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How managers make sense of AI versus human advice : a qualitative study on trust and justification in decision-making
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Artificial intelligence (AI) is increasingly used to support managerial decision-making, yet it remains unclear how managers interpret and integrate AI-generated advice compared to advice from human advisors. This thesis examines how managers make sense of AI-based advice in decision contexts and how trust, perceived control, and justification requirements shape the evaluation and use of such advice. The study follows a qualitative research design based on eleven semi-structured online interviews with managers conducted in February 2026. The data were analysed using thematic analysis. The findings show that managers primarily interpret AI as a cognitive and preparatory support tool than as a decision authority. AI is used to structure thinking, generate options, and accelerate early-stage analysis, while final decision responsibility remains human. Trust in AI advice is conditional, task-specific, and reversible: reliance is higher for routine and well-structured tasks and lower for strategic, high-stakes, or socially complex decisions. Perceived control is maintained through verification practices, the ability to override AI recommendations, and input control via careful prompting and contextualization. Justification requirements strongly influence AI advice use, as managers emphasize human ownership, accountability and translate AI outputs into human-centred rationales to ensure social legitimacy, particularly in visible decision contexts. Overall, the results suggest complementary roles: AI enhances efficiency and analytic support, while human advisors remain essential where contextual judgment, tacit knowledge, empathy, and credibility matter. The thesis contributes by highlighting how managers calibrate reliance on AI and by identifying justification and legitimacy as key mechanisms shaping AI advice integration and disclosure in organizations.
A inteligência artificial (IA) é cada vez mais utilizada para apoiar a tomada de decisão, mas ainda não é claro como os gestores interpretam e integram conselhos gerados por IA em comparação com conselhos de consultores humanos. Esta dissertação analisa como os gestores atribuem sentido ao aconselhamento baseado em IA e como a confiança, o controlo percecionado e as exigências de justificação influenciam a sua utilização. O estudo adota um desenho qualitativo com onze entrevistas a gestores, realizadas em fevereiro de 2026 e analisadas através de análise temática. Os resultados mostram que os gestores veem a IA sobretudo como apoio cognitivo e de preparação, e não como autoridade decisória. A IA é usada para estruturar o raciocínio, gerar opções e acelerar a análise inicial, mantendo-se a responsabilidade final da decisão do lado humano. A confiança na IA é condicional e específica à tarefa: a dependência é maior em tarefas rotineiras e bem estruturadas e menor em decisões estratégicas, de alto risco ou socialmente complexas. O controlo percecionado é mantido através de verificação, possibilidade de rejeitar recomendações e controlo do input por meio de prompting e contextualização. As exigências de justificação influenciam o uso da IA, pois os gestores enfatizam a responsabilidade humana e traduzem outputs em racionalizações centradas no humano para garantir legitimidade, sobretudo em decisões visíveis. Em síntese, IA e aconselhamento humano desempenham papéis complementares: a IA aumenta a eficiência e o apoio analítico, enquanto consultores humanos permanecem essenciais quando são necessários julgamento contextual, conhecimento tácito, empatia e credibilidade.
A inteligência artificial (IA) é cada vez mais utilizada para apoiar a tomada de decisão, mas ainda não é claro como os gestores interpretam e integram conselhos gerados por IA em comparação com conselhos de consultores humanos. Esta dissertação analisa como os gestores atribuem sentido ao aconselhamento baseado em IA e como a confiança, o controlo percecionado e as exigências de justificação influenciam a sua utilização. O estudo adota um desenho qualitativo com onze entrevistas a gestores, realizadas em fevereiro de 2026 e analisadas através de análise temática. Os resultados mostram que os gestores veem a IA sobretudo como apoio cognitivo e de preparação, e não como autoridade decisória. A IA é usada para estruturar o raciocínio, gerar opções e acelerar a análise inicial, mantendo-se a responsabilidade final da decisão do lado humano. A confiança na IA é condicional e específica à tarefa: a dependência é maior em tarefas rotineiras e bem estruturadas e menor em decisões estratégicas, de alto risco ou socialmente complexas. O controlo percecionado é mantido através de verificação, possibilidade de rejeitar recomendações e controlo do input por meio de prompting e contextualização. As exigências de justificação influenciam o uso da IA, pois os gestores enfatizam a responsabilidade humana e traduzem outputs em racionalizações centradas no humano para garantir legitimidade, sobretudo em decisões visíveis. Em síntese, IA e aconselhamento humano desempenham papéis complementares: a IA aumenta a eficiência e o apoio analítico, enquanto consultores humanos permanecem essenciais quando são necessários julgamento contextual, conhecimento tácito, empatia e credibilidade.
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Palavras-chave
Artificial intelligence Generative AI Managerial decision-making Advice-taking Sensemaking Trust Perceived control Justification Qualitative research Accountability AI disclosure
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