RESUMO À medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais incorporada nas operações organizacionais, como os funcionários percebem e respondem à IA tornou-se uma questão crítica na gestão de recursos humanos. Baseando-se no modelo de Demandas e Recursos do Trabalho (JD‐R), este estudo conceptualiza as avaliações de desafio e obstáculo da IA pelos funcionários (consciência da IA) como demandas cognitivas do trabalho e desenvolve um framework de “avaliação dual–caminho dual–resultado dual”. Especificamente, propõe-se que as avaliações de desafio (CA) e as avaliações de obstáculo (HA) influenciam o comportamento inovador e a ocultação de conhecimento por meio do empoderamento psicológico e da exaustão emocional, respectivamente, com o feedback de desenvolvimento de liderança (LDF) servindo como uma condição limite. Utilizando dados pareados de três ondas de funcionários em tempo integral de diversas indústrias (N = 346), os resultados mostram que: (1) CA aumenta significativamente a inovação e diminui a ocultação de conhecimento por meio do empoderamento psicológico; (2) HA aumenta a ocultação de conhecimento e diminui a inovação por meio da exaustão emocional; e (3) LDF fortalece o efeito positivo de CA sobre o empoderamento. O estudo traduz a IA de um atributo tecnológico exógeno para uma demanda cognitiva do trabalho dentro do framework JD‐R, integra resultados proativos e defensivos dentro de um mecanismo unificado e identifica as fronteiras sensíveis à orientação dos recursos do trabalho. Além disso, oferece às organizações um caminho prático—identificação da avaliação, aumento do empoderamento e feedback diferenciado—para fomentar a inovação e reduzir a ocultação de conhecimento durante a transformação digital.
Liu et al. (Sex,) estudaram esta questão.