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Publicação
From automation to leadership : exploring emotional responses to AI integration in human roles
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Resumo(s)
This dissertation explores the emotional reactions of managers to Artificial Intelligence (AI) in tasks and roles traditionally performed by humans in the automotive industry. It studies how AI in business environments influences managers' perceptions and highlights emotional responses evoked by AI in routine, decision-making, and leadership roles. Following a qualitative approach, 20 semi-structured interviews were carried out with managers who are experienced in working with AI. The findings reveal a broad spectrum of emotional reactions, depending on the role AI performs. Those reactions are influenced by various factors such as transparency, algorithm aversion, and the perceived complexity of tasks. AI in routine roles has primarily evoked positive emotions like relief and satisfaction. However, its application in decision-making and leadership roles lead mainly to skepticism and resistance. This is due to concerns about AI’s missing understanding of context and human judgment abilities. Besides, it was also discovered that algorithm aversion increased when AI took over high-responsibility tasks or roles, such as decisionmaking or leadership. The study highlights the importance of transparent communication, employee involvement, and tailored trainings to create trust and acceptance of AI among employees. It extends the existing literature review as it uncovers reasons behind emotional reactions in specific AI roles and provides recommendations to improve AI acceptance within corporate structures.
Esta dissertação analisa as reações emocionais de gerentes à integração da Inteligência Artificial (IA) em funções tradicionalmente desempenhadas por humanos, com foco na indústria automóvel. Foram realizadas 20 entrevistas semiestruturadas para explorar como a IA em diferentes funções 4 rotina, tomada de decisão e liderança 4 afeta as percepções dos gerentes. Os resultados mostram que as reações emocionais variam conforme o papel desempenhado pela IA, influenciadas por fatores como confiança, aversão a algoritmos e a complexidade percebida das tarefas. A IA em funções de rotina gerou emoções positivas, como alívio e satisfação. No entanto, sua aplicação em papéis de decisão e liderança provocou ceticismo, devido a preocupações com o julgamento humano e o contexto. A aversão a algoritmos foi mais forte em tarefas de alta responsabilidade. O estudo enfatiza a necessidade de transparência, envolvimento dos funcionários e programas de treinamento adaptados para criar confiança e aceitação da IA. Ele amplia a literatura existente ao abordar as respostas emocionais em diferentes funções da IA e oferece recomendações práticas para melhorar sua integração. Esta investigação contribui para o estudo sobre comportamento organizacional e IA, servindo como base para investigação futura sobre o impacto emocional e comportamental da IA no ambiente de trabalho.
Esta dissertação analisa as reações emocionais de gerentes à integração da Inteligência Artificial (IA) em funções tradicionalmente desempenhadas por humanos, com foco na indústria automóvel. Foram realizadas 20 entrevistas semiestruturadas para explorar como a IA em diferentes funções 4 rotina, tomada de decisão e liderança 4 afeta as percepções dos gerentes. Os resultados mostram que as reações emocionais variam conforme o papel desempenhado pela IA, influenciadas por fatores como confiança, aversão a algoritmos e a complexidade percebida das tarefas. A IA em funções de rotina gerou emoções positivas, como alívio e satisfação. No entanto, sua aplicação em papéis de decisão e liderança provocou ceticismo, devido a preocupações com o julgamento humano e o contexto. A aversão a algoritmos foi mais forte em tarefas de alta responsabilidade. O estudo enfatiza a necessidade de transparência, envolvimento dos funcionários e programas de treinamento adaptados para criar confiança e aceitação da IA. Ele amplia a literatura existente ao abordar as respostas emocionais em diferentes funções da IA e oferece recomendações práticas para melhorar sua integração. Esta investigação contribui para o estudo sobre comportamento organizacional e IA, servindo como base para investigação futura sobre o impacto emocional e comportamental da IA no ambiente de trabalho.
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Palavras-chave
Artificial intelligence (AI) Emotional reactions Managerial perceptions Algorithm aversion Recommendations Inteligência artificial (IA) Reações emocionais Percepções gerenciais Aversão a algoritmos Recomendações
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