Almeida, Filipa deDeniz, Medya2024-07-312024-05-022024-04http://hdl.handle.net/10400.14/45987With the rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) tools, the implementation of AI in hierarchical roles is no longer a futuristic scenario, as organizations are beginning to incorporate AI robots into leadership positions. These robots typically possess a human-like appearance, being anthropomorphized and often gendered as female or male. The dissertation aims to investigate whether gender stereotypes, as evidenced in existing literature on gender and leadership, are applied onto potential AI leaders. Addressing this research gap, a survey was conducted in an experimental manner with a sample size of N = 502. The study particularly explores whether the acceptance of an AI leader is influenced by the perceived gender of the AI leader and the workplace setting, while observing the mediator variables communality, agency, trust, and competence. For analysis, partial structured equation modeling (PLS-SEM) on Smart PLS was utilized. The results indicate that the gender of the AI does not significantly influence its acceptance; rather, acceptance is influenced by mediator variables. This thesis marks a crucial step in addressing a research gap in a burgeoning field, offering a positive outlook for future studies in this area.Com o rápido avanço das ferramentas de Inteligência Artificial (IA), a implementação de IA em papéis hierárquicos já não é mais um cenário futurista, pois as organizações estão começando a incorporar robôs de IA em posições de liderança. Esses robôs geralmente possuem uma aparência humanizada, sendo antropomorfizados e frequentemente atribuídos um gênero feminino ou masculino. A dissertação tem como objetivo investigar se estereótipos de gênero, conforme evidenciado na literatura existente sobre gênero e liderança, são aplicados a potenciais líderes de IA. Para abordar essa lacuna de pesquisa, foi conduzida uma pesquisa de forma experimental com um tamanho de amostra de N = 502. O estudo explora particularmente se a aceitação de um líder de IA é influenciada pelo gênero percebido do líder de IA e pelo ambiente de trabalho, enquanto observa as variáveis mediadoras de comunidade, agência, confiança e competência. Para análise, foi utilizada modelagem de equações estruturais parciais (PLS-SEM) no Smart PLS. Os resultados indicam que o gênero da IA não influencia significativamente sua aceitação; em vez disso, a aceitação é influenciada por variáveis mediadoras. Esta tese marca um passo crucial na abordagem de uma lacuna de pesquisa em um campo emergente, oferecendo perspectivas promissoras para estudos futuros nesta área.engArtificial intelligenceAI leadershipAnthropomorphismRobotsGender stereotypesGender biasHuman-robot-interactionAcceptancePLS-SEMInteligência artificialLiderança em IAAntropomorfismoRobôsEstereótipos de gêneroViés de gêneroInteração humano-robôAceitaçãomaster thesis203613589