Abstract

Bu çalışma, üretken yapay zekâ kabulünün girişimcilik niyeti üzerindeki etkisini incelemeyi ve bu ilişkide öz yeterliliğin düzenleyici rolünü ortaya koymayı amaçlamaktadır. Teknolojik ilerlemelerin hız kazandığı günümüzde, üretken yapay zekâ araçları girişimcilik ekosistemini dönüştürmekte, iş süreçlerini yeniden tanımlamakta ve girişimcilik faaliyetleri için yeni fırsatlar sunmaktadır. Ancak, literatürde girişimcilerin bakış açısından üretken yapay zekâ kabulü ve girişimcilik niyeti arasındaki ilişkiyi özellikle öz yeterlilik bağlamında inceleyen çalışmalar sınırlıdır. Bu araştırma, Birleşik Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT), Planlı Davranış Teorisi (PDT) ve Sosyal Bilişsel Teori (SBT) çerçevesinde bütünleşik bir model önererek bu boşluğu doldurmayı hedeflemektedir. Çalışmada nicel araştırma yöntemi benimsenmiş ve veriler Türkiye'deki 406 katılımcıdan çevrimiçi anket aracılığıyla toplanmıştır. Veri toplama süreci, Şırnak Üniversitesi Etik Kurulunun 11/11/2024 tarih ve E-74546226-050.99-115823 sayılı kararıyla onay alındıktan sonra gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak, geçerliliği ve güvenilirliği kanıtlanmış "Üretken Yapay Zekâ Kabul Ölçeği", "Girişimcilik Niyeti Ölçeği" ve "Öz Yeterlilik Ölçeği" kullanılmıştır. Elde edilen veriler, SPSS 24 ve AMOS 24 paket programları kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma modelinin test edilmesinde Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanılmıştır. Analiz sonuçları, üretke yapay zekâ kabulüne yönelik performans beklentisi ve sosyal etkinin, bireylerin girişimcilik niyetini pozitif ve anlamlı bir şekilde etkilediğini göstermiştir. Buna karşın, çaba beklentisi ve kolaylaştırıcı koşulların girişimcilik niyeti üzerinde doğrudan anlamlı bir etkisi tespit edilmemiştir. Araştırmanın en dikkat çekici bulgusu, öz yeterliliğin düzenleyici rolüne ilişkindir. Öz yeterlilik, performans beklentisi, çaba beklentisi, kolaylaştırıcı koşullar ve sosyal etkinin girişimcilik niyeti üzerindeki etkisini negatif yönde düzenlemektedir. Basit eğim testleri, bu düzenleyici etkinin özellikle düşük öz yeterliliğe sahip bireylerde anlamlı olduğunu, yüksek öz yeterliliğe sahip bireylerde ise anlamsızlaştığını ortaya koymuştur (performans beklentisi ve sosyal etki için). Sonuç olarak bulgular, üretken yapay zekâ kabulünün özellikle düşük öz yeterliliğe sahip bireyler için girişimcilik niyetini artırıcı bir düzenleyici mekanizma işlevi gördüğünü kanıtlamaktadır. Öz yeterliliği düşük bireyler, üretken yapay zekanın sağladığı performans artışı ve sosyal etki algısıyla girişimcilik niyetlerini güçlendirmektedir. Bu durum, yapay zekanın girişimcilikte fırsat eşitliği yaratabilecek stratejik bir araç olduğunu göstermektedir. Çalışma, politika yapıcılar ve eğitimciler için, girişimcilik eğitimlerinde teknoloji kabulü ile öz yeterliliğin birlikte ele alınması gerektiğine dair önemli çıkarımlar sunmaktadır.

Abstract

This study aims to examine the effect of Generative Artificial Intelligence (GenAI) acceptance on entrepreneurial intention and to reveal the moderating role of self-efficacy in this relationship. In the contemporary era of rapid technological advancement, GenAI tools are transforming the entrepreneurial ecosystem, redefining business processes, and offering new opportunities for entrepreneurial activities. However, there is limited research in the literature examining the relationship between GenAI acceptance and entrepreneurial intention from the perspective of entrepreneurs, particularly within the context of self-efficacy. This research aims to fill this gap by proposing an integrated model within the framework of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), the Theory of Planned Behavior (TPB), and Social Cognitive Theory (SCT). The study employed a quantitative research design, and data were collected from 406 participants in Turkey via an online survey. The data collection process was carried out following approval from the Şırnak University Ethics Committee, dated 11/11/2024 and numbered E- 74546226-050.99-115823. Valid and reliable scales, specifically the "Generative Artificial Intelligence Acceptance Scale," "Entrepreneurial Intention Scale," and "Self-Efficacy Scale," were utilized as data collection tools. The obtained data were analyzed using SPSS 24 and AMOS 24 software packages. Structural Equation Modeling (SEM) was used to test the research model. The analysis results indicated that performance expectancy and social influence regarding GenAI acceptance significantly and positively affected individuals' entrepreneurial intention. Conversely, no direct significant effect of effort expectancy and facilitating conditions on entrepreneurial intention was detected. The most notable finding of the research relates to the moderating role of self-efficacy. Self-efficacy negatively moderates the effects of performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, and social influence on entrepreneurial intention. Simple slope tests revealed that this moderating effect was significant, particularly for individuals with low self-efficacy, whereas it became insignificant for individuals with high self-efficacy (for performance expectancy and social influence). Consequently, the findings demonstrate that GenAI acceptance functions as a compensatory mechanism that enhances entrepreneurial intention, especially for individuals with low self-efficacy. Individuals with low self-efficacy strengthen their entrepreneurial intentions through the perceived performance enhancement and social influence provided by GenAI. This suggests that AI represents a strategic tool capable of creating equal opportunity in entrepreneurship. The study offers important implications for policymakers and educators, suggesting that technology acceptance and self-efficacy should be addressed conjointly in entrepreneurship education.

Structured Abstract:

In the contemporary digital era, the accelerating velocity of technological advancements, particularly within the domain of artificial intelligence (AI), is fundamentally restructuring the traditional paradigms of production and labor. This phenomenon, widely conceptualized as digital transformation, not only catalyzes the emergence of disruptive business models but also necessitates a comprehensive redefinition of existing operational processes. Within this transformative landscape, entrepreneurial activities have engaged with AI technologies to an unprecedented degree. Specifically, Generative Artificial Intelligence (GenAI) tools, such as ChatGPT and Gemini, represent a milestone in this evolution. These tools hold significant potential for disruption within the entrepreneurial ecosystem by democratizing access to information, augmenting complex problem-solving capabilities, and streamlining decision-making processes. Consequently, GenAI is altering the conventional understanding of entrepreneurship, shifting it from a resource-heavy endeavor to one that is more agile and knowledge-intensive.

Although there is a growing body of research examining the adoption of GenAI technologies among diverse users, there is a notable gap in the empirical literature specifically addressing the adoption of these technologies from an entrepreneurial perspective. Furthermore, the interplay between technology acceptance and individual psychological traits in shaping entrepreneurial intention remains insufficiently explored. Specifically, the role of self-efficacy, defined as an individual's belief in their capability to organize and execute action plans to manage future situations, as a boundary condition in the relationship between GenAI acceptance and entrepreneurial intention has not been adequately addressed. To fill this gap, this study proposes a theoretically integrated model grounded in the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), the Theory of Planned Behavior (TPB), and Social Cognitive Theory (SCT). The primary objective is to empirically examine the effect of GenAI acceptance on entrepreneurial intention and to elucidate the moderating role of self-efficacy in these relationships.

The theoretical framework of this study is based on the three prominent frameworks: UTAUT, TPB, and SCT. UTAUT provides a robust lens for understanding technology adoption by incorporating performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, and social influence as key determinants. The Theory of Planned Behavior (TPB) complements this by positing that intention is the most proximal predictor of human behavior. Given that this study focuses on novel entrepreneurship, entrepreneurial intention is considered the appropriate dependent variable. Finally, Social Cognitive Theory (SCT) introduces self-efficacy as a critical cognitive mechanism governing human agency. In this study, self-efficacy is conceptualized not merely as a direct antecedent but as a crucial moderator that regulates the strength and direction of the relationship between technology acceptance factors and entrepreneurial intention. The study hypothesizes that UTAUT constructs influence intention, but that self-efficacy will moderate these effects and potentially function as a compensatory resource for individuals who have less confidence in their entrepreneurial abilities.

To test the proposed hypotheses, this study employed a quantitative research design utilizing a cross-sectional survey method. The research population comprised individuals with potential entrepreneurial intention in Turkey. The final sample consisted of 406 participants, selected through convenience sampling techniques. Data collection was conducted through an online questionnaire utilizing valid and reliable multi-item scales adapted from extant literature. GenAI acceptance was measured using the "Generative Artificial Intelligence Acceptance Scale" adapted from Yilmaz et al. (2024). Entrepreneurial Intention was assessed using a scale by Sesen and Basim (2012), and General Self-Efficacy was measured using a scale adapted by Aypay (2010). All items were rated on a 5-point Likert scale. The data collection process adhered to strict ethical guidelines, with official approval granted by the Şırnak University Ethics Committee (Date: 11/11/2024, Decision Number: E-74546226-050.99-115823). Data analysis was performed using SPSS 24 and AMOS 24. The procedure followed a two-step approach: first, the measurement model was assessed utilizing Confirmatory Factor Analysis (CFA) to ensure internal consistency and construct validity. Subsequently, Structural Equation Modeling (SEM) was employed to test the hypothesized direct relationships and moderating effects.

The structural model demonstrated a good fit with the empirical data (CMIN/df=3.248, CFI=0.950, RMSEA=0.074). According to the results, performance expectancy and social influence were found to have a statistically significant and positive effect on entrepreneurial intention. This suggests that prospective entrepreneurs perceive AI primarily as a strategic tool for enhancing productivity and gaining social legitimacy. Conversely, effort expectancy and facilitating conditions did not exert a significant direct impact on intention.

The most significant contribution of the study lies in the moderation analysis. Self-efficacy was found to have a significant negative moderating effect on the relationships between all UTAUT constructs and entrepreneurial intention. Simple slope tests revealed that for individuals with low self-efficacy, the positive impact of GenAI acceptance factors (particularly performance expectancy and social influence) on entrepreneurial intention was significant. In contrast, for individuals with high self-efficacy, this relationship was insignificant. These findings indicate a moderating effect, in which GenAI serves as a critical external resource for individuals who lack confidence in their internal capabilities. High self-efficacy individuals appear to rely on their intrinsic agency, rendering the external boost from AI tools less critical. However, individuals with low self-efficacy rely heavily on perceived AI benefits to bridge their confidence gap.

The study concludes that Generative AI functions as a powerful equalizer in the entrepreneurial landscape. It empowers individuals with lower self-efficacy by providing them with the perceived augmented capabilities and social validation necessary to form entrepreneurial intentions. The findings challenge the conventional assumption that technology and self-efficacy always work synergistically; instead, this research demonstrates that they can function in a compensatory way. Practically, the results suggest that policymakers and educators should adapt entrepreneurship programs to leverage this moderation mechanism. For aspiring entrepreneurs with low self-confidence, entrepreneurship training should clearly highlight how GenAI tools can improve performance and make them stand out in their social environment, thereby boosting their entrepreneurial intentions.

Yapılandırılmış Özet:

Günümüzün dijital çağında, özellikle yapay zekâ (YZ) alanında hızlanan teknolojik gelişmeler, üretim ve emek alanındaki geleneksel paradigmaları kökten yeniden şekillendirmektedir. Yaygın olarak dijital dönüşüm olarak tanımlanan bu olgu, sadece devrim niteliğindeki iş modellerinin ortaya çıkışını hızlandırmakla kalmayıp, aynı zamanda mevcut operasyonel süreçlerin kapsamlı bir şekilde yeniden tanımlanmasını da gerektirmektedir. Bu dönüşüm sürecinde, girişimcilik faaliyetleri yapay zekâ teknolojileriyle daha önce görülmemiş bir düzeyde etkileşime girmiştir. Özellikle ChatGPT ve Gemini gibi Üretken Yapay Zekâ (ÜYZ) araçları, bu evrimde bir dönüm noktası teşkil etmektedir. Bu araçlar, bilgiye erişimi yaygınlaştırarak, karmaşık problem çözme yeteneklerini artırarak ve karar alma süreçlerini kolaylaştırarak girişimcilik ekosisteminde önemli bir dönüşüm potansiyeli barındırmaktadır. Sonuç olarak, ÜYZ girişimciliğe ilişkin geleneksel anlayışı değiştirerek, onu kaynak yoğun bir çabadan daha çevik ve bilgi yoğun bir çabaya dönüştürmektedir.

Çeşitli kullanıcılar arasında ÜYZ teknolojilerinin benimsenmesini inceleyen araştırma sayısı giderek artmakla birlikte, bu teknolojilerin benimsenmesini özellikle girişimcilik perspektifinden ele alan ampirik literatürde dikkate değer bir boşluk bulunmaktadır. Ayrıca, girişimcilik niyetinin şekillenmesinde teknoloji kabulü ile bireysel psikolojik özellikler arasındaki etkileşim yeterince araştırılmamıştır. Özellikle, bir bireyin gelecekteki durumları yönetmek için eylem planlarını düzenleme ve yürütme yeteneğine olan inancı olarak tanımlanan öz-yeterliliğin, ÜYZ kabulü ile girişimcilik niyeti arasındaki ilişkide bir sınır koşulu olarak rolü yeterince ele alınmamıştır. Bu boşluğu doldurmak amacıyla, bu çalışma Teknolojinin Kabulü ve Kullanımı Birleşik Teorisi (UTAUT), Planlı Davranış Teorisi (TPB) ve Sosyal Bilişsel Teori (SCT) temellerine dayanan teorik olarak bütünleşik bir model önermektedir. Temel amaç, GenAI kabulünün girişimcilik niyetine etkisini ampirik olarak incelemek ve bu ilişkilerde öz-yeterliliğin moderatör rolünü aydınlatmaktır.

Bu çalışmanın teorik çerçevesi, UTAUT, TPB ve SCT olmak üzere üç önde gelen çerçeveye dayanmaktadır. UTAUT, performans beklentisi, çaba beklentisi, kolaylaştırıcı koşullar ve sosyal etkiyi temel belirleyiciler olarak dahil ederek teknoloji benimsemesini anlamak için sağlam bir bakış açısı sunar. TPB ise niyetin insan davranışının en yakın öngörücüsü olduğunu öne sürerek bunu tamamlar. Bu çalışmanın yeni girişimciliğe odaklandığı göz önüne alındığında, girişimcilik niyeti uygun bağımlı değişken olarak kabul edilmektedir. Son olarak SCT, öz yeterliliği insan eylemliliğini yöneten kritik bir bilişsel mekanizma olarak ortaya koymaktadır. Bu çalışmada öz yeterlilik, yalnızca doğrudan bir öncül olarak değil, aynı zamanda teknoloji kabul faktörleri ile girişimcilik niyeti arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü düzenleyen hayati bir moderatör olarak kavramsallaştırılmaktadır. Çalışma, UTAUT bileşenlerinin niyeti etkilediği, ancak öz yeterliliğin bu etkileri moderatör olarak düzenleyeceği ve girişimcilik yeteneklerine daha az güven duyan bireyler için potansiyel olarak bir telafi edici kaynak işlevi göreceği hipotezini ortaya koymaktadır.

Bu çalışmada, önerilen hipotezleri test etmek amacıyla kesitsel anket yöntemine dayalı nicel bir araştırma tasarımı benimsenmiştir. Araştırma popülasyonunu, Türkiye’de potansiyel girişimcilik niyetine sahip bireyler oluşturmaktadır. Nihai örneklem, kolaylık örnekleme yöntemi ile seçilen 406 katılımcıdan oluşmuştur. Veri toplama, mevcut literatürden uyarlanan geçerli ve güvenilir çok maddeli ölçekler kullanılarak çevrimiçi bir anket aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. GenAI kabulü, Yilmaz vd., (2024) tarafından uyarlanan “Üretken Yapay Zekâ Kabul Ölçeği” kullanılarak ölçülmüştür. Girişimcilik Niyeti, Sesen ve Basım (2012) tarafından geliştirilen bir ölçek kullanılarak değerlendirilmiş, Öz-Yeterlilik ise Aypay (2010) tarafından uyarlanan bir ölçek kullanılarak ölçülmüştür. Tüm maddeler 5’li Likert ölçeğinde derecelendirilmiştir. Veriler, Şırnak Üniversitesi Etik Kurulu’nun 11/11/2024 tarih ve E-74546226-050.99-115823 sayılı kararıyla onay alındıktan sonra toplanmıştır. Veri analizi SPSS 24 ve AMOS 24 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Prosedür iki aşamalı bir yaklaşım izlemiştir. İlk olarak, iç tutarlılık ve yapı geçerliliğini sağlamak amacıyla Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) kullanılarak ölçüm modeli değerlendirilmiştir. Ardından, varsayılan doğrudan ilişkiler ve moderatör etkilerini test etmek için Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanılmıştır.

Yapısal model, ampirik verilerle iyi bir uyum sergilemiştir (CMIN/df=3,248, CFI=0,950, RMSEA=0,074). Sonuçlara göre, performans beklentisi ve sosyal etkinin girişimcilik niyeti üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif bir etkisi olduğu bulunmuştur. Bu bulgu, potansiyel girişimcilerin yapay zekayı öncelikle üretkenliği artırmak ve sosyal meşruiyet kazanmak için stratejik bir araç olarak algıladıklarını göstermektedir. Buna karşılık, çaba beklentisi ve kolaylaştırıcı koşulların niyet üzerinde anlamlı bir doğrudan etkisi olmamıştır.

Çalışmanın en önemli katkısı, moderasyon analizinde yatmaktadır. Öz-yeterliliğin, tüm UTAUT bileşenleri ile girişimcilik niyeti arasındaki ilişkiler üzerinde anlamlı bir negatif moderasyon etkisi olduğu bulunmuştur. Basit eğim testleri, öz-yeterliliği düşük bireyler için GenAI kabul faktörlerinin (özellikle performans beklentisi ve sosyal etki) girişimcilik niyeti üzerindeki olumlu etkisinin anlamlı olduğunu ortaya koymuştur. Buna karşılık, öz yeterliliği yüksek bireyler için bu ilişki anlamsızdır. Bu bulgular, ÜYZ’nin içsel yeteneklerine güveni olmayan bireyler için kritik bir dış kaynak işlevi gördüğü bir moderasyon etkisini göstermektedir. Öz yeterliliği yüksek bireyler, içsel inisiyatiflerine güveniyor gibi görünmekte ve bu da YZ araçlarından gelen dış desteğin önemini azaltmaktadır. Ancak, öz yeterliliği düşük bireyler güven eksikliklerini gidermek için algıladıkları YZ faydalarına büyük ölçüde güvenmektedir.

Bu çalışma, ÜYZ’nin girişimcilik bağlamında güçlü bir dengeleyici role sahip olduğunu ortaya koymaktadır.  Söz konusu teknoloji, düşük öz-yeterliliğe sahip bireylere girişimcilik niyetlerini oluşturmak için gerekli olan algılanan artırılmış yetenekleri ve sosyal onaylamayı sağlayarak onları güçlendirmektedir. Elde edilen bulgular, teknoloji kullanımı ile öz-yeterliliğin her koşulda sinerjik bir biçimde etkileşime girdiğini öne süren geleneksel varsayımları sorgulamaktadır. Araştırma sonuçları, bu iki unsurun sinerjik olmaktan ziyade telafi edici bir mekanizma ile çalışabileceğini kanıtlamaktadır. Pratik olarak, sonuçlar politika yapıcıların ve eğitimcilerin tespit edilen bu düzenleyici etkiden faydalanarak mevcut girişimcilik programlarını yeniden yapılandırmaları önerilmektedir. Özellikle özgüveni düşük girişimci adaylarına yönelik eğitimlerde, ÜYZ araçlarının bireysel performansı nasıl iyileştirebileceği ve bireyin sosyal çevresinde statü/kabul görerek girişimcilik niyetini nasıl pekiştirebileceği hususları stratejik bir odak noktası haline getirilmelidir.

ملخص منظم:

في العصر الرقمي المعاصر، تعمل السرعة المتزايدة للتطورات التكنولوجية، لا سيما في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، على إعادة هيكلة النماذج التقليدية للإنتاج والعمل بشكل جذري. هذه الظاهرة، التي تُعرف على نطاق واسع باسم «التحول الرقمي»، لا تحفز ظهور نماذج أعمال ثورية فحسب، بل تستلزم أيضًا إعادة تعريف شاملة للعمليات التشغيلية الحالية. وفي ظل هذا المشهد التحولي، تفاعلت الأنشطة الريادية مع تقنيات الذكاء الاصطناعي بدرجة لم يسبق لها مثيل. وعلى وجه التحديد، تمثل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، مثل ChatGPT وGemini، علامة فارقة في هذا التطور. وتتمتع هذه الأدوات بإمكانيات كبيرة لإحداث تغيير جذري داخل النظام البيئي لريادة الأعمال من خلال إتاحة الوصول إلى المعلومات للجميع، وتعزيز قدرات حل المشكلات المعقدة، وتبسيط عمليات صنع القرار. ونتيجة لذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) على تغيير الفهم التقليدي لريادة الأعمال، وتحويلها من مسعى يستهلك موارد كثيرة إلى مسعى أكثر مرونة وكثافة معرفية.

على الرغم من وجود مجموعة متزايدة من الأبحاث التي تدرس تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) بين مستخدمين متنوعين، إلا أن هناك فجوة ملحوظة في الأدبيات التجريبية التي تتناول على وجه التحديد تبني هذه التقنيات من منظور ريادة الأعمال. علاوة على ذلك، لا يزال التفاعل بين قبول التكنولوجيا والسمات النفسية الفردية في تشكيل النية الريادية غير مستكشف بشكل كافٍ. وعلى وجه التحديد، لم يتم تناول دور «الكفاءة الذاتية» — التي تُعرَّف بأنها إيمان الفرد بقدرته على تنظيم وتنفيذ خطط العمل لإدارة المواقف المستقبلية — كشرط حدودي في العلاقة بين قبول الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد (GenAI) والنوايا الريادية بشكل كافٍ. لسد هذه الفجوة، تقترح هذه الدراسة نموذجًا متكاملًا نظريًّا يستند إلى «النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا» (UTAUT)، و«نظرية السلوك المخطط» (TPB)، و«النظرية المعرفية الاجتماعية» (SCT). ويتمثل الهدف الأساسي في دراسة تأثير قبول الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) على النية الريادية تجريبيًّا، وتوضيح الدور المعتدل للكفاءة الذاتية في هذه العلاقات.

يستند الإطار النظري لهذه الدراسة إلى ثلاثة أطر بارزة: UTAUT، وTPB، وSCT. توفر نظرية القبول والاستخدام الموحدة (UTAUT) منظورًا قويًّا لفهم تبني التكنولوجيا من خلال دمج توقعات الأداء، وتوقعات الجهد، والظروف الميسرة، والتأثير الاجتماعي كعوامل محددة رئيسية. وتكمل نظرية السلوك المخطط (TPB) ذلك بافتراض أن النية هي المتنبئ الأقرب للسلوك البشري. ونظرًا لأن هذه الدراسة تركز على ريادة الأعمال الجديدة، فإن النية الريادية تُعتبر المتغير التابع المناسب. وأخيرًا، تُقدّم النظرية المعرفية الاجتماعية (SCT) الكفاءة الذاتية كآلية معرفية حاسمة تحكم الفاعلية البشرية. وفي هذه الدراسة، لا يُنظر إلى الكفاءة الذاتية كمجرد سلف مباشر فحسب، بل كعامل مُعدّل حاسم ينظم قوة واتجاه العلاقة بين عوامل قبول التكنولوجيا والنية الريادية. تفترض الدراسة أن مكونات نموذج UTAUT تؤثر على النية، لكن الكفاءة الذاتية ستعمل كمتغير معتدل لهذه التأثيرات وربما تعمل كـ«مورد تعويضي» للأفراد الذين لديهم ثقة أقل في قدراتهم الريادية.

لاختبار الفرضيات المقترحة، استخدمت هذه الدراسة تصميمًا بحثيًّا كميًّا يعتمد على طريقة المسح المقطعي. وشملت العينة البحثية أفرادًا لديهم نية ريادية محتملة في تركيا. وتألفت العينة النهائية من 406 مشاركًا، تم اختيارهم من خلال تقنيات أخذ العينات حسب الملاءمة. تم جمع البيانات من خلال استبيان عبر الإنترنت باستخدام مقاييس متعددة البنود صالحة وموثوقة مقتبسة من الأدبيات الموجودة. تم قياس قبول الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام «مقياس قبول الذكاء الاصطناعي التوليدي» المقتبس من Yilmaz et al. (2024). تم تقييم النية الريادية باستخدام مقياس وضعاه Sesen وBasim (2012)، وتم قياس الكفاءة الذاتية العامة باستخدام مقياس قام Aypay (2010). تم تقييم جميع البنود على مقياس ليكرت المكون من 5 نقاط. التزمت عملية جمع البيانات بإرشادات أخلاقية صارمة، مع الحصول على موافقة رسمية من لجنة الأخلاقيات بجامعة شيرناك (التاريخ: 11/11/2024، رقم القرار: E-74546226-050.99-115823). أُجري تحليل البيانات باستخدام برنامجي SPSS 24 وAMOS 24. اتبعت العملية نهجًا من خطوتين: أولًا، تم تقييم نموذج القياس باستخدام التحليل العاملي التأكيدي (CFA) لضمان الاتساق الداخلي وصحة البناء. بعد ذلك، تم استخدام نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) لاختبار العلاقات المباشرة المفترضة والتأثيرات المعتدلة.

أظهر النموذج الهيكلي ملاءمة جيدة مع البيانات التجريبية (CMIN/df=3.248، CFI=0.950، RMSEA=0.074). ووفقًا للنتائج، تبين أن توقعات الأداء والتأثير الاجتماعي لهما تأثير إيجابي وذو دلالة إحصائية على النية الريادية. ويشير هذا إلى أن رواد الأعمال المحتملين ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي في المقام الأول كأداة استراتيجية لتعزيز الإنتاجية واكتساب الشرعية الاجتماعية. وعلى العكس من ذلك، لم يكن لتوقعات الجهد والظروف الميسرة تأثير مباشر ذي دلالة إحصائية على النية.

تكمن المساهمة الأهم للدراسة في تحليل التوسط. فقد تبين أن الكفاءة الذاتية لها تأثير توسيطي سلبي ذو دلالة إحصائية على العلاقات بين جميع مكونات نموذج UTAUT والنية الريادية. وكشفت اختبارات المنحدر البسيط أنه بالنسبة للأفراد ذوي الكفاءة الذاتية المنخفضة، كان التأثير الإيجابي لعوامل قبول الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) (لا سيما توقعات الأداء والتأثير الاجتماعي) على النية الريادية ذو دلالة إحصائية. في المقابل، بالنسبة للأفراد ذوي الكفاءة الذاتية العالية، كانت هذه العلاقة غير ذات دلالة إحصائية. تشير هذه النتائج إلى وجود تأثير معتدل، حيث تعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) كمورد خارجي حاسم للأفراد الذين يفتقرون إلى الثقة في قدراتهم الداخلية. يبدو أن الأفراد ذوي الكفاءة الذاتية العالية يعتمدون على قدرتهم الذاتية، مما يجعل الدعم الخارجي من أدوات الذكاء الاصطناعي أقل أهمية. ومع ذلك، يعتمد الأفراد ذوو الكفاءة الذاتية المنخفضة بشكل كبير على الفوائد المتصورة للذكاء الاصطناعي لسد فجوة الثقة لديهم.

وتخلص الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعمل كعامل موازنة قوي في المشهد الريادي. فهو يمكّن الأفراد ذوي الكفاءة الذاتية المنخفضة من خلال تزويدهم بالقدرات المعززة المتصورة والتأييد الاجتماعي اللازمين لتكوين نوايا ريادية. وتتحدى هذه النتائج الافتراض التقليدي القائل بأن التكنولوجيا والكفاءة الذاتية تعملان دائمًا بشكل تآزري؛ بل إن هذا البحث يثبت أنهما يمكن أن تعملان بطريقة تعويضية. ومن الناحية العملية، تشير النتائج إلى أنه ينبغي على صانعي السياسات والمعلمين تكييف برامج ريادة الأعمال للاستفادة من آلية التوازن هذه. بالنسبة لرواد الأعمال الطموحين الذين يعانون من انخفاض الثقة بالنفس، يجب أن يسلط التدريب على ريادة الأعمال الضوء بوضوح على كيفية قيام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) بتحسين الأداء وجعلهم يبرزون في بيئتهم الاجتماعية، مما يعزز نواياهم الريادية.

Résumé structuré :

À l’ère numérique actuelle, l’accélération des progrès technologiques, en particulier dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), est en train de restructurer en profondeur les paradigmes traditionnels de la production et du travail. Ce phénomène, largement qualifié de « transformation numérique », ne se contente pas de catalyser l’émergence de modèles économiques disruptifs, mais impose également une redéfinition en profondeur des processus opérationnels existants. Dans ce contexte de transformation, les activités entrepreneuriales ont intégré les technologies d’IA à un degré sans précédent. Plus précisément, les outils d’intelligence artificielle générative (GenAI), tels que ChatGPT et Gemini, constituent une étape décisive dans cette évolution. Ces outils recèlent un potentiel disruptif considérable au sein de l’écosystème entrepreneurial en démocratisant l’accès à l’information, en renforçant les capacités de résolution de problèmes complexes et en rationalisant les processus décisionnels. Par conséquent, la GenAI modifie la conception traditionnelle de l’entrepreneuriat, le faisant passer d’une activité gourmande en ressources à une activité plus agile et à forte intensité de connaissances.

Bien qu’un nombre croissant de recherches examinent l’adoption des technologies GenAI par divers utilisateurs, il existe une lacune notable dans la littérature empirique traitant spécifiquement de l’adoption de ces technologies d’un point de vue entrepreneurial. De plus, l’interaction entre l’acceptation de la technologie et les traits psychologiques individuels dans la formation de l’intention entrepreneuriale reste insuffisamment explorée. Plus précisément, le rôle de l’auto-efficacité — définie comme la conviction d’un individu quant à sa capacité à organiser et à mettre en œuvre des plans d’action pour gérer des situations futures — en tant que condition limite dans la relation entre l’acceptation de l’IA générique et l’intention entrepreneuriale n’a pas été suffisamment abordé. Pour combler cette lacune, la présente étude propose un modèle théoriquement intégré s’appuyant sur la Théorie unifiée de l’acceptation et de l’utilisation de la technologie (UTAUT), la Théorie du comportement planifié (TPB) et la Théorie socio-cognitive (SCT). L’objectif principal est d’examiner empiriquement l’effet de l’acceptation de l’IA générative sur l’intention entrepreneuriale et d’élucider le rôle modérateur de l’auto-efficacité dans ces relations.

Le cadre théorique de cette étude repose sur trois cadres théoriques majeurs : l’UTAUT, la TPB et la SCT. L’UTAUT offre une perspective solide pour comprendre l’adoption des technologies en intégrant l’attente de performance, l’attente d’effort, les conditions facilitantes et l’influence sociale comme déterminants clés. La théorie du comportement planifié (TPB) complète cette approche en posant que l’intention est le prédicteur le plus proche du comportement humain. Étant donné que cette étude porte sur l’entrepreneuriat de création, l’intention entrepreneuriale est considérée comme la variable dépendante appropriée. Enfin, la théorie sociale cognitive (SCT) introduit l’auto-efficacité comme un mécanisme cognitif essentiel régissant l’action humaine. Dans cette étude, l’auto-efficacité est conceptualisée non seulement comme un antécédent direct, mais aussi comme un modérateur crucial qui régule la force et la direction de la relation entre les facteurs d’acceptation de la technologie et l’intention entrepreneuriale. L’étude émet l’hypothèse que les concepts de l’UTAUT influencent l’intention, mais que l’auto-efficacité modérera ces effets et pourrait servir de « ressource compensatoire » pour les individus ayant moins confiance en leurs capacités entrepreneuriales.

Pour tester les hypothèses proposées, cette étude a adopté un plan de recherche quantitatif utilisant une méthode d’enquête transversale. La population étudiée était composée d’individus présentant une intention entrepreneuriale potentielle en Turquie. L’échantillon final était constitué de 406 participants, sélectionnés à l’aide de techniques d’échantillonnage par commodité. La collecte des données a été réalisée à l’aide d’un questionnaire en ligne utilisant des échelles à items multiples valides et fiables, adaptées de la littérature existante. L’acceptation de l’IA générative a été mesurée à l’aide de l’« Échelle d’acceptation de l’intelligence artificielle générative » adaptée de Yilmaz et al. (2024). L’intention entrepreneuriale a été évaluée à l’aide d’une échelle de Sesen et Basim (2012), et l’auto-efficacité générale a été mesurée à l’aide d’une échelle adaptée par Aypay (2010). Tous les items ont été notés sur une échelle de Likert à 5 points. Le processus de collecte des données a respecté des directives éthiques strictes, avec l’autorisation officielle accordée par le comité d’éthique de l’université de Şırnak (date : 11/11/2024, numéro de décision : E-74546226-050.99-115823). L’analyse des données a été réalisée à l’aide des logiciels SPSS 24 et AMOS 24. La procédure a suivi une approche en deux étapes : dans un premier temps, le modèle de mesure a été évalué à l’aide d’une analyse factorielle confirmatoire (AFC) afin de garantir la cohérence interne et la validité conceptuelle. Par la suite, la modélisation par équations structurelles (MES) a été utilisée pour tester les relations directes hypothétiques et les effets modérateurs.

Le modèle structurel a montré un bon ajustement aux données empiriques (CMIN/df = 3,248, CFI = 0,950, RMSEA = 0,074). D’après les résultats, les attentes de performance et l’influence sociale ont eu un effet positif et statistiquement significatif sur l’intention entrepreneuriale. Cela suggère que les entrepreneurs potentiels perçoivent l’IA principalement comme un outil stratégique permettant d’améliorer la productivité et d’acquérir une légitimité sociale. À l’inverse, l’attente d’effort et les conditions facilitantes n’ont pas exercé d’impact direct significatif sur l’intention.

La contribution la plus significative de cette étude réside dans l’analyse de modération. L’auto-efficacité s’est avérée avoir un effet modérateur négatif significatif sur les relations entre toutes les dimensions de l’UTAUT et l’intention entrepreneuriale. Des tests de pente simple ont révélé que, pour les individus présentant une faible auto-efficacité, l’impact positif des facteurs d’acceptation de l’IA générique (en particulier l’attente de performance et l’influence sociale) sur l’intention entrepreneuriale était significatif. En revanche, chez les individus présentant une auto-efficacité élevée, cette relation était non significative. Ces résultats indiquent un effet modérateur, dans lequel l’IA générative sert de ressource externe essentielle pour les individus qui manquent de confiance en leurs capacités internes. Les individus dotés d’une auto-efficacité élevée semblent s’appuyer sur leur capacité d’action intrinsèque, rendant ainsi moins cruciale la stimulation externe apportée par les outils d’IA. En revanche, les individus présentant une faible auto-efficacité s’appuient fortement sur les avantages perçus de l’IA pour combler leur manque de confiance.

L’étude conclut que l’IA générative agit comme un puissant facteur d’égalisation dans le paysage entrepreneurial. Elle autonomise les individus ayant une faible auto-efficacité en leur fournissant les capacités perçues comme accrues et la validation sociale nécessaires pour développer des intentions entrepreneuriales. Ces résultats remettent en cause l’hypothèse conventionnelle selon laquelle la technologie et l’auto-efficacité fonctionnent toujours en synergie ; au contraire, cette recherche démontre qu’elles peuvent agir de manière compensatoire. Concrètement, les résultats suggèrent que les décideurs politiques et les éducateurs devraient adapter les programmes d’entrepreneuriat afin de tirer parti de ce mécanisme de modération. Pour les entrepreneurs en herbe ayant une faible confiance en eux, la formation à l’entrepreneuriat devrait clairement mettre en avant la manière dont les outils d’IA générative peuvent améliorer leurs performances et leur permettre de se démarquer dans leur environnement social, renforçant ainsi leurs intentions entrepreneuriales.

Resumen estructurado:

En la era digital actual, la aceleración de los avances tecnológicos, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), está reestructurando de forma radical los paradigmas tradicionales de la producción y el trabajo. Este fenómeno, ampliamente conocido como «transformación digital», no solo cataliza la aparición de modelos de negocio disruptivos, sino que también exige una redefinición integral de los procesos operativos existentes. En este panorama transformador, las actividades emprendedoras han incorporado las tecnologías de IA en un grado sin precedentes. En concreto, las herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI), como ChatGPT y Gemini, representan un hito en esta evolución. Estas herramientas encierran un importante potencial de disrupción dentro del ecosistema emprendedor al democratizar el acceso a la información, potenciar la capacidad para resolver problemas complejos y agilizar los procesos de toma de decisiones. En consecuencia, la GenAI está alterando la concepción convencional del emprendimiento, transformándolo de una actividad que requiere grandes recursos a otra más ágil y basada en el conocimiento.

Aunque existe un creciente corpus de investigación que examina la adopción de tecnologías de GenAI entre diversos usuarios, se observa una notable laguna en la literatura empírica que aborde específicamente la adopción de estas tecnologías desde una perspectiva emprendedora. Además, la interacción entre la aceptación de la tecnología y los rasgos psicológicos individuales a la hora de configurar la intención emprendedora sigue sin estar suficientemente explorada. En concreto, no se ha abordado adecuadamente el papel de la autoeficacia —definida como la creencia de un individuo en su capacidad para organizar y ejecutar planes de acción con el fin de gestionar situaciones futuras— como condición limitante en la relación entre la aceptación de la GenAI y la intención emprendedora. Para subsanar esta laguna, este estudio propone un modelo teóricamente integrado basado en la Teoría Unificada de la Aceptación y el Uso de la Tecnología (UTAUT), la Teoría del Comportamiento Planificado (TPB) y la Teoría Cognitiva Social (SCT). El objetivo principal es examinar empíricamente el efecto de la aceptación de la IA general en la intención emprendedora y esclarecer el papel moderador de la autoeficacia en estas relaciones.

El marco teórico de este estudio se basa en tres marcos destacados: la UTAUT, la TPB y la SCT. La UTAUT ofrece una perspectiva sólida para comprender la adopción de la tecnología al incorporar la expectativa de rendimiento, la expectativa de esfuerzo, las condiciones facilitadoras y la influencia social como determinantes clave. La Teoría del Comportamiento Planificado (TPB) complementa esto al postular que la intención es el predictor más próximo del comportamiento humano. Dado que este estudio se centra en el emprendimiento novedoso, la intención emprendedora se considera la variable dependiente adecuada. Por último, la Teoría Cognitiva Social (SCT) introduce la autoeficacia como un mecanismo cognitivo fundamental que rige la agencia humana. En este estudio, la autoeficacia se conceptualiza no solo como un antecedente directo, sino como un moderador crucial que regula la intensidad y la dirección de la relación entre los factores de aceptación de la tecnología y la intención emprendedora. El estudio plantea la hipótesis de que los constructos del modelo UTAUT influyen en la intención, pero que la autoeficacia moderará estos efectos y podría funcionar como un «recurso compensatorio» para las personas que tienen menos confianza en sus capacidades emprendedoras.

Para comprobar las hipótesis propuestas, este estudio empleó un diseño de investigación cuantitativo utilizando un método de encuesta transversal. La población de la investigación estuvo compuesta por personas con una posible intención emprendedora en Turquía. La muestra final consistió en 406 participantes, seleccionados mediante técnicas de muestreo por conveniencia. La recopilación de datos se llevó a cabo mediante un cuestionario en línea que utilizaba escalas de múltiples ítems, válidas y fiables, adaptadas de la bibliografía existente. La aceptación de la IA generativa se midió utilizando la «Escala de aceptación de la inteligencia artificial generativa», adaptada de Yilmaz et al. (2024). La intención emprendedora se evaluó mediante una escala de Sesen y Basim (2012), y la autoeficacia general se midió utilizando una escala adaptada por Aypay (2010). Todos los ítems se puntuaron en una escala de Likert de 5 puntos. El proceso de recogida de datos se ajustó a estrictas directrices éticas, con la aprobación oficial concedida por el Comité de Ética de la Universidad de Şırnak (Fecha: 11/11/2024, Número de decisión: E-74546226-050.99-115823). El análisis de los datos se realizó con SPSS 24 y AMOS 24. El procedimiento siguió un enfoque en dos pasos: en primer lugar, se evaluó el modelo de medición mediante un análisis factorial confirmatorio (AFC) para garantizar la consistencia interna y la validez de constructo. Posteriormente, se empleó el modelo de ecuaciones estructurales (MEC) para comprobar las relaciones directas hipotéticas y los efectos moderadores.

El modelo estructural demostró un buen ajuste con los datos empíricos (CMIN/df = 3,248; CFI = 0,950; RMSEA = 0,074). Según los resultados, se observó que la expectativa de rendimiento y la influencia social tenían un efecto positivo y estadísticamente significativo sobre la intención emprendedora. Esto sugiere que los futuros emprendedores perciben la IA principalmente como una herramienta estratégica para mejorar la productividad y obtener legitimidad social. Por el contrario, la expectativa de esfuerzo y las condiciones facilitadoras no ejercieron un impacto directo significativo sobre la intención.

La contribución más significativa del estudio radica en el análisis de moderación. Se observó que la autoeficacia tenía un efecto moderador negativo significativo sobre las relaciones entre todos los constructos del modelo UTAUT y la intención emprendedora. Las pruebas de pendiente simple revelaron que, para las personas con baja autoeficacia, el impacto positivo de los factores de aceptación de la IA general (en particular, la expectativa de rendimiento y la influencia social) sobre la intención emprendedora era significativo. Por el contrario, en el caso de las personas con alta autoeficacia, esta relación no fue significativa. Estos hallazgos indican un efecto moderador, en el que la IA generativa actúa como un recurso externo fundamental para las personas que carecen de confianza en sus capacidades internas. Las personas con alta autoeficacia parecen confiar en su agencia intrínseca, lo que hace que el impulso externo de las herramientas de IA resulte menos crucial. Sin embargo, las personas con baja autoeficacia dependen en gran medida de los beneficios percibidos de la IA para subsanar su falta de confianza.

El estudio concluye que la IA generativa actúa como un potente igualador en el panorama emprendedor. Empodera a las personas con menor autoeficacia al proporcionarles las capacidades percibidas como aumentadas y la validación social necesarias para desarrollar intenciones emprendedoras. Los resultados cuestionan la suposición convencional de que la tecnología y la autoeficacia siempre funcionan de manera sinérgica; en cambio, esta investigación demuestra que pueden actuar de forma compensatoria. En la práctica, los resultados sugieren que los responsables políticos y los educadores deberían adaptar los programas de emprendimiento para aprovechar este mecanismo moderador. Para los aspirantes a emprendedores con baja confianza en sí mismos, la formación en emprendimiento debería destacar claramente cómo las herramientas de IA generativa pueden mejorar su rendimiento y hacer que destaquen en su entorno social, impulsando así sus intenciones emprendedoras.

结构化摘要：

在当今数字时代，技术进步的速度不断加快，特别是在人工智能（AI）领域，这正在从根本上重塑传统的生产和劳动范式。这一现象通常被概括为“数字化转型”，它不仅催生了颠覆性的商业模式，也要求对现有的运营流程进行全面重新定义。在这个转型的大背景下，创业活动与人工智能技术的结合程度已达到前所未有的高度。具体而言，生成式人工智能（GenAI）工具（如ChatGPT和Gemini）标志着这一演进历程中的重要里程碑。这些工具通过普及信息获取渠道、增强复杂问题解决能力以及优化决策流程，在创业生态系统中蕴含着巨大的颠覆潜力。因此，生成式人工智能正在改变人们对创业的传统认知，使其从一种资源密集型活动转变为更具敏捷性且知识密集型的活动。

尽管关于不同用户群体采用生成式人工智能技术的研究日益增多，但在实证文献中，专门从创业视角探讨这些技术采用情况的研究仍存在显著缺口。此外，技术接受度与个体心理特质在塑造创业意图方面的相互作用，目前也尚未得到充分探讨。具体而言，自我效能感——即个人相信自己有能力组织并执行行动计划以应对未来情境——作为生成式人工智能接受度与创业意图之间关系中的边界条件，其作用尚未得到充分探讨。为填补这一空白，本研究提出了一个基于“技术接受与使用统一理论”（UTAUT）、“计划行为理论”（TPB）和“社会认知理论”（SCT）的理论整合模型。主要目标是实证考察生成式人工智能（GenAI）接受度对创业意图的影响，并阐明自我效能感在这些关系中的调节作用。

本研究的理论框架基于三大主要理论框架：UTAUT、TPB 和 SCT。UTAUT 通过将绩效预期、努力预期、促进条件和社会影响作为关键决定因素，为理解技术采用提供了有力的视角。计划行为理论（TPB）则通过提出“意图是人类行为最直接的预测变量”这一观点，对此进行了补充。鉴于本研究聚焦于初创型创业，创业意向被视为合适的因变量。最后，社会认知理论（SCT）将自我效能感引入为支配人类能动性的关键认知机制。在本研究中，自我效能感不仅被视为直接先导变量，更被视为一种关键的调节变量，它调节着技术接受因素与创业意向之间关系强度和方向。本研究假设UTAUT构念会影响创业意向，但自我效能感将调节这些效应，并可能对那些对自己创业能力信心不足的个体起到“补偿性资源”的作用。

为检验所提出的假设，本研究采用定量研究设计，运用横断面调查方法。研究对象为土耳其具有潜在创业意向的个人。最终样本包括406名参与者，通过便利抽样技术选取。数据收集通过在线问卷进行，采用改编自现有文献的、具有效度和可靠性的多项目量表。生成式人工智能接受度采用改编自Yilmaz等人（2024）的“生成式人工智能接受度量表”进行测量；创业意向采用Sesen和Basim（2012）的量表进行评估；一般自我效能感则采用Aypay (2010)改编的量表进行测量。所有项目均采用5点李克特量表进行评分。数据收集过程严格遵守伦理准则，并获得了希尔纳克大学伦理委员会的正式批准（日期：2024年11月11日，批准编号：E-74546226-050.99-115823）。数据分析采用SPSS 24和AMOS 24软件进行。分析流程遵循两步法：首先，利用确认性因子分析（CFA）评估测量模型，以确保内部一致性和构念效度；随后，采用结构方程模型（SEM）检验假设的直接关系和调节效应。

结构模型与实证数据吻合良好（CMIN/df=3.248，CFI=0.950，RMSEA=0.074）。结果表明，绩效预期和社会影响对创业意向具有统计上显著的正向影响。这表明，潜在创业者主要将人工智能视为提高生产力和获得社会合法性的战略工具。相反，努力预期和促进条件并未对创业意向产生显著的直接影响。

本研究最重要的贡献在于调节分析。结果发现，自我效能感对所有UTAUT构念与创业意向之间的关系具有显著的负调节效应。简单斜率检验显示，对于自我效能感较低的个体而言，生成式人工智能（GenAI）接受因素（特别是绩效预期和社会影响力）对创业意向的积极影响显著。相比之下，对于自我效能感较高的人而言，这种关系则不显著。这些发现表明存在一种调节效应：对于缺乏对自身内在能力信心的个体而言，生成式人工智能（GenAI）充当了关键的外部资源。自我效能感较高的人似乎更依赖于自身的内在能动性，因此人工智能工具带来的外部助力对他们而言并不那么关键。然而，自我效能感较低的人则高度依赖于对人工智能效益的感知，以此来弥合其信心缺口。

该研究得出结论：生成式人工智能在创业领域发挥着强大的“均等化”作用。它通过为自我效能感较低的个体提供形成创业意图所需的“增强能力”感知及社会认可，从而赋能这些群体。这些发现挑战了“技术与自我效能感总是协同作用”的传统假设；相反，本研究表明二者可以发挥补偿性作用。从实践角度来看，研究结果表明政策制定者和教育工作者应调整创业项目，以利用这一调节机制。对于自信心不足的创业者，创业培训应明确强调生成式人工智能工具如何提升其表现，并使其在社交环境中脱颖而出，从而增强其创业意图。

Структурированное резюме:

В современную цифровую эпоху ускоряющиеся темпы технологического прогресса, особенно в сфере искусственного интеллекта (ИИ), коренным образом меняют традиционные парадигмы производства и труда. Это явление, широко известное как «цифровая трансформация», не только стимулирует появление прорывных бизнес-моделей, но и требует всестороннего пересмотра существующих операционных процессов. В условиях этих преобразований предпринимательская деятельность в беспрецедентной степени интегрировалась с технологиями ИИ. В частности, инструменты генеративного искусственного интеллекта (GenAI), такие как ChatGPT и Gemini, представляют собой важную веху в этой эволюции. Эти инструменты обладают значительным потенциалом для революционных изменений в предпринимательской экосистеме за счет демократизации доступа к информации, расширения возможностей по решению сложных задач и оптимизации процессов принятия решений. Следовательно, GenAI меняет традиционное понимание предпринимательства, превращая его из ресурсоемкого вида деятельности в более гибкий и наукоемкий.

Хотя появляется всё больше исследований, посвящённых внедрению технологий GenAI среди различных пользователей, в эмпирической литературе наблюдается заметный пробел в изучении именно внедрения этих технологий с предпринимательской точки зрения. Кроме того, взаимосвязь между принятием технологий и индивидуальными психологическими чертами в формировании предпринимательских намерений по-прежнему недостаточно изучена. В частности, не была должным образом рассмотрена роль самоэффективности — определяемой как уверенность человека в своей способности организовывать и реализовывать планы действий для управления будущими ситуациями — в качестве ограничивающего условия во взаимосвязи между принятием GenAI и предпринимательскими намерениями. Чтобы восполнить этот пробел, в данном исследовании предлагается теоретически интегрированная модель, основанная на Единой теории принятия и использования технологий (UTAUT), Теории запланированного поведения (TPB) и Социально-когнитивной теории (SCT). Основная цель состоит в эмпирическом изучении влияния принятия GenAI на предпринимательские намерения и выяснении модераторной роли самоэффективности в этих взаимосвязях.

Теоретическая основа данного исследования базируется на трех ведущих концептуальных моделях: UTAUT, TPB и SCT. UTAUT предоставляет надежную основу для понимания внедрения технологий, включая в качестве ключевых детерминант ожидания результативности, ожидания усилий, способствующих условий и социального влияния. Теория запланированного поведения (TPB) дополняет эту модель, постулируя, что намерение является наиболее непосредственным предиктором человеческого поведения. Учитывая, что данное исследование посвящено новому предпринимательству, предпринимательское намерение рассматривается в качестве подходящей зависимой переменной. Наконец, социально-когнитивная теория (SCT) вводит понятие самоэффективности как критически важного когнитивного механизма, определяющего человеческую активность. В данном исследовании самоэффективность рассматривается не просто как прямой предшествующий фактор, но и как ключевой модератор, регулирующий силу и направление взаимосвязи между факторами принятия технологий и предпринимательским намерением. В исследовании выдвигается гипотеза о том, что конструкты UTAUT влияют на намерение, однако самоэффективность будет модулировать эти эффекты и, возможно, выступать в качестве «компенсационного ресурса» для лиц, менее уверенных в своих предпринимательских способностях.

Для проверки предложенных гипотез в данном исследовании был использован количественный исследовательский дизайн с применением метода перекрестного опроса. Исследовательская совокупность включала лиц с потенциальным предпринимательским намерением в Турции. Окончательная выборка состояла из 406 участников, отобранных с помощью методов удобной выборки. Сбор данных осуществлялся с помощью онлайн-анкеты, в которой использовались валидные и надежные многопунктовые шкалы, адаптированные из существующей литературы. Принятие генеративного искусственного интеллекта измерялось с помощью «Шкалы принятия генеративного искусственного интеллекта», адаптированной из работы Yilmaz et al. (2024). Предпринимательские намерения оценивались с помощью шкалы Sesen и Basim (2012), а общая самоэффективность — с помощью шкалы, адаптированной Aypay (2010). Все пункты оценивались по 5-балльной шкале Лайкерта. Процесс сбора данных осуществлялся в соответствии со строгими этическими принципами, при этом было получено официальное одобрение Комитета по этике Университета Ширнака (Дата: 11.11.2024, № решения: E-74546226-050.99-115823). Анализ данных проводился с использованием программ SPSS 24 и AMOS 24. Процедура осуществлялась по двухэтапному подходу: сначала была оценена измерительная модель с помощью подтверждающего факторного анализа (CFA) для обеспечения внутренней согласованности и конструктной валидности. Затем было применено структурное уравнение моделирования (SEM) для проверки гипотетических прямых взаимосвязей и модулирующих эффектов.

Структурная модель продемонстрировала хорошее соответствие эмпирическим данным (CMIN/df = 3,248; CFI = 0,950; RMSEA = 0,074). Согласно результатам, ожидания результативности и социальное влияние оказали статистически значимое положительное влияние на предпринимательские намерения. Это свидетельствует о том, что потенциальные предприниматели воспринимают ИИ в первую очередь как стратегический инструмент для повышения производительности и обретения социальной легитимности. Напротив, ожидания в отношении усилий и благоприятные условия не оказали значимого прямого влияния на намерение.

Наиболее значимый вклад данного исследования заключается в анализе модерирующих эффектов. Было установлено, что самоэффективность оказывает значимый отрицательный модерирующий эффект на взаимосвязи между всеми конструктами UTAUT и предпринимательским намерением. Тесты простого наклона показали, что для лиц с низкой самоэффективностью положительное влияние факторов принятия GenAI (в частности, ожиданий в отношении результативности и социального влияния) на предпринимательское намерение было значимым. Напротив, для лиц с высокой самоэффективностью эта взаимосвязь была незначимой. Эти результаты указывают на модераторный эффект, при котором GenAI выступает в качестве критически важного внешнего ресурса для лиц, не уверенных в своих внутренних способностях. Лица с высокой самоэффективностью, по-видимому, полагаются на свои внутренние ресурсы, в результате чего внешняя поддержка со стороны инструментов ИИ становится менее значимой. Однако лица с низкой самоэффективностью в значительной степени полагаются на воспринимаемые преимущества ИИ, чтобы восполнить свой дефицит уверенности.

Исследование приходит к выводу, что генеративный ИИ выступает в качестве мощного выравнивающего фактора в предпринимательской среде. Он расширяет возможности людей с низкой самоэффективностью, предоставляя им воспринимаемые расширенные способности и социальное признание, необходимые для формирования предпринимательских намерений. Полученные результаты опровергают традиционное предположение о том, что технологии и самоэффективность всегда действуют синергически; напротив, данное исследование демонстрирует, что они могут функционировать компенсаторно. С практической точки зрения результаты указывают на то, что разработчики политики и педагоги должны адаптировать программы по предпринимательству, чтобы использовать этот механизм умеренного влияния. Для начинающих предпринимателей с низкой самооценкой обучение предпринимательству должно четко подчеркивать, как инструменты генеративного ИИ могут повысить эффективность их деятельности и помочь им выделиться в социальном окружении, тем самым усиливая их предпринимательские намерения.

संरचित सारांश:

समकालीन डिजिटल युग में, तकनीकी प्रगति की बढ़ती गति, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में, उत्पादन और श्रम के पारंपरिक प्रतिमानों को मौलिक रूप से पुनर्गठित कर रही है। यह घटना, जिसे व्यापक रूप से डिजिटल परिवर्तन के रूप में माना जाता है, न केवल विघटनकारी व्यावसायिक मॉडलों के उदय को बढ़ावा देती है, बल्कि मौजूदा परिचालन प्रक्रियाओं की व्यापक पुनर्परिभाषा की भी आवश्यकता को जन्म देती है। इस परिवर्तनकारी परिदृश्य में, उद्यमी गतिविधियों ने अभूतपूर्व स्तर पर एआई तकनीकों को अपनाया है।

विशेष रूप से, जेनेरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GenAI) उपकरण, जैसे ChatGPT और Gemini, इस विकास में एक मील का पत्थर हैं। ये उपकरण सूचना तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाकर, जटिल समस्या-समाधान क्षमताओं को बढ़ाकर, और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके उद्यमी पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर व्यवधान पैदा करने की महत्वपूर्ण क्षमता रखते हैं। परिणामस्वरूप, GenAI उद्यमशीलता की पारंपरिक समझ को बदल रहा है, इसे एक संसाधन-भारी प्रयास से हटाकर एक ऐसे प्रयास में बदल रहा है जो अधिक चुस्त और ज्ञान-गहन है।

हालांकि विविध उपयोगकर्ताओं के बीच GenAI प्रौद्योगिकियों को अपनाने की जांच करने वाला अनुसंधान बढ़ रहा है, उद्यमशीलता के दृष्टिकोण से इन प्रौद्योगिकियों को अपनाने पर विशेष रूप से ध्यान देने वाले अनुभवजन्य साहित्य में एक उल्लेखनीय अंतर है। इसके अलावा, उद्यमशीलता की मंशा को आकार देने में प्रौद्योगिकी स्वीकृति और व्यक्तिगत मनोवैज्ञानिक गुणों के बीच की अंतःक्रिया का अपर्याप्त रूप से पता लगाया गया है। विशेष रूप से, भविष्य की स्थितियों को प्रबंधित करने के लिए कार्य योजनाओं को व्यवस्थित करने और निष्पादित करने की अपनी क्षमता में एक व्यक्ति के विश्वास के रूप में परिभाषित आत्म-प्रभावशीलता की भूमिका, GenAI स्वीकृति और उद्यमशीलता की मंशा के बीच संबंध में एक सीमांत स्थिति के रूप में, पर्याप्त रूप से संबोधित नहीं की गई है। इस अंतराल को पाटने के लिए, यह अध्ययन प्रौद्योगिकी के स्वीकृति और उपयोग के एकीकृत सिद्धांत (UTAUT), नियोजित व्यवहार के सिद्धांत (TPB), और सामाजिक संज्ञानात्मक सिद्धांत (SCT) पर आधारित एक सैद्धांतिक रूप से एकीकृत मॉडल का प्रस्ताव करता है। इसका प्राथमिक उद्देश्य उद्यमी इरादे पर GenAI स्वीकृति के प्रभाव की अनुभवजन्य रूप से जांच करना और इन संबंधों में आत्म-प्रभावशीलता की मध्यस्थ भूमिका को स्पष्ट करना है।

इस अध्ययन का सैद्धांतिक ढांचा तीन प्रमुख ढांचों पर आधारित है: UTAUT, TPB, और SCT। UTAUT प्रदर्शन अपेक्षा, प्रयास अपेक्षा, सुगम करने वाली स्थितियों, और सामाजिक प्रभाव को प्रमुख निर्धारकों के रूप में शामिल करके प्रौद्योगिकी अपनाने को समझने के लिए एक ठोस दृष्टिकोण प्रदान करता है। नियोजित व्यवहार का सिद्धांत (TPB) यह मानकर इस बात की पुष्टि करता है कि इरादा मानव व्यवहार का सबसे निकटवर्ती पूर्वानुमानकर्ता है। चूंकि यह अध्ययन नवोन्मेषी उद्यमिता पर केंद्रित है, इसलिए उद्यमी इरादे को उपयुक्त आश्रित चर माना गया है। अंत में, सामाजिक संज्ञानात्मक सिद्धांत (SCT) मानव एजेंसी को नियंत्रित करने वाली एक महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक तंत्र के रूप में आत्म-कुशलता को प्रस्तुत करता है। इस अध्ययन में, आत्म-कुशलता को केवल एक प्रत्यक्ष पूर्ववर्ती के रूप में नहीं, बल्कि एक महत्वपूर्ण मध्यस्थ के रूप में अवधारित किया गया है जो प्रौद्योगिकी स्वीकृति कारकों और उद्यमी इरादे के बीच संबंध की ताकत और दिशा को नियंत्रित करता है।

अध्ययन यह परिकल्पना करता है कि UTAUT संरचनाएँ इरादे को प्रभावित करती हैं, लेकिन आत्म-प्रभावशीलता इन प्रभावों को मध्यस्थता करेगी और संभावित रूप से उन व्यक्तियों के लिए एक "क्षतिपूर्ति संसाधन" के रूप में कार्य करेगी जिनके पास अपनी उद्यमी क्षमताओं में कम आत्मविश्वास है।

प्रस्तावित परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए, इस अध्ययन ने एक क्रॉस-सेक्शनल सर्वेक्षण पद्धति का उपयोग करते हुए एक मात्रात्मक शोध डिजाइन को नियोजित किया। शोध आबादी में तुर्की में संभावित उद्यमी इरादे वाले व्यक्ति शामिल थे। अंतिम नमूने में 406 प्रतिभागी थे, जिन्हें सुविधा नमूनाकरण तकनीकों के माध्यम से चुना गया था।

डेटा संग्रह एक ऑनलाइन प्रश्नावली के माध्यम से किया गया, जिसमें मौजूदा साहित्य से अनुकूलित मान्य और विश्वसनीय बहु-आइटम पैमानों का उपयोग किया गया। GenAI स्वीकृति को यिल्माज़ एट अल. (2024) से अनुकूलित "जेनेरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्सेप्टेंस स्केल" का उपयोग करके मापा गया। उद्यमशीलता की मंशा का आकलन सेसेन और बासिम (2012) के पैमाने का उपयोग करके किया गया, और सामान्य आत्म-कुशलता को आयपाय द्वारा अनुकूलित पैमाने का उपयोग करके मापा गया। (2010)। सभी आइटमों को 5-बिंदु लाइकर्ट पैमाने पर रेट किया गया था। डेटा संग्रह प्रक्रिया ने सख्त नैतिक दिशानिर्देशों का पालन किया, जिसके लिए शिरनाक विश्वविद्यालय नैतिकता समिति (तिथि: 11/11/2024, निर्णय संख्या: E-74546226-050.99-115823) द्वारा आधिकारिक अनुमोदन दिया गया था।

डेटा विश्लेषण SPSS 24 और AMOS 24 का उपयोग करके किया गया। इस प्रक्रिया में दो-चरणीय दृष्टिकोण अपनाया गया: सबसे पहले, आंतरिक स्थिरता और संरचनात्मक वैधता सुनिश्चित करने के लिए पुष्टिकारी कारक विश्लेषण (CFA) का उपयोग करके मापन मॉडल का मूल्यांकन किया गया। इसके बाद, परिकल्पित प्रत्यक्ष संबंधों और मध्यस्थ प्रभावों का परीक्षण करने के लिए संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग (SEM) का उपयोग किया गया।

संरचनात्मक मॉडल ने अनुभवजन्य डेटा के साथ एक अच्छा अनुकूलन (फिट) प्रदर्शित किया (CMIN/df=3.248, CFI=0.950, RMSEA=0.074)। परिणामों के अनुसार, प्रदर्शन अपेक्षा और सामाजिक प्रभाव को उद्यमी इरादे पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण और सकारात्मक प्रभाव डालते हुए पाया गया। यह दर्शाता है कि भावी उद्यमी एआई (AI) को मुख्य रूप से उत्पादकता बढ़ाने और सामाजिक वैधता प्राप्त करने के लिए एक रणनीतिक उपकरण के रूप में देखते हैं।

इसके विपरीत, प्रयास अपेक्षा और सुगम करने वाली स्थितियों का इरादे पर कोई महत्वपूर्ण प्रत्यक्ष प्रभाव नहीं पड़ा।

इस अध्ययन का सबसे महत्वपूर्ण योगदान मध्यस्थता विश्लेषण में निहित है। सभी UTAUT संरचनाओं और उद्यमशीलता इरादे के बीच के संबंधों पर आत्म-प्रभावशीलता का एक महत्वपूर्ण नकारात्मक मध्यस्थता प्रभाव पाया गया। सरल ढलान परीक्षणों से पता चला कि कम आत्म-प्रभावशीलता वाले व्यक्तियों के लिए, जेनएआई स्वीकृति कारकों (विशेष रूप से प्रदर्शन अपेक्षा और सामाजिक प्रभाव) का उद्यमशीलता इरादे पर सकारात्मक प्रभाव महत्वपूर्ण था।

इसके विपरीत, उच्च आत्म-प्रभावशीलता वाले व्यक्तियों के लिए, यह संबंध महत्वहीन था। ये निष्कर्ष एक मध्यस्थ प्रभाव को इंगित करते हैं, जिसमें जेनएआई उन व्यक्तियों के लिए एक महत्वपूर्ण बाहरी संसाधन के रूप में कार्य करता है जो अपनी आंतरिक क्षमताओं में आत्मविश्वास की कमी रखते हैं। उच्च आत्म-प्रभावशीलता वाले व्यक्ति अपनी अंतर्निहित सक्रियता पर निर्भर करते प्रतीत होते हैं, जिससे एआई उपकरणों से मिलने वाला बाहरी बढ़ावा कम महत्वपूर्ण हो जाता है। हालाँकि, कम आत्म-प्रभावशीलता वाले व्यक्ति अपने आत्मविश्वास की कमी को पूरा करने के लिए एआई के कथित लाभों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं।

अध्ययन का निष्कर्ष है कि जनरेटिव एआई उद्यमशीलता के परिदृश्य में एक शक्तिशाली समताकारी के रूप में कार्य करता है। यह कम आत्म-प्रभावशीलता वाले व्यक्तियों को उन धारित संवर्धित क्षमताओं और सामाजिक मान्यता को प्रदान करके सशक्त बनाता है जो उद्यमशीलता के इरादे बनाने के लिए आवश्यक हैं। निष्कर्ष इस पारंपरिक धारणा को चुनौती देते हैं कि प्रौद्योगिकी और आत्म-प्रभावशीलता हमेशा सहक्रियात्मक रूप से काम करते हैं; इसके बजाय, यह शोध दर्शाता है कि वे एक पूरक तरीके से कार्य कर सकते हैं। व्यावहारिक रूप से, परिणाम बताते हैं कि नीति निर्माताओं और शिक्षाविदों को इस मध्यस्थता तंत्र का लाभ उठाने के लिए उद्यमशीलता कार्यक्रमों को अनुकूलित करना चाहिए।

कम आत्मविश्वास वाले महत्वाकांक्षी उद्यमियों के लिए, उद्यमिता प्रशिक्षण में स्पष्ट रूप से यह बताना चाहिए कि जेनएआई उपकरण प्रदर्शन को कैसे बेहतर कर सकते हैं और उन्हें उनके सामाजिक परिवेश में अलग दिखा सकते हैं, जिससे उनके उद्यमशीलता के इरादे बढ़ सकें।