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The future of professional development : adoption of AI-powered career platforms
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Authors
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Abstract(s)
As artificial intelligence enters increasingly personal aspects of life, this thesis explores its role in career development - specifically through AI-powered career coaching platforms. While traditional coaching methods are often costly, generic, or inaccessible, AI-based tools promise scalable, personalized guidance. However, adoption remains limited, particularly in trust-sensitive domains like career planning. To investigate the factors that drive adoption and sustained engagement, this study applies an integrated framework combining the Technology Acceptance Model and the Diffusion of Innovation theory. A survey of 130 participants from German-speaking countries measured user traits, technology perceptions, and feature preferences. Both quantitative (regression analysis) and qualitative (thematic coding) methods were used. The results show that perceived usefulness, trust in data handling, and explainable recommendations are the most influential predictors of adoption. Psychological readiness and familiarity with AI significantly outweigh demographic traits in shaping openness. Users primarily value operational features such as CV optimization and cover letter writing, while more strategic services are secondary. These findings suggest that AI-career tools should focus on delivering early value, ensuring transparent data practices, and building user trust through explainability. The study offers practical guidance for platform providers and contributes new insights to technology acceptance research in private, emotionally complex domains.
À medida que a inteligência artificial (IA) passa a integrar aspetos mais pessoais da vida, esta dissertação investiga o seu papel no desenvolvimento de carreira, com foco em plataformas de orientação profissional baseadas em IA. Embora os métodos tradicionais de coaching sejam frequentemente dispendiosos ou pouco personalizados, as soluções baseadas em IA prometem orientação escalável e adaptada. No entanto, a adoção continua limitada, especialmente em contextos sensíveis à confiança, como o planeamento de carreira. Este estudo aplica uma abordagem teórica integrada, combinando o Modelo de Aceitação de Tecnologia com a Teoria da Difusão da Inovação. Um inquérito com 130 participantes de países de língua alemã avaliou características dos utilizadores, perceções tecnológicas e preferências de funcionalidades. Foram utilizadas análises quantitativas (regressão) e qualitativas (análise temática). Os resultados indicam que a utilidade percebida, a confiança no tratamento de dados e a explicabilidade das recomendações são os principais preditores de adoção. A predisposição psicológica e a familiaridade com IA mostraram-se mais relevantes do que fatores demográficos. Funcionalidades práticas como otimização de CVs e apoio na redação de cartas de motivação foram as mais valorizadas. Estes resultados sugerem que ferramentas baseadas em IA devem priorizar a criação de valor inicial, garantir práticas de dados transparentes e promover a confiança através da explicabilidade. O estudo fornece orientações práticas para o desenvolvimento de plataformas e contribui para a investigação sobre aceitação de tecnologia em domínios pessoais.
À medida que a inteligência artificial (IA) passa a integrar aspetos mais pessoais da vida, esta dissertação investiga o seu papel no desenvolvimento de carreira, com foco em plataformas de orientação profissional baseadas em IA. Embora os métodos tradicionais de coaching sejam frequentemente dispendiosos ou pouco personalizados, as soluções baseadas em IA prometem orientação escalável e adaptada. No entanto, a adoção continua limitada, especialmente em contextos sensíveis à confiança, como o planeamento de carreira. Este estudo aplica uma abordagem teórica integrada, combinando o Modelo de Aceitação de Tecnologia com a Teoria da Difusão da Inovação. Um inquérito com 130 participantes de países de língua alemã avaliou características dos utilizadores, perceções tecnológicas e preferências de funcionalidades. Foram utilizadas análises quantitativas (regressão) e qualitativas (análise temática). Os resultados indicam que a utilidade percebida, a confiança no tratamento de dados e a explicabilidade das recomendações são os principais preditores de adoção. A predisposição psicológica e a familiaridade com IA mostraram-se mais relevantes do que fatores demográficos. Funcionalidades práticas como otimização de CVs e apoio na redação de cartas de motivação foram as mais valorizadas. Estes resultados sugerem que ferramentas baseadas em IA devem priorizar a criação de valor inicial, garantir práticas de dados transparentes e promover a confiança através da explicabilidade. O estudo fornece orientações práticas para o desenvolvimento de plataformas e contribui para a investigação sobre aceitação de tecnologia em domínios pessoais.
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Aceitação de tecnologia Artificial intelligence Career guidance Confiança do utilizador Explainable AI IA explicável Inteligência artificial Orientação profissional Technology acceptance User trust
Pedagogical Context
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