Examinando por Autor "Flores de la Rosa, Miguel Angel"

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    Inteligencia Artificial y su impacto en la percepción de inestabilidad laboral en el sector bancario
    (Universidad ESAN, 2024) Flores de la Rosa, Miguel Angel; Huanca Huamani, Milagros Luz; Rios Fiorentini, Joyce; Velasquez Segura, Lilian Lucelhy
    Esta investigación examina la relación entre la autoeficiencia ocupacional y tecnológica de los colaboradores del sector bancario y su percepción de inestabilidad laboral en un contexto de disrupción tecnológica impulsada por la inteligencia artificial (IA). Basándose en la teoría de la autoeficacia de Bandura, el estudio revela que aquellos empleados con mayor confianza en sus habilidades profesionales y tecnológicas perciben una mayor estabilidad en sus puestos de trabajo. Se utilizaron cuestionarios validados para medir la autoeficacia ocupacional, la percepción de inestabilidad laboral y la autoeficacia tecnológica. los resultados muestran una correlación negativa entre la autoeficacia y la percepción de inestabilidad laboral, indicando que la confianza en las propias capacidades reduce el temor a la pérdida de empleo. El estudio concluye que las organizaciones bancarias deben adaptar sus estrategias de formación y apoyo, considerando los roles específicos de sus colaboradores, para asegurar una transición exitosa hacia un entorno laboral dominado por la IA, mejorando así la confianza de los colaboradores y la sostenibilidad organizacionales.