Understanding Managerial Perceptions of Artificial Intelligence Adoption in Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates managerial perceptions of artificial intelligence (AI) adoption in decision-making, focusing on understanding how managers interpret, evaluate, and integrate AI systems into their organizational processes. As organizations increasingly rely on AI-driven tools for data analysis, forecasting, and decision support, managers play a critical role in determining the effectiveness and ethical deployment of these technologies. The research employed a qualitative approach, utilizing in-depth semi-structured interviews with managers from diverse industries to capture their experiences, insights, and concerns regarding AI adoption. Thematic analysis was conducted to identify patterns and themes that illustrate how managerial perceptions shape both the adoption process and the outcomes of AI-assisted decision-making. The findings reveal that managers perceive AI as a valuable tool for enhancing efficiency, analytical accuracy, and strategic focus, allowing them to shift attention from routine operational tasks to higher-order decision-making activities. At the same time, managers reported challenges associated with AI complexity, resistance to change, data quality, trust, transparency, and accountability, highlighting the socio-technical nature of AI adoption. Ethical considerations, including fairness, bias, and data privacy, were emphasized as critical factors influencing managerial confidence and willingness to rely on AI outputs. Organizational support, leadership endorsement, and continuous skill development were identified as essential enablers for successful integration. The study underscores the importance of balancing human judgment with machine-generated insights, reflecting the concept of collaborative intelligence, where AI augments rather than replaces managerial decision-making. This research provides a nuanced understanding of the factors shaping managerial engagement with AI, offering practical and strategic insights for organizations seeking to implement AI responsibly and effectively in decision-making processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».