Almeida, Filipa deFortuin, Eva Kim2024-07-252023-01-272022-01http://hdl.handle.net/10400.14/45875With the intention of overcoming human decision making biases, organizations are increasingly using AI as decision support. However, to unlock the full potential of AI-based advice to improve decision making, users must be willing to rely on it in the first place. To better understand people’s readiness to accept advice from AI, two experimental studies were conducted in the scope of this research. Study 1 examined whether people rely more on advice coming from AI or a human. People showed algorithm appreciation in both tasks – the performance evaluation of an employee and the closing price prediction of a stock. The effect was fully mediated by people’s trust in the source and varied across different levels of confidence in one’s own decision. Study 2 examined whether people also choose AI advice over human advice when presented with both options and whether they choose equally for themselves and for others. In this setting, algorithm appreciation persisted only for the stock price prediction task, irrespectively of who the decision was made for. Furthermore, several influencing factors were identified that point to domains where AI is most likely to be accepted and ways in which its benefits can be maximized. The results from these studies have clear implications for organizations that turn to Big Data and AI-generated advice to improve decision making, suggesting that AI might be a good addition to their daily operations.Com a intenção de superar enviesamentos na tomada de decisão, as empresas e organizações estão cada vez mais a usar modelos de Inteligência Artificial (AI) como suporte aos processos de tomada de decisão. Contudo, de modo a atingir o seu potencial máximo, os usuários devem confiar na IA em primeiro lugar. Para melhor compreender a aceitação de conselhos de IA, dois estudos foram conduzidos no âmbito desta dissertação. O Estudo 1 examinou se as pessoas se baseiam mais nos conselhos da IA ou de humanos. As pessoas valorizaram o algoritmo para ambas as tarefas – a avaliação de desempenho de um funcionário e a previsão do valor final de uma ação. O efeito foi totalmente mediado pela confiança das pessoas na fonte e variou de acordo com o nível de confiança nas suas decisões. O Estudo 2 examinou se as pessoas preferem conselhos da IA ou de humanos, e se escolhem igualmente para si e para outros. Nesse cenário, a valorização do algoritmo persistiu apenas para a previsão de preço das ações, independentemente de quem seria influenciado pela mesma. Também, foram identificados diversos fatores que apontam para domínios em que a IA tem maior probabilidade de ser aceite e formas pelas quais as suas vantagens e benefícios podem ser maximizadas. Os resultados destes estudos têm implicações evidentes para as empresas e organizações que recorrem a Big Data e a conselhos de AI para melhorar a tomada de decisão, sugerindo que esta tecnologia pode ser um bom complemento para suas operações diárias.engArtificial intelligenceAI adviceStrategic decision makingReliance on adviceJAS paradigmTrustSelf-confidenceInteligência artificialAconselhamento artificialTomada de decisão estratégicaConfiança de aconselhamentoParadigma JASConfiançaAutoconfiançamaster thesis203252918