Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2025 |
| Autor(a) principal: |
Lima, Vagner Almeida |
| Orientador(a): |
Francisco, Eduardo de Rezende |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/36659
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Resumo: |
A adoção de inteligência artificial (IA) na indústria de Arquitetura, Engenharia e Construção (AEC) tem o potencial de transformar processos, aumentar a produtividade e melhorar a tomada de decisões. Este estudo busca compreender os fatores que influenciam a adoção da IA na indústria na perspectiva dos profissionais no Brasil. Utilizando um método misto de pesquisa em uma abordagem sequencial exploratória, o estudo foi conduzido em duas fases: uma análise qualitativa inicial, baseada em entrevistas com 30 profissionais de grandes empresas da indústria, realizadas em outubro de 2024, seguida por uma pesquisa quantitativa em novembro de 2024, com uma amostra de 375 profissionais da indústria AEC. Os resultados qualitativos destacaram fatores como a expectativa de desempenho, confiança, treinamento, custos, o receio de substituição, entre outros. A análise quantitativa confirmou a centralidade da expectativa de desempenho e o impacto significativo da confiança, enquanto a expectativa de esforço apresentou efeito menor. Também foi identificado que profissionais com maior experiência na Indústria AEC enfrentam desafios específicos quanto a expectativa de esforço, mas são mais suscetíveis a fatores como influência social e à confiança na tecnologia. O estudo amplia o modelo UTAUT ao incorporar a confiança como um fator relevante no contexto da AEC, e oferece implicações práticas, como a importância de uma comunicação clara por parte dos gestores sobre os benefícios tangíveis da adoção de IA aos seus colaboradores, e também da necessidade de programas de capacitação e estratégias para reforçar a confiabilidade das tecnologias. O modelo testou quatro hipóteses relacionadas à Expectativa de Desempenho, Expectativa de Esforço, Influência Social e Confiança na IA em sua relação com a intenção de adoção, além de outras 12 hipóteses que analisaram o papel moderador de variáveis como gênero, idade e experiência profissional. Os resultados fornecem subsídios para gestores ao identificarem os principais fatores que influenciam a adoção de IA permitindo o desenvolvimento de estratégias voltadas à comunicação de benefícios, capacitação de equipes e construção de confiança na tecnologia. Para pesquisadores, o estudo contribui ao ampliar o modelo UTAUT com a inclusão da confiança e ao fornecer evidências sobre o papel moderador da experiência na indústria na adoção de tecnologias, especialmente em um setor desafiador como a indústria AEC. |
