Aceptación de la Inteligencia Artificial Generativa en la industria creativa: el rol del modelo UTAUT, reconocimiento y la confianza de marca en su adopción

Abstract

El estudio explora los factores que influyen en la adopción de la inteligencia artificial (IA Gen) en la industria creativa, tomando como referencia la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT), y la teoría del capital de marca. Numerosos estudios han demostrado la capacidad explicativa del modelo UTAUT en la adopción tecnológica en diferentes sectores; sin embargo, no se había analizado cómo el capital de marca, especialmente el conocimiento y la confianza influye a la adopción de la Inteligencia Artificial Generativa. El capital de la marca es especialmente relevante en la industria creativa, donde el bajo conocimiento tecnológico hace que la marca de IA sea una fuente clave de información e influencia en la toma de decisiones. Una muestra de 208 profesionales creativos de EE. UU. y España validó el modelo propuesto utilizando PLSSEM. Los resultados indican que la expectativa de rendimiento, las condiciones facilitadoras y la confianza en la marca influyen positivamente en la intención de uso de la IA Generativa, mientras que el reconocimiento de marca tiene un efecto negativo. La influencia social y la expectativa de esfuerzo no presentaron resultados estadísticamente significativos. El modelo explica el 67 % de la varianza en la intención de uso (R² = 0.679), indicando un alto poder predictivo. Se destaca la importancia del desempeño, soportes accesibles y confianza en la marca, abordando los desafíos de la percepción y reconocimiento de marca.// This study explores the factors influencing the adoption of Generative AI in the creative industry, focusing on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) factors: performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, social influence, and consumer-based brand equity factors: brand recognition and brand trust. While previous research has emphasized the importance of UTAUT constructs in technology adoption, the influence of brand equity factors remains underexplored. This study bridges this gap and provides insights to enhance adoption strategies. Standardized questionnaires were used, incorporating UTAUT constructs and brand-related variables such as Brand Recognition and Brand Trust. A sample of 208 creative professionals from the US and Spain validated the proposed model using PLS-SEM. Results reveal that performance expectancy, facilitating conditions, and brand trust positively influence the behavioral intention to use Generative AI tools, while brand recognition negatively influences behavioral intention. Social influence and effort expectancy did not present statistically significant results. The model explains 67 % of the variance in behavioral intention (R² = 0.679), indicating strong predictive power. These insights contribute to developing effective adoption strategies for Generative AI in the creative industry.