El potencial transformador de la inteligencia artificial (IA) en la banca es ampliamente reconocido, sin embargo, su adopción práctica a menudo enfrenta resistencia por parte de los usuarios. Este estudio investiga los factores que influyen en el comportamiento de adopción de la IA entre diversos interesados en el ecosistema bancario sistémico semi-maduro de Grecia, abordando una brecha crítica en la investigación relevante. Al utilizar el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM), la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología 2 (UTAUT-2) y modelos de Modelado de Ecuaciones Estructurales por Mínimos Cuadrados (PLS-SEM), se analizaron datos de 297 encuestados (empleados de bancos, profesionales digitales y el público en general). Los resultados destacan la fuerte relevancia de constructos como la Expectativa de Rendimiento, la Expectativa de Esfuerzo y la Motivación Hedónica, mientras que la Influencia Social se consideró no significativa, reflejando una postura pragmática hacia la IA. Se encontró que factores demográficos como el género y la edad no tenían un efecto moderador significativo, desafiando estereotipos tradicionales. Sin embargo, la ocupación y la educación surgieron como moderadores significativos, indicando actitudes variadas entre profesiones y niveles educativos. Este estudio es el primero en desarrollar un marco teórico para la adopción de la IA por parte de las instituciones bancarias griegas, ofreciendo a los profesionales bancarios griegos información práctica. Los hallazgos también son relevantes para países con niveles de madurez digital similares, ayudando a una integración más amplia de la IA en la banca.