Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Administração
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Resultados da Pesquisa
- A influência de informação sobre o desenvolvimento do produto na intenção de compra: fatores moderadores e mediadores na avaliação de produtos criados por IA vs Humanos(2024) Brito, Robson Marinho deO avanço das Inteligências Artificiais (IAs) tem gerado um impacto significativo em várias áreas, especialmente no Comportamento do Consumidor. Com a capacidade das IAs de criar produtos inovadores, surge a questão: como os consumidores reagem a produtos hedonicos criados por Inteligência Artificial? Assim, o objetivo desta investigação é explicar as respostas do consumidor a produtos desenvolvidos por Inteligência Artificial e Humanos, testando a mediação do Transporte Narrativo e da Atitude sobre o produto, e as moderações pela Confiança no Algoritmo, Necessidade de Cognição e Prontidão Tecnológica. Para este estudo, foi empregado o método experimental entre sujeitos, onde o estudo final envolveu 177 participantes (n=177), divididos em grupos de controle e experimental. Eles foram expostos a dois produtos idênticos, sendo que em um havia a informação de que foi criado por uma IA e no outro por um humano. O foco foi na relação entre a criação de produtos por IA (Variável Independente) e a Intenção de Compra (Variável Dependente). Teorias como o Viés de Automação e Especismo forneceram a base conceitual para o estudo. Os resultados revelaram que a Intenção de Compra para um produto criado por IA é maior quando essa relação é mediada pela Atitude e moderada pela Confiança no Algorítmo. Porém, quando a Confiança no Algorímo é menor, há menor Atitude e Intenção de Compra. A mediação pelo Transporte Narrativo e a moderação pela Necessidade de Cognição e Prontidão Tecnológica não foram confirmadas. Os resultados encontram suporte nas Teorias do Viés de Automação e Especismo. Com isso, é possivel concluir que o consumidor que confia no algoritmo da IA tende a acreditar que o produto criado por ela é mais confiável do que o produto criado por um Humano (Viés de Automação). Porém, quando a confiança no algoritmo é menor, o consumidor tende a rejeitar o produto criado pela IA, confiando mais no produto criado por um Humano (Especismo). Este trabalho contribui para o entendimento acadêmico e empresarial sobre a aceitação de produtos de IA. Entretanto, a pesquisa limitou-se a um produto específico (curta-metragem) e um público diversificado, sugerindo a necessidade de investigações futuras em outros tipos de produtos criados por IA e públicos. Esta pesquisa destaca a importância da confiança dos consumidores nos algoritmos de IA, abrindo caminho para futuros estudos que podem ampliar nosso entendimento sobre a interação entre humanos e tecnologias inteligentes
- Serviços digitais inteligentes: a influência da motivação e da satisfação com a vida no comportamento inovativo e na usabilidade(2021) Lui, M. L. C.A transformação digital, por meio de plataformas inteligentes de e-commerce, canais de consumo on-line e da oferta de novos serviços pessoais, com a aplicação da IA (Inteligência artificial), está modificando dramaticamente a lógica de atuação no mundo dos negócios. Os desafios das novas estratégias de mercado para a criação de valor, em prol da competitividade digital, estão cada vez mais centrados na compreensão analítica e preditiva do comportamento do consumo e na experiência de uso da inovação digital pelo usuário. A crise pandêmica de Covid-19 acelerou ainda mais tais mudanças, atestadas pela maior interação homem-máquina, proporcionada pelas plataformas digitais. Compreender o comportamento de consumo de serviços digitais, que passam a ser bens de experiência, pode ajudar as empresas em sua adequação à nova arena competitiva, na busca por novas oportunidades em mercados e por tecnologias emergentes, com alto potencial de impacto, de transformação de mercado e de lock-in do consumo. Grande parte das pesquisas relacionadas ao consumo de produtos tecnológicos, com destaque aos modelos Technology Acceptance Model (TAM) e Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), não se interessa ou pouco avançou no esclarecimento do grau de inovatividade do consumidor, assim como na mensuração da usabilidade de inovações, restringindo-se às dimensões clássicas (adoção e aceitação tecnológica) da Teoria de Difusão da Inovação (IDT) (Innovation Diffusion Theory). Refletir criticamente acerca de tal teoria, nesse novo cenário, compreendendo quem são os consumidores, qual é a usabilidade da IA na oferta de serviços digitais, e como se dão as relações com as motivações e a satisfação com a vida, constituem uma oportunidade para responder a um gap teórico existente na literatura. Na era da transformação digital, a complexidade das relações de consumo pessoal aumenta e passa a ser direcionadora das decisões das empresas digitais que, cada vez mais, desenvolvem soluções centradas na personalização e na cognição inteligente do seu comportamento preditivo. O objetivo desta tese, portanto, é eliminar a lacuna teórica existente na agenda de pesquisa sobre o consumo inovativo, verificando as relações estabelecidas entre motivação e satisfação com a vida e o binômio usabilidade e consumo inovativo de serviços digitais inteligentes. Para tanto, realizamos pesquisa com uma amostra de n = 517 participantes, usuários de assistente pessoal inteligente, no período de maio a junho de 2020. Os dados foram analisados por meio da Modelagem de Equações Estruturais e pela técnica de Mínimos Quadrados Parciais (PLS), com o uso do software SmartPLS-3. Optamos por um modelo mais parcimonioso e, por isso, usamos o construto motivação como 2ª ordem. Apoiada nos resultados da Modelagem de Equações Estruturais, esta pesquisa evidencia – e essa é a sua principal contribuição – que satisfação com a vida e as motivações, esta última, desde que seja mediada por domínio específico de inovatividade e inovação inata têm, ambas, influência na usabilidade e no comportamento inovativo. O modelo utilizado apresentou um ??2 de 32% da variável dependente usabilidade, e 14% da variável dependente comportamento inovativo; e demonstrou validade preditiva, por intermédio do indicador ??2, e tamanho do efeito, pelo indicador ??2 – resultados estes satisfatórios
- Qual a voz e o tipo de discurso que os assistentes digitais precisam ter para influenciar mais?(2021) Martins, J. V D.A Alexa, da Amazon e a Siri, da Apple são alguns exemplos de como algoritmos matemáticos são colocados em produtos e serviços de fácil acesso à população. As vozes dessas IAs presentes no mercado são, predominantemente, femininas e com caráter assertivo. Esse trabalho investiga o gênero das vozes e dos tipos de discursos das IAs através de um experimento em um cenário de recomendação financeira e em um cenário de viagens. Os resultados sobre recomendações financeiras sugerem que o discurso tentativo é sempre mais mal avaliado em comparação ao assertivo. Além disso, o gênero feminino parece ser ponto-chave para entendimento dos resultados encontrados, pois as IAs femininas tentativas são avaliadas mais negativamente do que as IAs masculinas tentativas, tanto por homens, quanto por mulheres. Nota-se que as próprias mulheres são quem mais avaliam de maneira negativa as IAs femininas tentativas, em comparação aos homens. No cenário de viagens, as mulheres não veem diferença entre o gênero das IAs, nem entre o tipo de discurso das IAs. Os homens, no entanto, seguiram os esterótipos de gênero. Portanto, esse trabalho contribui para a literatura de computadores como atores sociais
- Como o processo de elicitação de preferências influencia a aceitação de recomendações de inteligência artificial(2020) Hirai, S. A.A adoção ou a aversão à uma recomendação proveniente de um algoritmo é um tema que desperta interesse nos pesquisadores de campos de conhecimentos tão diversos como inteligência artificial, sistemas de informação, marketing ou comportamento do consumidor. No entanto, poucos trabalhos empíricos sobre o comportamento dos indivíduos em relação aos algoritmos estão disponíveis na literatura e pouco se sabe sobre os motivos subjetivos que levam o consumidor a adotar ou rejeitar uma recomendação feita por um agente de inteligência artificial. Estudos apontam que a precisão do algoritmo poderia influenciar a aceitação, diferentes trabalhos indicam que o tipo de tarefa em que se enquadra a recomendação teria influência na aceitação. Porém estes estudos apresentaram uma certa ambiguidade nas conclusões e outros motivos poderiam levar a aceitação da recomendação. A exemplo de outras pesquisas, que apontam para a incompreensão da lógica interna do algoritmo que provocaria a rejeição da recomendação do algoritmo. Por outro lado, existe uma interação inicial entre o algoritmo e o usuário chamado de processo de elicitação de preferências (PEP), estágio pela qual o usuário informa suas preferências e necessidades utilizadas pelo algoritmo na preparação da recomendação, que pode influenciar a aceitação da recomendação. Estudos indicam que este processo de interação influencia a satisfação com a recomendação porque proporciona um sentimento de transparência e relevância na formulação da recomendação, cria uma expectativa de qualidade na recomendação e pode ajudar na compreensão da lógica interna do algoritmo. No entanto foram encontrados poucos experimentos que analisaram o PEP com a satisfação da recomendação e carece de novos estudos empíricos. Outro tema encontrado na literatura mas também pouco explorado refere-se a influência do conhecimento subjetivo sobre o domínio da recomendação na satisfação do usuário. Então o PEP influencia na satisfação com a recomendação? O conhecimento subjetivo do usuário atenua ou acentua a aceitação da recomendação? Dessa forma, os principais objetivos deste trabalho são estudar se o processo de elicitação de preferências (PEP) influencia a satisfação com a recomendação bem como se o conhecimento do indivíduo sobre o domínio da recomendação exerce uma influência na satisfação do consumidor. Para atingir estes objetivos, realizou-se um experimento exploratório que manipulou distintos PEPs, considerando o nível de conhecimento subjetivo sobre o domínio da recomendação. A análise do PEP isoladamente demonstrou efeitos marginalmente siginificativos, entretanto quando analisado em conjunto com o conhecimento sobre o domínio, os resultados indicam diferenças significativas na satisfação. Assim foi possível verificar a influência do PEP com o conhecimento subjetivo na satisfação do usuário. Portanto esta pesquisa exploratória contribuiu para a literatura não somente com novas aprendizagens sobre o processo de elicitação de preferências per se, mas também com novos estudos envolvendo o PEP e o conhecimento subjetivo sobre o domínio da recomendação. Ao mesmo tempo a pesquisa colabora com a prática no mundo corporativo, no sentido de trazer novas ideias para que empresas aprimorem seus PEPs em funcionamento ou desenvolvam novas estratégias que proporcionem uma maior satisfação para os consumidores