critical importance. This study aims to identifty the key determinants of the acceptance of generative AI tools among white-collar workers. For this investigation, a model was developed based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) and incorporated two additional constructs related to source credibility and the fear of missing out (FOMO). Within the scope of the study, an online survey was conducted using Likert-type scales to 411 white-collar workers from various industries. According to the results of the survey, it has been seen that performance expectancy, hedonic motivation and habit significantly influenced behavioral intention to use generative AI tools with habit being the most influential factor. In contrast, effort expectancy and FOMO did not have a significant influence on the behavioral intention to use generative AI tools. Credibility of the generative AI tool has been found to be a key factor as it has significantly affected performance expectancy, effort expectancy and habit.