04242ntm a22005657i 4500 000723608 CZ-PrVSE 20250621144446.0 m d cr n|||||||||| 250621s2025 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Zelenková, Markéta ISIS:173240 dis Factors influencing the use of generative artificial intelligence eng Faktory ovlivňující využívání generativní umělé inteligence / Markéta Zelenková 2025 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: František Sudzina Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2025 Tato bakalářská práce se zabývá faktory, které ovlivňují využívání generativní umělé inteligence běžnými uživateli. Cílem práce je prostřednictvím konceptuálního rámce modelu UTAUT 2 identifikovat klíčové proměnné, jež mají vliv na záměr a skutečné využívání těchto technologií. Dále se zaměřuje na roli obav o soukromí, kvality informací a důvěryhodnosti výstupů generativní AI. V teoretické části jsou čtenáři seznámeni se základními principy generativní umělé inteligence, s teoretickými modely přijetí technologie a podrobně se seznamují s konstrukty modelu UTAUT 2, které jsou dále rozšířeny o proměnné obavy o soukromí, kvalitu informací a důvěryhodnost odpovědí. Výzkumná část je postavena na kvantitativní metodologii a analýze dat získaných prostřednictvím online dotazníkového šetření, kterého se zúčastnilo 160 respondentů. K testování hypotéz byl využit software SmartPLS, umožňující ověřování vztahů mezi latentními proměnnými. Z výsledků vyplývá, že nejsilnějším prediktorem záměru využívat generativní AI je očekávaný výkon a zvyk. Významný vztah byl rovněž zjištěn mezi kvalitou informací a očekávaným výkonem a mezi důvěryhodností odpovědí a očekávaným výkonem. Potvrzen byl také vliv záměru na skutečné využívání těchto technologií. Naproti tomu proměnné hédonická stránka motivace, hodnota učení, sociální vliv, obavy o soukromí a usnadňující podmínky se neukázaly jako statisticky významné. Přestože část respondentů uvedla obavy o soukromí, tyto obavy neměly výrazný vliv na jejich záměr AI využívat. Závěrem práce upozorňuje na limity výzkumu, zejména malý vzorek respondentů a nutnost odstranění některých indikátorů, což mohlo ovlivnit přesnost výsledků. Navrhuje rovněž možnosti budoucího výzkumu, jako je kombinace kvantitativního a kvalitativního p Způsob přístupu: Internet aplikovaná informatika [obor bakal. práce] bakalářské práce fd132403 czenas bachelor's theses eczenas generativní umělá inteligence důvěryhodnost odpovědí UTAUT 2 teorie přijetí technologie soukromí kvalita informací SmartPLS faktory ovlivňující přijetí technologie Sudzina, František ISIS:137922 ths Smutný, Zdeněk xx0248843 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/90342/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/90342 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/90342/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/90342/posudek/oponent/85576 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/90342/priloha/31478 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/90342/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse90342 250618 90342