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Relaciones entre herramientas de IA, redes sociales y rendimiento a través de una red bayesiana en conjunto: una encuesta entre abogados chinos

Autores: Xiang, Yujie; Wang, Xingxing; Che, Jinhan; Chen, Yinghao

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Relaciones entre herramientas de IA, redes sociales y rendimiento a través de una red bayesiana en conjunto: una encuesta entre abogados chinos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Transformación digital
Herramientas de IA
Uso de redes sociales
Rendimiento laboral de los abogados
China
Modelo de red bayesiana

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 19

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En medio de la rápida transformación digital que está remodelando la profesión legal a nivel mundial, este estudio examina la interacción entre las herramientas de IA, el uso de redes sociales y el rendimiento laboral de los abogados en China. Si bien investigaciones anteriores han explorado extensamente los factores que influyen en el rendimiento laboral de los abogados, debido al número relativamente pequeño de abogados en China y las limitaciones legales y éticas en su uso de redes sociales y herramientas de IA, las investigaciones sistemáticas sobre los roles de la IA y las redes sociales en este contexto siguen siendo limitadas. Utilizamos un modelo de red bayesiana en conjunto para examinar los mecanismos causales, analizando 313 cuestionarios sobre su uso de IA y redes sociales. Este estudio construye una red causal robusta para analizar los impactos de nueve variables clave, incluyendo el uso excesivo de redes sociales en el trabajo, la formación y desarrollo de empleados apoyados por IA, la reducción de carga de trabajo impulsada por IA para los empleados y el estrés, entre otros. Los hallazgos revelan que la reducción de carga de trabajo impulsada por IA, el liderazgo apoyado por IA y el estrés influyen directamente en el rendimiento laboral de los abogados. Notablemente, el uso cognitivo excesivo de redes sociales en el trabajo (ECU) ejerce el impacto más significativo, mientras que el estrés y el conflicto trabajo-tecnología actúan como mediadores críticos en la relación entre ECU y rendimiento. El marco de red bayesiana en conjunto no solo mejora el rigor metodológico de esta investigación, sino que también facilita una comprensión integral de las complejas interdependencias entre los factores considerados. Basado en los resultados, se proponen recomendaciones prácticas para la optimización del rendimiento laboral de los abogados. Este estudio contribuye al creciente cuerpo de literatura sobre el rendimiento laboral de los abogados a través de la introducción de un enfoque analítico avanzado, así como ofreciendo ideas prácticas para los bufetes de abogados e informando sobre la legislación y el desarrollo de políticas de tecnología legal en la era digital.

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