La IA generativa ofrece un potencial prometedor para promover la sostenibilidad ambiental a través de recomendaciones personalizadas que influyen en el comportamiento individual. Este estudio examina los factores que influyen en la adopción y el uso real de las recomendaciones de IA generativa para la sostenibilidad ambiental entre los usuarios de la Generación Z en Filipinas, integrando la Teoría del Comportamiento Planeado (TPB) y la Teoría de Sostenibilidad Tecnológica, Ambiental, Económica y Social (T-EESST) con atributos clave de la IA generativa, junto con la confianza y el riesgo percibido. Se recopilaron datos de encuestas de 531 usuarios de la Generación Z en instituciones de educación superior en la Región de la Capital Nacional (NCR), Filipinas, y se analizaron utilizando un enfoque híbrido de SEM y ANN. Los resultados del SEM indican que los atributos clave de la IA, a saber, la antropomorfización percibida, la inteligencia percibida y la animación percibida, influyeron significativamente en la actitud de los usuarios hacia las recomendaciones de IA generativa. La actitud, el control del comportamiento percibido y la confianza surgieron como predictores significativos de la intención de comportamiento, que tienen una relación positiva eventual con el uso real y los resultados de sostenibilidad ambiental. En contraste, las normas subjetivas y el riesgo percibido no afectaron significativamente la intención de comportamiento, lo que puede sugerir que el compromiso de los usuarios de la Generación Z con la IA generativa para la sostenibilidad ambiental está impulsado principalmente por evaluaciones internas, capacidad percibida y confianza, en lugar de presión social o preocupaciones de riesgo. Complementando estos hallazgos, el análisis de ANN identificó el control del comportamiento percibido, la actitud y la confianza como los factores más importantes, reforzando la solidez de los resultados del SEM. En general, este estudio integra la literatura existente sobre sostenibilidad y adopción de tecnología al demostrar cómo las recomendaciones de IA generativa pueden apoyar la sostenibilidad ambiental entre los usuarios de la Generación Z al combinar la teoría del comportamiento, la teoría de sostenibilidad y los atributos de la IA a través de un enfoque híbrido SEM-ANN en el contexto de un país en desarrollo.