FOMO AND AI ADOPTION: AN IN-DEPTH ANALYSIS OF DECISION-MAKING DRIVERS

Jakub Jehlička

Master's thesis

(FOMO) a přijetí umělé inteligence: Pochopení toho, jak osobní charakteristiky a prostředí ovlivňují přijetí umělé inteligence.

Abstract:

Tato studie zkoumá vliv osobních charakteristik na přijetí nových technologií se zaměřením na umělou inteligenci (AI). Zkoumá, jak strach z promeškání (FOMO) ovlivňuje rozhodování osob s rozhodovací pravomocí, které dosud nebylo podrobněji zkoumáno. Ačkoli umělá inteligence nabízí významné přínosy v oblasti zvyšování produktivity a inovací, tlak na přijetí těchto technologií přichází z mnoha stran a vytváří humbuk, který často vyvolává FOMO, což může vést k impulzivním a neoptimálním rozhodnutím. Výzkum zdůrazňuje, že osoby s rozhodovacími pravomocemi, které mají rozsáhlé praktické zkušenosti a hluboké znalosti AI, mají tendenci vykazovat nižší míru FOMO, což jim umožňuje přijímat racionálnější a strategičtější rozhodnutí. Naopak ti, kteří mají vyšší FOMO, se do zavádění AI spíše vrhají, což je ovlivněno konkurenčním tlakem a obavou z toho, že zůstanou pozadu. Studie využívá kvalitativní metodiku, kdy provádí polostrukturované rozhovory s osobami s rozhodovací pravomocí z různých odvětví. Zjištění odhalují složitou souhru mezi osobními vlastnostmi, jako jsou zkušenosti, tolerance k nejednoznačnosti a emoční odolnost, a vnějšími faktory, jako je dynamika konkurence a technologický pokrok. Tyto faktory společně utvářejí přístup rozhodovacích pracovníků k zavádění technologií umělé inteligence. Výzkum zdůrazňuje, že organizace musí vyvinout strategie, které zmírní vliv FOMO a zajistí, aby rozhodnutí o přijetí technologie byla založena na důkladném vyhodnocení, nikoli na reaktivních impulsech. Poznatky studie přispívají k hlubšímu pochopení psychologických faktorů, které podněcují zavádění technologií, a nabízejí cenné vodítko pro vedoucí pracovníky podniků, kteří se pohybují v oblasti integrace umělé inteligence ve svých organizacích.

Abstract:

This study investigates the influence of personal characteristics on the adoption of emerging technologies, with a focus on Artificial Intelligence (AI). It explores how the Fear of Missing Out (FOMO) impacts decision-making among decision makers which has so far not been extensively studied. While AI offers significant benefits in enhancing productivity and innovation, the pressure to adopt these technologies come from multiple directions creating a hype with often evoking FOMO, which can lead to impulsive and suboptimal decisions. The research highlights that decision-makers with extensive hands-on experience and a deep understanding of AI tend to exhibit lower levels of FOMO, enabling them to make more rational and strategic decisions. Conversely, those with higher FOMO are more likely to rush into AI adoption, influenced by competitive pressures and the fear of falling behind. The study employs a qualitative methodology, conducting semi-structured interviews with decision-makers from diverse industries. The findings reveal a complex interplay between personal traits, such as experience, tolerance for ambiguity, and emotional resilience, and external factors like competitive dynamics and technological advancements. These factors collectively shape how decision-makers approach the adoption of AI technologies. The research underscores the need for organizations to develop strategies that mitigate the influence of FOMO, ensuring that technology adoption decisions are based on thorough evaluation rather than reactive impulses. The study's insights contribute to a deeper understanding of the psychological factors that drive technology adoption, offering valuable guidance for business leaders navigating the challenges of AI integration in their organizations.

Keywords

Personal Characteristics, fear of missing out, AI Adoption, Option Characteristics

Keywords

fear of missing out, AI Adoption, Personal Characteristics, Option Characteristics

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 23. 8. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 2024
• Supervisor: Miroslav Špaček
• Reader: Thorsten Busch

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme:
Management