Exploring Determinants of Public Administrators’ Behavioral Intentions toward ChatGPT Adoption in the Workplace. = 케냐의 공무원들의 챗GPT에 대한 활용결정 요인 탐색

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid evolution of generative Artificial Intelligence (AI) tools such as ChatGPT presents new opportunities for enhancing productivity, creativity, and decision making within public sector institutions. However, limited empirical research exists on how public employees in developing country contexts perceive and adopt these emerging technologies. This study investigated the determinants of public administrators’ behavioral intention to adopt ChatGPT with Kenya’s Ministry of Energy and Petroleum (MoEP), employing a mixed-methods sequential explanatory design. The quantitative phase used the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to examine the influence of Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI), Facilitating Conditions (FC), and Personal Innovativeness (PI) on Behavioral Intention (BI). Survey data (n=187) were analyzed using multiple regression techniques.
The results revealed that PE and PI had significant positives effects, indicating that employees are more likely to adopt ChatGPT when they perceive it as useful and are personally inclined toward exploring new technologies. Conversely, EE had a significant negative effect, suggesting that concerns regarding accuracy, data privacy, complexity, and limited contextual relevance reduce employees’ willingness to use ChatGPT. SI and FC were found to be statistically insignificant, reflecting limited leadership direction and insufficient institutional infrastructure to support AI adoption.
The qualitative phase, conducted through follow up interviews and thematic analysis (Braun & Clarke, 2006), elaborated four dominant themes: (1) utilization of ChatGPT in daily work settings, (2) creativity and innovation enhancement, (3) adoption-related challenges and barriers, and (4) leadership and institutional readiness. Participants described ChatGPT as a valuable tool for drafting reports, preparing briefs, simplifying technical concepts, and generating ideas, reinforcing the significant influence of PE. They also highlighted the role of personal curiosity and experimentation in shaping adoption behaviors, consistent with the strong significance of PI. At the same time, concerns over data privacy, inaccuracies, and account limitations aligned with the negative EE effect. The absence of clear organizational policies, limited AI skills, and lack of secure platforms explained the insignificance of SI and FC in the quantitative results.
Overall, the study concludes that whereas AI and specifically ChatGPT in Kenya’s public service sector context is still in nascent stage and that usage is still at a superficial level rather than complex and advanced, generative AI holds substantial potential to improve administrative efficiency, analytical capacity and creativity within Kenya’s public sector. However, meaningful and responsible adoption will require structured leadership support, sector-specific training, secure AI infrastructure and clear policy frameworks that safeguard data and guide ethical use. The findings provide evidence-based insights that can inform the implementation of Kenya’s Digital Master Plan (2022-2032) and the National AI Strategy (2025-2030), contributing to ongoing efforts towards AI-Augmented, digitally transformed and globally competitive public service.

국문 초록 (Abstract)

ChatGPT와 같은 생산형 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기술의 급속한 발전은 공공부문 조직의 생산성, 창의성 및 의사결정 역량을 제고할 수 있는 새로원 가능성을 제시하고 있다. 그러나 개발도상국 맥락에서 공공부문 종사자들이 이러한 신기술을 어떻게 인식하고 수용하는지에 대한 실증적 연구는 여전히 제한적이다. 본 연구는 케냐 에너지와 숙유부 (Ministry of Energy and Petroleum) 소속 공공관리자들을 대상으로, 직무환경에서 ChatGPT를 도입하려는 행동의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 위해 순차적 셜명 혼합연구설계 (Sequential explanatory mixed-methods design)를 적용하였다.
정량적 연구 단계에서는 기술수용 통합이론 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT)을 활용하여 성과기대 (Performance Expectancy), 노력기대 (Effort Expectancy), 사회적 영향(Social Influence), 촉진조건(Facilitating Conditions), 개인 혁신성 (Personal Innovativeness)이 행동의도 (Behavioral Intention)에 미치는 영향을 검증하였다. 설문조사 자료 (n=187)는 다증회귀분석을 통해 분석되었다. 분석 결과, 성과기대와 개인 혁신성은 행동의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미친 반면, 노력기대는 유의미한 부(-)의 영향을 보였다. 이는 공공관리자들이 ChatGPT를 업무에 유용하다고 인식하고 신기술 탐색에 대한 개인적 성향이 강할 수록 수용 가능성이 높아지는 반면, 정확성 문제, 데이터 프라이버시 우려, 기술의 복잡성 및 제한적인 맥락 적합성에 대한 인식은 횔용 의지를 저해함을 시사한다. 사회적 영향과 촉진조건은 통계적으로 유의하지 않았으며, 이는 AI도입을 뒷받침하는 리더십의 명확한 방향성 부족과 제도적.기술적 인프라의 미흡함을 반영한다.
정서적 연구 단계에서는 후속 심층 인터뷰와 주제분석 (Braun & Clarke, 2006)을 통해 네 가지 주요 주제, 즉 일상 업무에서의 ChatGPT 활용, 창의성 및 혁신 증진, 도입 관련 도전과 장벽, 리더십 및 제도적 준비도가 도출되었다. 연구 참여자들은 보고서 작성, 정책 준비, 기술적 개념의 단순화 및 아이디어 생성 등에서 ChatGPT 의 실질적 유용성을 강조하였으며, 개인적 호기심과 실험적 사용이 기술 수용 행동에 촉진하는 행심 요인을 확인하였다. 반면, 데이터 보안 우려, 정보의 부정확성, 계정 및 접근 제한 문제는 노력기대의 부정적 영향을 설명하는 요인으로 나타났고, 명확한 조직 차원의 정책 부재와 제한적인 AI역량, 안잔한 활용 플랫폼의 부족은 사회적 영향과 촉진조건의 비유의성을 설명한다.
종합적으로 볼 때, 케냐 공공부문에서의 인공지는, 특히 ChatGPT활용은 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 활용 수준 또한 고도화된 분석이나 복합적 업무보다는 비교적 피상적인 수준에 그치고 있다. 그럼에도 불구하고, 생성형 AI는 행정 효율성, 분석 역량 및 창의성 제고 측면에서 상당한 잠재력을 지니고 있다. 향후 의미 있고 책임 있는 도입을 위해서는 체계적인 리더십 지원, 부문 특확 교육, 안전한 AI 인프라 구축, 그리고 데이터 보호와 윤리적 활용을 보장하는 명확한 정책 제계가 필수적이다. 본 연구의 결과는 케냐 디지털 마스터플랜 (2022-2032)과 국가의 AI 전략의 해행을 위한 실증적 근거를 제공하며, AI기반의 디지털 정부 구현을 위한 정책 논의에 기여한다.

목차 (Table of Contents)

• ABSTRACT i
• Table of Contents iii
• Table of Figures v
• List of Figures v
• CHAPTER 1: Introduction 1
• 1.1 Research Background and Objectives 1
• 1.2 Research Context 2
• 1.3 Contribution of present Study 4
• 1.4 Structure of the Thesis 5
• CHAPTER 2: Literature Review 6
• 2.1 Definition of Terms 6
• 2.2 Kenya’s Digital and AI transformation journey since 2000 9
• 2.3 Behavioral Intention to Adopt ChatGPT in Public Sector 12
• 2.4 Theoretical Framework 14
• 2.5 Factors Influencing Behavioral Intentions to Adopt ChatGPT 16
• CHAPTER 3: Research Methodology 21
• 3.1. Research Framework and Hypothesis Development 22
• 3.2. Data Collection 25
• 3.3 Variables Measurement 26
• 3.3.2 Independent variables 27
• 3.4. Analytical Strategy 29
• 3.5. Ethical Considerations 30
• CHAPTER 4: Research Findings 32
• 4.1. Demographic analysis of Respondents 32
• 4.2. Descriptive Analysis 36
• 4.3 Constructs Validity and Reliability 41
• 4.4. Linear Regression Analysis 43
• 4.5. Hypothesis Testing 47
• 4.6 Qualitative Research Findings 50
• CHAPTER 5: Discussion and Conclusion 59
• 5.1 Discussion of Key Findings 59
• 5.2 Theoretical Implications 67
• 5.3 Policy Implications 69
• 5.4 Limitations of the Study and Future Research Directions 71
• 5.5 Conclusion 74
• Bibliography 75
• Appendix 1. Informed Consent Form 86
• Appendix 2. Survey Questionnaire Tool 87