Frontiers in Sustainable Food Systems·9月29日 · 周二论文数字乡村与农业信息化阅读 0
Pioneering AI adoption in downstream food service: structural drivers of operator intentions and implications for sustainable food systems
Massoud Moslehpour · Hanif Rizaldy · Ifat Batul 等 4 人
论文解读
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速览
基于扩展TAM模型，分析台湾餐饮从业者采用AI的意向及影响因素。
方法
对176名餐饮参与者问卷调查，用PLS-SEM分析扩展技术接受模型。
发现
主观规范显著影响感知有用性和易用性，感知有用性是采用AI意向的首要预测因素。
机会点
可延伸至农业下游食品服务场景，探究AI采用意向如何转化为实际减损与资源效率提升。
影响力8
信息增量18
专业深度15
信源权威13
时效性9
基于扩展TAM模型对台湾餐饮从业者AI采纳意愿的实证研究，方法规范、数据可靠，但样本仅176人且聚焦采纳意愿而非实际减废效果，属细分领域学术进展。
原文摘要
背景/引言：将数字创新融入下游餐饮服务运营，对于向可持续食品系统转型至关重要。本研究探讨了影响台湾餐饮业员工和经营者采用人工智能（AI）意向的因素。方法：本研究利用从176名餐饮服务参与者收集的调查数据。基于扩展的技术接受模型（TAM），该模型纳入了主观规范、运营兼容性和便利条件，采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）对数据进行分析。结果：研究结果证实了经典TAM公理，并展示了外部社会技术因素的影响。主观规范对感知有用性和感知易用性均有强烈影响，其中对感知有用性的影响最大。此外，系统兼容性正向影响感知易用性，而对感知有用性无显著影响，而便利条件与两个核心TAM维度均呈现非显著关系。最后，经营者态度与效用和易用性感知呈正相关，其中感知有用性是强烈预测使用AI解决方案意向的主要因素。讨论/结论：虽然本研究聚焦于采用意向而非实际浪费减少，但研究结果为扩大数字工具的应用提供了实践启示。这些工具可以在商业餐饮服务工作流程中间接支持库存优化和资源效率。