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dc.contributor.advisorMartínez de Ibarreta Zorita, Carloses-ES
dc.contributor.authorMartín Martínez, Patriciaes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2025-08-27T14:45:11Z
dc.date.available2025-08-27T14:45:11Z
dc.date.issued2026es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/102729
dc.descriptionGrado en Psicología y Grado en Administración y Dirección de Empresases_ES
dc.description.abstractLa naturaleza oculta del uso de inteligencia artificial generativa (IAGen) en la educación superior, raras veces declarado por los estudiantes e indetectable para las instituciones, impide aislar en condiciones naturalistas el efecto causal de la política, que solo la manipulación experimental permite identificar. El estudio aplicó este diseño con tres condiciones (permisiva, difusa y restrictiva) asignadas aleatoriamente, sobre una muestra final de 180 estudiantes y graduados, mediante una plataforma que integraba la manipulación y el registro conductual objetivo del uso. El marco teórico integra la Teoría del Comportamiento Planificado, el desacoplamiento moral como mecanismo de la disociación entre conciencia ética y conducta, y el Triángulo del Fraude como moderador de la oportunidad percibida. La política importa, pero no de forma lineal: solo la prohibición explícita suprimió el uso declarado, mientras que la condición difusa fue percibida como permisiva y produjo tanto uso real como la permisiva pero tan poco uso reconocido como la restrictiva, una brecha conductual-declarativa que constituye la manifestación empírica más directa del Shadow AI. La ampliación del modelo con el hábito previo y la racionalización normativa mejoró la predicción; esta última medió la relación entre presión y uso declarado, mientras que la obligación moral no moderó el efecto de la política, trasladando la palanca de intervención del carácter individual al diseño del entorno normativo.es-ES
dc.description.abstractThe structurally concealed use of generative artificial intelligence (GenAI) in higher education, rarely disclosed by students and undetectable by institutions, makes it impossible under naturalistic conditions to isolate the causal effect of policy, which only experimental manipulation can identify. The study implemented this design with three conditions (permissive, diffuse, and restrictive) randomly assigned across a final sample of 180 students and graduates, through a purpose-built platform that integrated the manipulation with objective behavioral recording of actual use. The theoretical framework integrates the Theory of Planned Behavior, moral disengagement as the mechanism behind the dissociation between ethical awareness and conduct, and the Fraud Triangle as a situational moderator of perceived opportunity. Policy matters, but not in a linear way: only explicit prohibition suppressed declared use, whereas the diffuse condition was perceived as permissive and produced as much actual use as the permissive condition but as little acknowledged use as the restrictive one, a behavioral-declarative gap that constitutes the most direct empirical manifestation of Shadow AI. Expanding the model with prior habit and normative rationalization improved prediction; the latter mediated the relationship between pressure and declared use, while moral obligation did not moderate the policy effect, relocating the lever of intervention from individual character to the design of the normative environment.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherK21es_ES
dc.titleEl fenómeno de la SHADOW IA, ¿por qué ocultamos que usamos la IA en el trabajo?es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsShadow AI, inteligencia artificial generativa, políticas institucionales, integridad académica, Teoría del Comportamiento Planificado, desacoplamiento morales-ES
dc.keywordsShadow AI, generative artificial intelligence, institutional policy, academic integrity, Theory of Planned Behavior, moral disengagementen-GB


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