論文の概要: AI Adoption Across a Multinational Workforce: Sociotechnical Conditions for GenAI Acceptance in Human Resources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17887v1
- Date: Tue, 16 Jun 2026 13:08:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.440764
- Title: AI Adoption Across a Multinational Workforce: Sociotechnical Conditions for GenAI Acceptance in Human Resources
- Title（参考訳）: 多国籍労働力全体でのAI導入:人的資源におけるGenAI受容の社会技術的条件
- Authors: Dalia Ali, Maria José Rodríguez Velázquez, Manoel Horta Ribeiro, Vera Liao, Orestis Papakyriakopoulos,
- Abstract要約: 採用は、GenAIシステムの設計前提と従業員の業務配置の適合性に依存していることを示す。
組織は、異なる社会集団にもたらす役割や文脈に敏感な利益を考慮してシステムを設計すべきである、と我々は主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.163615380310225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI (GenAI) deployment in the workplace is accelerating rapidly. Nevertheless, questions of who adopts, who benefits, and who is left behind and why are still understudied. In this paper, we investigate these dynamics in the context of a multinational tech company transitioning from a legacy Human Resources (HR) search system to a GenAI-supported system, analyzing search log data, survey data (n=25), and ten semi-structured interviews. Our findings show that adoption depended on the fit between the GenAI system's design assumptions and employees' work positionalities (role, spoken language, tenure). Further, we find that employees' trust in GenAI answers was built through source-checking, comparison among systems, and seeking input from colleagues or HR when in doubt. Our contribution is twofold. First, we provide empirical evidence of workplace GenAI adoption during a live organizational transition, showing that adoption is influenced by factors such as situational fit, search literacy, and trust calibration. It is also further shaped by knowledge conditions such as the system's content quality, employee training, and guidance. Second, we translate these findings into design considerations for inclusive deployment and adoption in high-stakes environments such as HR. We argue that organizations should design systems considering the role and context-sensitive benefits they yield to different social groups. They also need to treat the organizational knowledge infrastructure as AI infrastructure to improve the accountability and usability of GenAI systems
- Abstract（参考訳）: 職場におけるジェネレーティブAI(GenAI)の展開は急速に加速している。
それにもかかわらず、誰が採用するか、誰が恩恵を受け、誰が残されたのか、なぜまだ検討されていないのかという疑問が残る。
本稿では,従来のヒューマンリソース(HR)検索システムからGenAI支援システムへ移行し,検索ログデータ,調査データ(n=25),半構造化インタビュー10件を解析し,これらのダイナミクスを考察する。
本研究の結果から,GenAIシステムの設計仮定と従業員の就業位置(ロール,音声言語,在職期間)の適合性に大きく依存していることが示唆された。
さらに、GenAI回答に対する従業員の信頼は、ソースチェック、システム間の比較、疑わしい場合の同僚や人事からのインプットによって構築されていることがわかった。
私たちの貢献は2倍です。
まず、実生活の組織移行における職場におけるGenAI導入の実証的証拠を提供し、状況適合性、検索リテラシー、信頼校正などの要因に影響されていることを示す。
さらに、システムのコンテンツ品質、従業員のトレーニング、ガイダンスといった知識条件によっても形作られています。
第2に,これらの知見を,HRなどのハイテイク環境における包括的展開と導入のための設計上の考慮事項に翻訳する。
組織は、異なる社会集団にもたらす役割や文脈に敏感な利益を考慮してシステムを設計すべきである、と我々は主張する。
彼らはまた、GenAIシステムの説明責任とユーザビリティを改善するために、組織的な知識基盤をAIインフラストラクチャとして扱う必要がある。
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