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Authors
Abstract(s)
The aviation, an industry usually at the forefront of technological innovation, welcomed Artificial Intelligence (AI) in the last years as a catalyst for transformative change, with several benefits in many domains. Aviation and airports are two sectors of upmost importance in global economy, technology adoption studies in this area involving AI are still scarce and, in some cases, present disperse results, therefore requiring further investigation. In this study we used a mix method approach, combining an initial qualitative analysis with a quantitative analysis with structured equation modelling (SEM). We advance the body of knowledge by designing and using an innovative theoretical research model that combines the strengths of three well-established theories: Artificial Intelligent Device Use Acceptance (AIDUA), the Technology Acceptance Model (TAM), and the Innovation Resistance Theory (IRT), with an Intention to Recommend construct. The research model was empirically tested using one hundred and ninety-six (196) responses mainly collected in a European country. Hedonic motivation, social influence, performance expectancy, value barrier, and behavioural intention were found to influence the adoption of AI. The likelihood of a customer recommending the technology was also confirmed. For researchers, this study may serve as an initial basis for further acceptance models9 refinement. For practitioners, understanding the factors that influence AI adoption is crucial to implement and to refine devices, applications, and services in the aviation industry, with increasing the levels of acceptance and recommendation.
A aviação, uma indústria geralmente na vanguarda da inovação tecnológica, acolheu a Inteligência Artificial (IA) nos últimos anos como um catalisador de mudança transformadora, com vários benefícios em muitos domínios. A aviação e os aeroportos são dois setores de extrema importância na economia global, estudos de adoção de tecnologia nesta área envolvendo IA ainda são escassos e, em alguns casos, apresentam resultados dispersos, exigindo, portanto, uma investigação adicional. Neste estudo, utilizamos uma abordagem mista, combinando uma análise qualitativa inicial com uma análise quantitativa com modelagem de equações estruturais (SEM). Avançamos o corpo de conhecimento ao projetar e usar um modelo teórico de pesquisa inovador que combina as forças de três teorias bem estabelecidas: Aceitação de Uso de Dispositivos de Inteligência Artificial (AIDUA), o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) e a Teoria de Resistência à Inovação (IRT), com um construto de Intenção de Recomendação. O modelo de pesquisa foi testado empiricamente usando cento e noventa e seis (196) respostas coletadas principalmente num país europeu. Motivação hedônica, influência social, expectativa de desempenho, barreira de valor e intenção comportamental foram encontrados para influenciar a adoção de IA. A probabilidade de um cliente recomendar a tecnologia também foi confirmada. Para pesquisadores, este estudo pode servir como uma base inicial para o aperfeiçoamento de modelos de aceitação. Para os praticantes, entender os fatores que influenciam a adoção de IA é crucial para implementar e refinar dispositivos, aplicativos e serviços na indústria da aviação, aumentando os níveis de aceitação e recomendação.
A aviação, uma indústria geralmente na vanguarda da inovação tecnológica, acolheu a Inteligência Artificial (IA) nos últimos anos como um catalisador de mudança transformadora, com vários benefícios em muitos domínios. A aviação e os aeroportos são dois setores de extrema importância na economia global, estudos de adoção de tecnologia nesta área envolvendo IA ainda são escassos e, em alguns casos, apresentam resultados dispersos, exigindo, portanto, uma investigação adicional. Neste estudo, utilizamos uma abordagem mista, combinando uma análise qualitativa inicial com uma análise quantitativa com modelagem de equações estruturais (SEM). Avançamos o corpo de conhecimento ao projetar e usar um modelo teórico de pesquisa inovador que combina as forças de três teorias bem estabelecidas: Aceitação de Uso de Dispositivos de Inteligência Artificial (AIDUA), o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) e a Teoria de Resistência à Inovação (IRT), com um construto de Intenção de Recomendação. O modelo de pesquisa foi testado empiricamente usando cento e noventa e seis (196) respostas coletadas principalmente num país europeu. Motivação hedônica, influência social, expectativa de desempenho, barreira de valor e intenção comportamental foram encontrados para influenciar a adoção de IA. A probabilidade de um cliente recomendar a tecnologia também foi confirmada. Para pesquisadores, este estudo pode servir como uma base inicial para o aperfeiçoamento de modelos de aceitação. Para os praticantes, entender os fatores que influenciam a adoção de IA é crucial para implementar e refinar dispositivos, aplicativos e serviços na indústria da aviação, aumentando os níveis de aceitação e recomendação.
Description
Keywords
Artificial intelligence Aviation Airports AIDUA TAM ITR Adoption Intention to recommend Inteligência artificial Aviação Aeroportos Adoção Intenção de recomendar