Fomentar la adopción por parte de los empleados de tecnologías habilitadas con aprendizaje automático en la valoración de activos

Propósito Esta investigación tiene como objetivo explorar cómo los profesionales financieros perciben y aplican el aprendizaje automático (ML) en la valoración de activos, identificando los determinantes clave de su adopción mediante el examen del papel de las presiones institucionales, factores individuales y organizacionales. Además, el estudio examina los roles moderadores de la interconectividad tecnológica y la interoperabilidad tecnológica en la relación entre la intención de adopción de ML por parte de los empleados y el comportamiento real de uso. Diseño/metodología/enfoque Usando un enfoque cuantitativo, se recopilaron datos de 689 profesionales financieros en Vietnam mediante una encuesta en línea dirigida a aquellos con experiencia o conocimiento en valoración de activos. El modelo de investigación fue analizado utilizando modelado de ecuaciones estructurales (PLS-SEM) mediante el software SmartPLS 4. Resultados Los resultados indican que el conocimiento de ML, las capacidades cognitivas percibidas, la innovación personal y la visión de liderazgo influyen positivamente en la intención de adopción de ML por parte de los empleados. Sin embargo, contrariamente a las expectativas, se encontró que las preocupaciones sobre el desplazamiento laboral y la falta de innovación organizacional afectan negativamente la adopción de ML. Además, la intención de adopción predice fuertemente el uso real de ML en las prácticas de valoración de activos. Originalidad/valor Este estudio aporta conocimientos pioneros sobre cómo factores individuales y organizacionales, como la visión de liderazgo y las habilidades cognitivas, moldean la adopción de ML en finanzas. Destaca la interacción entre la transformación digital, las percepciones de los empleados y la cultura organizacional en mercados emergentes. Los responsables políticos y las empresas pueden utilizar estos hallazgos para impulsar la innovación y mejorar la competitividad en el sector financiero impulsado por ML.