Machine learning of robots in tourism and hospitality: interactive technology acceptance model (iTAM) – cutting edge

Abstract

El Machine Learning (Aprendizaje Automático) de robots en turismo y hotelería: Modelo de Aceptación de Tecnología Interactiva (iTAM): tecnología de puntaObjetivoEl objetivo de este estudio, es analizar la aceptación que tienen los robots avanzados de Inteligencia Artificial (IA) por parte de los consumidores de hoteles y turismo y proporcionar una tipología y un marco conceptual para apoyar la investigación futura sobre la aplicabilidad avanzada de estos robots.Diseño/metodología/enfoqueEsta investigación, revisa los casos actuales de uso de IA y estudios del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) y propone: el Modelo de Aceptación de Tecnología Interactiva (iTAM) para identificar los determinantes clave que estimulan las percepciones del consumidor sobre la aceptación avanzada de la tecnología de robots.ResultadosLos principales prototipos de robots avanzados se identificaron mediante la revisión de los estudios TAM y de IA sobre robots que se utilizan actualmente en la industria del turismo y la hostelería. Esta investigación, encontró que a medida que las tecnologías testadas en los estudios TAM, se han mejorado mediante la incorporación de sistemas altamente interactivos, aumentando la capacidad y mejorando la usabilidad de la interfaz; se ha vuelto más importante examinar la interactividad percibida de la tecnología para los modelos avanzados de aceptación de robots. Los ejemplos de usos avanzados de robots, indican que cada aplicación de aprendizaje automático varía el rendimiento de la tarea de los robots y la interacción con los consumidores. La realización de estudios experimentales y la medición de la interactividad de los robots avanzados son vitales para futuras investigaciones.Originalidad/valorEste es el primer estudio sobre como los consumidores del sector turístico y hotelero aceptan los robots de IA basado en aplicaciones de machine learning (aprendizaje automático). El marco iTAM proporciona constructos fundamentales para futuros estudios sobre los factores que influyen en el consumidor a la hora de aceptar los robots de IA como tecnología innovadora. iTAM se podría aplicar a experimentos empíricos e investigaciones con el objetivo de generar estrategias a largo plazo y consejos específicos para implementar y administrar varios robots avanzados.Palabras claveiTAM, Aprendizaje automático, Robot de inteligencia artificial, Aceptación de tecnología, Interactividad percibida, Tipo de robot IATipo de papel Papel conceptual