Motivación laboral ante la inteligencia artificial en el sector público: desafíos, oportunidades y modelos internacionales

Abstract

Esta investigación examina cómo la integración de la inteligencia artificial (IA) en el sector público influye en la motivación laboral y en las expectativas de los empleados. A través de un método cualitativo y basado en la Teoría de las Necesidades de McClelland, se analizaron los modelos de adopción tecnológica en los modelos de Estados Unidos, Europa y Asia, utilizando variables relacionadas con la adopción de IA, las expectativas motivacionales y la capacitación y brechas de habilidades. Los hallazgos revelaron que la IA puede incrementar la productividad y mejorar los procesos de toma de decisiones en el sector público, pero también genera dilemas éticos asociados al uso de sistemas algorítmicos en la gestión organizacional. En conjunto, la investigación muestra que el impacto de la IA en la motivación laboral depende de la manera en que las instituciones gestionan la implementación tecnológica y las estrategias de adaptación del personal.