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The adoption of AI agents : from automation to autonomy, reshaping governance and strategic decision-making in FintTch
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Authors
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Abstract(s)
This study investigated how AI agents are transforming automation, governance, and strategic decision-making in the FinTech sector. Drawing on an extensive literature review, the research identifies key adoption drivers including efficiency, real-time responsiveness, compliance alignment, and innovation pressure. The findings were evaluated using a mixed methods approach, combining 13 semi-structured expert interviews with a survey of 112 professionals, and validated through triangulation across qualitative and quantitative data. Using data collected from the survey, a regression analysis and Sample T-test was conducted, indicating that individuals are more likely to adopt AI agents if they perceive them as useful, feel confident in their ability, receive organizational support, and experience ongoing adoption within their workplace (p < 0.05). Expert insights reinforced these drivers, emphasizing the role of modular agent design, organizational readiness, explainability, and real-time adaptability in successful deployment. The results suggest that AI agents are evolving from static automation tools to strategic, goal-oriented collaborators. However, their integration still faces challenges related to transparency, hallucination risks, and overreliance on automation, emphasizing the need for stronger regulatory alignment and governance frameworks. While the study offers a comprehensive understanding of responsible AI agent adoption, its scope is limited by non-probability sampling and rapid evolution of the technology, which may affect the generalizability of the findings. Future research should explore long-term agent behavior and coordination across industries. Overall, the findings underscore the growing strategic importance of AI agents in shaping the future FinTech.
Este estudo investigou como os agentes de inteligência artificial (IA) estão a transformar a automação, a governação e a tomada de decisões estratégicas no setor FinTech. Com base numa revisão abrangente da literatura, a investigação identificou fatores-chave que impulsionam a adoção, incluindo eficiência, capacidade de resposta em tempo real, alinhamento com a conformidade e pressão por inovação. Os resultados foram avaliados através de uma abordagem de métodos mistos, combinando 13 entrevistas semiestruturadas com especialistas e um inquérito aplicado a 112 profissionais, validados por triangulação entre dados qualitativos e quantitativos. A partir dos dados recolhidos, foi realizada uma análise de regressão e um teste T de amostras independentes, revelando que os indivíduos têm maior probabilidade de adotar agentes de IA quando os percepcionam como úteis, se sentem confiantes na sua utilização, recebem apoio organizacional e observam adoção contínua no local de trabalho (p < 0.05). As perspetivas dos especialistas reforçam estes fatores, sublinhando a importância do design modular, da preparação organizacional, da aplicabilidade e da adaptabilidade em tempo real. Os resultados sugerem que os agentes de IA estão a evoluir de ferramentas estáticas para colaboradores estratégicos orientados por objetivos. No entanto, continuam a existir desafios relacionados com transparência, alucinação e dependência excessiva da automação, exigindo maior alinhamento regulatório e estruturas de governação robustas. Apesar de fornecer uma visão abrangente, o estudo é limitado pela amostragem não probabilística e pela rápida evolução tecnológica. Futuros estudos deverão explorar o comportamento dos agentes e a sua coordenação entre setores.
Este estudo investigou como os agentes de inteligência artificial (IA) estão a transformar a automação, a governação e a tomada de decisões estratégicas no setor FinTech. Com base numa revisão abrangente da literatura, a investigação identificou fatores-chave que impulsionam a adoção, incluindo eficiência, capacidade de resposta em tempo real, alinhamento com a conformidade e pressão por inovação. Os resultados foram avaliados através de uma abordagem de métodos mistos, combinando 13 entrevistas semiestruturadas com especialistas e um inquérito aplicado a 112 profissionais, validados por triangulação entre dados qualitativos e quantitativos. A partir dos dados recolhidos, foi realizada uma análise de regressão e um teste T de amostras independentes, revelando que os indivíduos têm maior probabilidade de adotar agentes de IA quando os percepcionam como úteis, se sentem confiantes na sua utilização, recebem apoio organizacional e observam adoção contínua no local de trabalho (p < 0.05). As perspetivas dos especialistas reforçam estes fatores, sublinhando a importância do design modular, da preparação organizacional, da aplicabilidade e da adaptabilidade em tempo real. Os resultados sugerem que os agentes de IA estão a evoluir de ferramentas estáticas para colaboradores estratégicos orientados por objetivos. No entanto, continuam a existir desafios relacionados com transparência, alucinação e dependência excessiva da automação, exigindo maior alinhamento regulatório e estruturas de governação robustas. Apesar de fornecer uma visão abrangente, o estudo é limitado pela amostragem não probabilística e pela rápida evolução tecnológica. Futuros estudos deverão explorar o comportamento dos agentes e a sua coordenação entre setores.
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Adoção de agentes de IA AI agents adoption Alucinação Automação Automation Autonomia Autonomy FinTech Hallucination IA responsável Multi-agent systems Responsible AI Sistemas multiagente
Pedagogical Context
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