채용 과정에서 AI는 인간의 지속적인 감독 없이도 인간의 행동을 모방할 수 있는 스마트 컴퓨터와 소프트웨어의 형태를 취합니다. AI는 학력, 산업별 전문 지식을 포함한 다양한 기준을 고려하여 고급 필터링 알고리즘을 사용하여 후보자를 평가합니다. AI는 채용 프로세스를 단순화하고, 육체 노동을 줄이며, 전략적 과제를 해결하고 새로운 상황에 적응할 수 있는 능력을 갖춘 인력을 찾을 수 있습니다. 또한 AI는 채용 프로세스를 간소화하고 비용을 절감하며 수동 후보자 정렬과 관련된 문제를 제거할 수 있습니다[ 25 , 34 , 35 ]. 인재 확보에 있어서 인공 지능(AI)의 효능은 SAT Telecom, L'Oréal, Unilever와 같은 주목할만한 조직의 성과를 통해 분명해집니다[ 35 , 36 , 37 ].이론적 배경 및 연구 가설심리학 관련 현상의 정량적 측정 및 분석과 관련된 복잡성은 이미 이전 연구에서 다루어졌습니다[ 38 ]. 이는 계획된 행동 이론(TPB), 기술 수용 모델(TAM)을 포함한 여러 이론 및 프레임워크의 개발에 동기를 부여했습니다. , UTAUT, 합리적인 행동 이론(TRA) [ 39 , 40 ]. 여러 연구에 따르면 다중 이론적인 접근 방식을 취함으로써 보다 포괄적인 모델을 구축하고 설명 능력을 향상시킬 수 있음이 나타났습니다 [ 41 ]. 그러나 그들의 실증적 발견은 주어진 기술의 의도와 실제 사용에 대한 전체적인 이해를 생성하기 위한 단편화된 이론의 통합이 단편화된 이론의 다양한 가정과 신념으로 인해 실패했음을 나타냅니다[ 42 ]. 따라서 Venkatesh et al. [ 43 ] 기술의 사용 의도와 실제 사용을 모두 특성화하기 위해 UTAUT라는 새로운 접근 방식을 만들었습니다.UTAUT의 강점은 사용 의도(70% 변동)와 실제 사용(50% 변동) 모두의 변동을 설명하는 능력에 있습니다[ 43 ]. UTAUT는 다양한 개발도상국의 AI 채택을 포함한 기술 채택 연구에 가장 많이 사용되는 모델 중 하나로 간주됩니다[ 22 , 44 ]. Ami-Narh, Williams [ 45 ] 및 Kwateng et al. [ 46 ] Hu et al. (2019)은 UTAUT가 이전 연구를 통해 최빈국의 기술 채택을 예측하는 가장 좋은 방법으로 확인되었다고 추가로 주장했습니다.구글 상위노출토토사이트토토사이트다낭 가라오케다낭 가라오케 롱타임다낭 가라오케 2차비제이벳LCK토토롤토토E스포츠토토무료스포츠중계무료스포츠중계성인용품성인용품강남달토강남레깅스룸구글상위노출11