DI pokalbių robotų technologinis priimtinumas teikiant viešąsias socialinės globos paslaugas įstaigoje X

Dėl besikeičiančios demografinės padėties Lietuvoje, socialinės globos sistema susiduria naujais iššūkiais: socialinių darbuotojų trūkumas dėl darbingo amžiaus asmenų skaičiaus mažėjimo, ilgalaikės socialinės globos poreikio didėjimas dėl didėjančio pagyvenusių asmenų skaičiaus, Valstybės finansinių resursų trūkumas dėl didėjančio išlaikomo amžiaus pagyvenusių žmonių koeficiento, senyvo amžiaus asmenų vienišumo didėjimas dėl darbuotojų trūkumo. DI pokalbių robotai yra perspektyvi technologija, kuri gali padėti spręsti šiuos iššūkius, užtikrinti efektyvių ir kokybiškų socialinės globos paslaugų teikimą. Kad DI pokalbių robotų integracija būtų sėkminga, reikalinga įvertinti jų technologinį priimtinumą šios technologijos naudotojams, senyvo amžiaus asmenims, gyvenantiems socialinės globos įstaigose ir įstaigos darbuotojams. Tyrimo problema: Kokie yra pagrindiniai DI pokalbių robotų technologinio priimtinumo aspektai teikiant viešąsias socialinės globos paslaugas? Tyrime atliekamas DI pokalbių robotų technologinio priimtinumo teikiant viešąsias ilgalaikes socialinės globos paslaugas vertinimas. Siekiant gilesnio technologijų priimtinumo reiškinio ištyrimo buvo atliekamas kokybinis tyrimas. Tyrimo pagrindinis elementas buvo eksperimentas, kurio metu senyvo amžiaus asmenims, gaunantiems ilgalaikes socialines paslaugas įstaigoje X, buvo sudaryta galimybė išbandyti DI pokalbių robotą, Google Gemini 3.1 PRO. Siekiant kompleksiško technologijos priimtinumo įvertinimo, pasirinktos dvi tiriamųjų grupės, įstaigoje X gyvenantys senyvo amžiaus asmenys ir šios įstaigos darbuotojai. Tiriamųjų grupių refleksijos apie DI pokalbių robotą buvo užfiksuotos naudojant pusiau struktūruotą interviu. Senyvo amžiaus asmenims skirtas interviu buvo sudarytas remiantis Almere technologijų priimtinumo modeliu. Įstaigos X darbuotojų interviu buvo sudarytas remiantis UTAUT ir Almere technologijų priimtinumo modeliais, siekiant papildyti ir trianguliuoti senyvo amžiaus asmenų tiriamųjų grupės atsakymus. Duomenų analizei naudotas dedukcinės analizės metodas. Remiantis atlikto tyrimo rezultatais, sėkmingai technologijos integracijai įstaigoje X yra reikalingas dvipusis pasirengimas, atliepiantis paslaugų gavėjų poreikius ir įstaigos X darbuotojų įgalinimą. Išskiriamos trys pagrindinės DI pokalbių robotų technologinio priimtinumo veiksnių kategorijos darančios įtaką technologijos integracijos sėkmei įstaigoje X: funkciniai veiksniai susiję su senyvo amžiaus asmenų fizinių ir kognityvinių poreikių atliepimu per DI pokalbių roboto valdymą balsu, DI pokalbių roboto bendravimo lankstumo užtikrinimą, kognityvinio nuovargio rizikos valdymą, technologinio nerimo mažinimą ir pasitikėjimo didinimą per praktinę sąveiką su DI pokalbių robotu; socialiniai veiksniai susiję su socialinio kontakto poreikių atliepimu per emociškai ir moraliai neutralų bendravimą, socialinio buvimo įspūdžio kūrimą; instituciniai veiksniai susiję su darbuotojų požiūriu į inovacijas ir organizacijos sisteminiu pasirengimu DI pokalbių robotų technologijos diegimui per tikslinių mokymų organizavimą, papildomo darbo, procedūrų ir DI pokalbių robotų naudojimo reglamentavimą. Remiantis tyrimo išvadomis, suformuluoti pasiūlymai socialinės globos įstaigų vadovams, viešosios politikos formuotojams ir technologijų kūrėjams. Darbo struktūra: įvadas, teorinė dalis, tyrimo metodologinis aprašymas, tyrimo rezultatų analizė ir diskusija, išvados, pasiūlymai, naudotos literatūros sąrašas.

Due to changes in demographic situation in Lithuania, social care system faces new challenges: shortage of social care workers due to shrinking working age population, increasing demand for long-term social care services due to increasing old-age population, strain on state finances due to increasing old-age dependency ratio, increase in loneliness due to shortage of social care workers. AI chatbots are a prospective technology which can help tackle these challenges by ensuring high quality and efficient social care services. For successful integration of AI chatbots it is necessary to evaluate its technological acceptance for its target users, elderly people, who live in long-term social care homes and social care workers. The main research question is what are the main aspects of AI chatbot technological acceptance relevant for public social care services providers? This study investigates AI chatbot technological acceptance in public social care. Seeking deeper understanding of the drivers of technological acceptance, a qualitative study was performed. The main element of the study is an experiment, during which inhabitants of long-term social care home X were given the opportunity to try out an AI chatbot, Google Gemini 3.1 PRO. To thoroughly investigate technological acceptance matters, two target groups were selected for interviewing: inhabitants of longterm social care home X and its employees. Reflections on the use of AI chatbots were documented during sessions of halfstructured interviews. Interview questions for inhabitants of long-term social care home X were based on Almere technological acceptance model. Interview questions for employees of long-term social care home X were based on UTAUT and Almere technological acceptance models, to triangulate reflections of the inhabitant group. Collected data was analyzed using deductive analysis method. Results show that a two-fold preparation is need, ensuring that inhabitants‘ needs are met and that employees are empowered to support and the use of AI chatbots. Three main aspects that should be considered and can affect the success of AI chatbot integration in the social care home X: functional aspects related to ensuring voice command functionality and flexible communication style to meet physiological and cognitive needs of the inhabitants, and providing inhabitants with opportunities to practically try-out and use AI chatbots to alleviate technological anxiety and increase self-confidence; social aspects related to fulfilling the need for social contact through emotionally and morally neutral conversation with an AI chatbot; institutional aspects related to ensuring systemic organizational approach by ensuring employee training and regulating additional work load, procedures and AI chatbot use cases within the organization. Paper structure: introduction, theory, methodology, results and discussion, conclusions, recommendations, literature.