A pesar de la creciente integración de chatbots gubernamentales (CG) en la prestación de servicios públicos digitales, su efectividad en el mundo real sigue siendo limitada. Basándose en la literatura sobre aversión a los algoritmos, la teoría de la transferencia de confianza y la teoría del riesgo percibido, este estudio investiga cómo el tipo de agente de servicio (humano vs. CG) influye en la confianza de los ciudadanos en los servicios de e-gobierno (TOE) y la intención de adopción de servicios de e-gobierno (EGA). Además, explora si el efecto de la confianza en el gobierno (TOG) sobre TOE difiere según los tipos de agentes, y si el riesgo percibido (PR) actúa como una condición límite en este proceso de transferencia de confianza. Se llevó a cabo un experimento en línea basado en escenarios con una muestra de 318 ciudadanos chinos. Los datos fueron analizados utilizando la prueba U de Mann-Whitney y el modelado de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM). Los resultados revelan que, dentro del contexto del e-gobierno chino, los ciudadanos perciben un mayor riesgo (PR) y reportan una menor intención de adopción (EGA) al interactuar con CG en comparación con agentes humanos, lo que indica aversión a los algoritmos. Sin embargo, altos niveles de TOG mitigan esta aversión al mejorar TOE. Es importante destacar que PR modera la fuerza de este efecto de transferencia de confianza, actuando como una condición límite crítica.