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Publicação
How does the environmental context moderate machine learning adoption?
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Autores
Resumo(s)
Machine learning (ML) has become one of the hottest trends in the IT field. Knowing that ML can positively impact an organization’s performance, it is, therefore, crucial that the drivers upon its adoption are studied. Using the technology-organization-environment (TOE) framework and the institutional (INT) theory, an empirical measurement of the key determinants of ML adoption was made in a single framework. A structural equation modeling (SEM) technique was used in a dataset of 319 firms to test the suggested hypotheses. The research empirically sustains the impact of the environment on ML adoption, not only as a predictor but also as a moderator of the technological context.
O machine learning (ML) tornou-se numa das tendências mais relevantes no campo das tecnologias de informação (TI). Sabendo que o ML pode impactar positivamente o desempenho de uma organização, é crucial que os fatores que influenciam a sua adoção sejam estudados. Utilizando o modelo tecnologia-organização-ambiente (TOE) e a teoria institucional (INT), um estudo empírico dos principais determinantes da adoção de ML foi realizado num só modelo. Uma técnica de modelação de equações estruturais (SEM) foi utilizada numa amostra de 319 empresas para testar as hipóteses sugeridas. O presente estudo sustenta empiricamente o impacto do ambiente na adoção de ML, não apenas enquanto preditor direto, mas também como moderador do contexto tecnológico.
O machine learning (ML) tornou-se numa das tendências mais relevantes no campo das tecnologias de informação (TI). Sabendo que o ML pode impactar positivamente o desempenho de uma organização, é crucial que os fatores que influenciam a sua adoção sejam estudados. Utilizando o modelo tecnologia-organização-ambiente (TOE) e a teoria institucional (INT), um estudo empírico dos principais determinantes da adoção de ML foi realizado num só modelo. Uma técnica de modelação de equações estruturais (SEM) foi utilizada numa amostra de 319 empresas para testar as hipóteses sugeridas. O presente estudo sustenta empiricamente o impacto do ambiente na adoção de ML, não apenas enquanto preditor direto, mas também como moderador do contexto tecnológico.
Descrição
Dissertation presented as partial requirement for obtaining the Master’s degree in Information Management, with a specialization in Knowledge Management and Business Intelligence
Palavras-chave
Machine learning IT adoption Technology-organization-environment (TOE) framework Institutional (INT) theory Environmental context Adoção de TI Modelo tecnologia-organização-ambiente (TOE) Contexto ambiental Teoria institucional (INT)