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el estudio explora los factores que influyen en la adopción de la inteligencia artificial (IA) generativa en la industria creativa, tomando como referencia la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT), y la teoría del capital de marca. Numerosos estudios han demostrado la capacidad explicativa del modelo UTAUT en la adopción tecnológica en diferentes sectores; sin embargo, no se había analizado cómo el capital de marca, especialmente el conocimiento y la confianza influye a la adopción de la Inteligencia Artificial Generativa. El capital dela marca es especialmente relevante en la industria creativa, donde el bajo conocimiento tecnológico hace que la marca de IA sea una fuente clave de información e influencia en la toma de decisiones. Una muestra de 208 profesionales creativos de EE. UU. y España validó el modelo propuestoutilizando PLS-SEM. Los resultados indican que la expectativa de rendimiento, las condiciones facilitadoras y la confianza en la marca influyen positivamente en la intención de uso de la IA Generativa, mientras que el reconocimiento de marca tiene un efecto negativo. La influencia social y la expectativa de esfuerzo no presentaron resultados estadísticamente significativos. El modelo explica el 67 % de la varianza en la intención de uso (R = 0.679), indicando un alto poder predictivo. Se destaca la importancia del desempeño, soportes accesibles y confianza en la marca, abordando los desafíos de la percepción y reconocimiento de marca.
This study explores the factors influencing the adoption of Generative AI text-to-image tools in the creative industry, using an extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. The objective is to assess how brand recognition and trust, alongside performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, and social influence, shape the behavioral intention to use Generative AI tools. While previous research has emphasized the importance of UTAUT constructs in technology adoption, the influence of brand equity factors remains underexplored. This study bridges this gap and provides insights to enhance adoption strategies. Standardized questionnaires were used, incorporating UTAUT constructs and brand-related variables such as Brand Recognition and Brand Trust. The sample consisted of individuals working in the creative industry in the US and Spain, with 208 valid responses. The survey was distributed through creative online communities. Partial Least Squares Structural Equation Modeling was employed to validate the hypotheses, ensuring reliable and valid results. Key findings indicate that performance expectancy, facilitating conditions, and brand trust positively influence the behavioral intention to use Generative AI tools, while brand recognition negatively influences behavioral intention. Social influence and effort expectancy did not present statistically significant results. These insights contribute to developing effective adoption strategies for Generative AI in the creative industry.
