Con el uso creciente de herramientas de IA basadas en modelos de lenguaje a gran escala en entornos de aprendizaje modernos, es importante comprender las motivaciones, experiencias e influencias contextuales de los estudiantes. Estas herramientas ofrecen nuevas dimensiones de apoyo para los aprendices, mejorando el rendimiento académico y proporcionando recursos valiosos, pero su uso también plantea cuestiones éticas y sociales. En este contexto, este estudio tiene como objetivo identificar sistemáticamente los factores que influyen en las intenciones de uso de herramientas de GenAI basadas en texto entre los estudiantes de pregrado. Al modificar las variables centrales de la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT) con la alfabetización en IA, se diseñó una encuesta para medir las intenciones de los usuarios de GenAI y recopilar las opiniones de los participantes. La encuesta, realizada entre estudiantes de negocios en una universidad de Corea del Sur, recopiló 239 respuestas durante marzo y abril de 2024. Los datos se analizaron utilizando Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) con el software SmartPLS (Ver. 4.0.9.6). Los hallazgos revelan que la expectativa de rendimiento afecta significativamente la intención de usar GenAI, mientras que la expectativa de esfuerzo no lo hace. Además, la alfabetización en IA y la influencia social influyen significativamente en el rendimiento, la expectativa de esfuerzo y la intención de usar GenAI. Este estudio proporciona información sobre los determinantes que afectan las intenciones de uso de GenAI, ayudando al desarrollo de estrategias y políticas educativas efectivas para apoyar el uso ético y beneficioso de la IA en entornos académicos.