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Accepting generative artificial intelligence in consulting services : an analysis of success factors

2025-04-28Master thesis Embargoed access
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datacite.subject.fosCiências Sociais::Economia e Gestão
datacite.subject.sdg08:Trabalho Digno e Crescimento Económico
datacite.subject.sdg09:Indústria, Inovação e Infraestruturas
dc.contributor.advisorLancastre, Filipa
dc.contributor.authorHerzog, Inessa
dc.date.accessioned2025-08-06T11:31:23Z
dc.date.available2025-08-06T11:31:23Z
dc.date.issued2025-04-28
dc.date.submitted2025-03-20
dc.description.abstractThe present study examines the success factors that influence the acceptance of Generative Artificial Intelligence (GenAI) among business consultants. While numerous research studies have developed and expanded models for general technology acceptance, there are still few studies that address the acceptance of GenAI in specific professional contexts such as the consulting industry. This work fills this research gap by developing a new model to investigate the acceptance factors of GenAI among business consultants. The model is based on established theories such as the Technology Acceptance Model (TAM), the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), and the Task-Technology Fit (TTF) model, which have been combined into a new conceptual framework. For empirical verification, a quantitative study was conducted with 147 business consultants to identify key success factors on the intention to use and acceptance of GenAI. The results show that the fit between technology and tasks (Task-Technology Fit, TTF), the expected performance improvement (Performance Expectancy, PE) and the Behavioural Intention (BI) play a crucial role in the acceptance of GenAI in the business consulting context. The study highlights the need amongst companies for targeted training, practical use cases, and a strategic integration of GenAI into existing workflows to promote sustainable acceptance. The results provide both theoretical and practical implications for consulting firms to support the successful implementation of GenAIeng
dc.description.abstractO presente estudo analisa os fatores de sucesso que influenciam a aceitação da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) entre consultores empresariais. Embora numerosos estudos de investigação tenham desenvolvido e expandido modelos para a aceitação geral de tecnologia, ainda existem poucos estudos que abordam a aceitação da GenAI em contextos profissionais específicos, como a indústria da consultoria. Este trabalho preenche esta lacuna de investigação ao desenvolver um novo modelo para analisar os fatores de aceitação da GenAI entre consultores empresariais. O modelo baseia-se em teorias estabelecidas, como o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), a Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia (UTAUT) e o modelo de Ajuste Tarefa-Tecnologia (TTF), que foram combinados num novo quadro conceptual. Para a verificação empírica, foi realizado um estudo quantitativo com 147 consultores empresariais, a fim de identificar os principais fatores de sucesso na intenção de uso e aceitação da GenAI. Os resultados mostram que o ajuste entre a tecnologia e as tarefas (Ajuste Tarefa-Tecnologia, TTF), a expectativa de melhoria do desempenho (Expectativa de Desempenho, PE) e a Intenção Comportamental (BI) desempenham um papel crucial na aceitação da GenAI no contexto da consultoria empresarial. O estudo destaca a necessidade, por parte das empresas, de formação direcionada, casos de uso práticos e uma integração estratégica da GenAI nos fluxos de trabalho existentes para promover uma aceitação sustentável. Os resultados fornecem implicações tanto teóricas como práticas para as empresas de consultoria, apoiando a implementação bem-sucedida da GenAI.por
dc.identifier.tid203939328
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.14/54201
dc.language.isoeng
dc.rights.uriN/A
dc.subjectAceitação de tecnologia
dc.subjectAjuste tarefa-tecnologia
dc.subjectConsulting
dc.subjectConsultoria
dc.subjectExpectativa de desempenho
dc.subjectGenerative artificial intelligence
dc.subjectInteligência artificial generativa
dc.subjectModelação de equações estruturais
dc.subjectPerformance expectancy
dc.subjectStructural equation modelling
dc.subjectTask-techonology fit
dc.subjectTechnology acceptance
dc.titleAccepting generative artificial intelligence in consulting services : an analysis of success factorseng
dc.title.alternativeAceitação da inteligência artificial generativa nos serviços de consultoria : uma análise dos fatores de sucessopor
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.nameMestrado em Gestão e Administração de Empresas

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