Escalas del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM)

1. Resumen

Las Escalas del Modelo de Aceptación de Tecnología (Technology Acceptance Model, TAM), desarrolladas originalmente por Fred D. Davis en 1989, constituyen el instrumento psicométrico fundacional y de mayor impacto global en los campos de los sistemas de información, la psicología organizacional y la interacción persona-ordenador (Human-Computer Interaction, HCI). La escala fue diseñada con el propósito fundamental de elucidar los mecanismos cognitivos y motivacionales subyacentes que determinan la adopción, el rechazo o la integración sostenida de las tecnologías computacionales e informáticas en entornos laborales y productivos. El instrumento consta de 12 ítems distribuidos simétricamente en dos constructos latentes de primer orden: la Utilidad Percibida (Perceived Usefulness, PU; 6 ítems) y la Facilidad de Uso Percibida (Perceived Ease of Use, PEOU; 6 ítems).

El formato de respuesta se fundamenta en una escala tipo Likert de siete puntos anclada probabilísticamente desde 1 («Extremadamente improbable» / Extremely unlikely) hasta 7 («Extremadamente probable» / Extremely likely), diseñada específicamente para medir expectativas subjetivas de desempeño y esfuerzo. A nivel de propiedades psicométricas, las escalas TAM demuestran una solidez excepcional documentada a lo largo de más de cuatro décadas de investigación empírica. En el estudio fundacional de Davis (1989), la consistencia interna reportó coeficientes alfa de Cronbach de 0.98 para la Utilidad Percibida y 0.94 para la Facilidad de Uso Percibida en evaluaciones de sistemas de correo electrónico y software analítico, con niveles consistentes de fiabilidad compuesta (Composite Reliability, CR > 0.90) y varianza extraída media (Average Variance Extracted, AVE > 0.70) en réplicas subsiguientes.

La validez factorial, evaluada mediante análisis factorial exploratorio y confirmatorio con modelos de ecuaciones estructurales (Structural Equation Modeling, SEM), corrobora de manera concluyente la independencia discriminante de ambos factores, evidenciando cargas factoriales estandarizadas que típicamente superan el umbral de 0.80. La Utilidad Percibida se erige como el predictor directo más robusto de la intención conductual de uso y del comportamiento efectivo, mientras que la Facilidad de Uso Percibida ejerce un efecto dual: una influencia directa significativa sobre la actitud y la intención, y un efecto indirecto crucial mediado por la propia percepción de utilidad. La escala es de dominio público para investigación académica, consolidándose como el estándar de oro métrico para la evaluación de tecnologías que abarcan desde el software corporativo tradicional hasta los ecosistemas modernos de banca móvil, telesalud y asistentes de inteligencia artificial generativa.

2. Palabras clave

Modelo de Aceptación de Tecnología, Utilidad Percibida, Facilidad de Uso Percibida, psicometría, adopción tecnológica, interacción persona-computadora, intención de uso, sistemas de información, evaluación de usabilidad, ecuaciones estructurales.

3. Autores

El desarrollo original y la formalización métrica de las Escalas del Modelo de Aceptación de Tecnología fueron concebidos y perfeccionados por:

• Dr. Fred D. Davis: Investigador principal y creador del modelo TAM. Desarrolló la escala durante su investigación doctoral en la Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology (MIT, 1986). Posteriormente se desempeñó como profesor distinguido y titular de la cátedra David D. Glass en Sistemas de Información en la Sam M. Walton College of Business, University of Arkansas, Fayetteville, Estados Unidos. Actualmente ostenta el rango de Profesor Emérito y continúa colaborando en iniciativas interdisciplinarias de investigación tecnológica. Correo institucional: [email protected].
• Dr. Richard P. Bagozzi: Colaborador teórico fundamental en la formalización de las relaciones actitudinales de TAM y experto en metodología psicométrica y modelado estructural. Es Profesor Emérito Dwight F. Benton de Ciencias del Comportamiento en la Administración y Marketing en la Ross School of Business de la University of Michigan, Ann Arbor, Estados Unidos. Correo institucional: [email protected].
• Dr. Paul R. Warshaw: Coautor clave en la traslación de las teorías psicosociales de la acción razonada hacia los entornos organizacionales informáticos. Se desempeñó como docente e investigador en la Cal Poly Graduate School of Business y en diversas instituciones académicas de prestigio en los Estados Unidos.

4. Propósito

El propósito medular de las Escalas del Modelo de Aceptación de Tecnología radica en proveer una medición cuantitativa rigurosa, teóricamente fundamentada y parsimoniosa de los determinantes primarios que conducen a los individuos a aceptar, rechazar o resistirse al uso de la tecnología informática. A finales de la década de 1980, las organizaciones a nivel mundial invertían sumas multimillonarias en sistemas de información gerencial, estaciones de trabajo y herramientas computacionales; sin embargo, un porcentaje alarmante de estas implementaciones fracasaba catastróficamente debido a la baja utilización por parte de los empleados. Las metodologías psicométricas preexistentes carecían de especificidad operativa: muchas medían actitudes genéricas hacia la tecnología o dependían de evaluaciones subjetivas heterogéneas que no permitían predecir de manera confiable el comportamiento futuro de adopción.

Ante este vacío metodológico, Davis concibió un instrumento estandarizado que permitiera a investigadores y diseñadores de sistemas diagnosticar la viabilidad de adopción de una tecnología en etapas tempranas de desarrollo e implementación. El instrumento no busca únicamente registrar una preferencia estética superficial, sino descomponer la arquitectura de creencias del usuario en dos dimensiones cognitivas centrales: la percepción de que la herramienta optimizará su productividad y competencia funcional en el trabajo (Utilidad Percibida) y la percepción de que la interacción con el sistema estará libre de esfuerzo físico y mental indebido (Facilidad de Uso Percibida).

En el ámbito de la investigación científica, la escala TAM sirve como el núcleo axiomático sobre el cual se evalúan hipótesis vinculadas a la difusión de innovaciones, la psicología del consumidor digital, la ergonomía cognitiva y el cambio organizacional. Permite modelar con precisión causal cómo las características extrínsecas del sistema (interfaz gráfica, latencia de respuesta, arquitectura de información, soporte técnico) se canalizan a través de las percepciones cognitivas para moldear la intención conductual y, en última instancia, el uso continuo.

En el terreno organizacional, práctico y clínico, el propósito de la escala abarca:

• Diagnóstico preimplementación: Evaluar prototipos y versiones beta de software empresarial para identificar cuellos de botella en la usabilidad y la percepción de valor antes del despliegue masivo.
• Evaluación de tecnologías de la salud y telemedicina: Medir la predisposición de médicos, enfermeros y pacientes hacia sistemas de historias clínicas electrónicas, plataformas de monitorización remota y algoritmos de soporte a la decisión diagnóstica.
• Adopción de tecnologías emergentes: Analizar la aceptación de entornos de inteligencia artificial generativa, agentes conversacionales, computación en la nube y aplicaciones de banca móvil, facilitando la identificación de barreras motivacionales específicas.
• Optimización de programas de capacitación: Discernir si las resistencias organizacionales obedecen a una complejidad operativa intrínseca (baja PEOU) o a una falta de claridad respecto al impacto del sistema en el rendimiento laboral (baja PU), orientando las intervenciones formativas con exactitud empírica.

5. Constructo psicológico

El Modelo de Aceptación de Tecnología conceptualiza la aceptación del usuario como un fenómeno cognitivo-afectivo compuesto por dos dimensiones primarias claramente diferenciadas, las cuales actúan como mediadores instrumentales entre los estímulos externos de diseño y la conducta efectiva de uso. A continuación se desglosan en profundidad ambas dimensiones:

Utilidad Percibida (Perceived Usefulness – PU)

Davis (1989) definió la Utilidad Percibida como «el grado en que una persona cree que el uso de un sistema particular mejorará su desempeño laboral» (p. 320). Este constructo se encuentra intrínsecamente arraigado en la teoría de la expectativa de Vroom y en los modelos de motivación instrumental. Desde una perspectiva psicológica, la Utilidad Percibida representa una creencia evaluativa orientada a fines (motivación extrínseca): el usuario evalúa si la tecnología actúa como un medio eficaz para alcanzar recompensas laborales tangibles o intangibles, tales como mayor rapidez en la finalización de tareas, reducción de errores, incremento en la productividad global y perfeccionamiento de la eficacia en el puesto.

En la escala de 6 ítems, la Utilidad Percibida operacionaliza facetas específicas del rendimiento:

• Velocidad operativa (Ítem 1): Evalúa si el sistema reduce el costo temporal necesario para completar tareas críticas. Ejemplo: Un analista financiero que estima si una plataforma algorítmica reduce a la mitad el tiempo requerido para conciliar balances contables.
• Desempeño laboral general (Ítem 2): Mide la percepción global de optimización de la calidad del trabajo producido. Ejemplo: Un diseñador instruccional que valora si una suite educativa incrementa la solidez didáctica de sus cursos.
• Productividad cuantitativa (Ítem 3): Captura la relación entre el volumen de resultados generados y los recursos invertidos. Ejemplo: Un agente de servicio al cliente que determina si un sistema CRM le permite gestionar más casos diarios con mayor precisión.
• Eficacia en el trabajo (Ítem 4): Refleja el perfeccionamiento del logro de metas profesionales estratégicas. Ejemplo: Un médico que evalúa si una herramienta de visualización radiológica mejora la tasa de diagnósticos correctos tempranos.
• Facilitación del trabajo (Ítem 5): Examina el alivio de la fricción procedimental en el flujo de trabajo cotidiano. Ejemplo: Un investigador que percibe que un gestor de referencias bibliográficas automatizado simplifica la estructuración de manuscritos.
• Utilidad global percibida (Ítem 6): Constituye el ítem sumatorio o evaluativo global del constructo funcional.

Facilidad de Uso Percibida (Perceived Ease of Use – PEOU)

La Facilidad de Uso Percibida se define operacionalmente como «el grado en que una persona cree que el uso de un sistema particular estará libre de esfuerzo» (Davis, 1989, p. 320). Este constructo se fundamenta en la teoría de la autoeficacia de Albert Bandura y en los principios de costo-beneficio de la psicología de la elección de Radford. La cognición humana opera bajo principios de economía cognitiva y minimización del gasto energético; por lo tanto, incluso si una herramienta ostenta una elevada utilidad potencial, una barrera de esfuerzo desproporcionada generará afectos negativos, frustración y evitación.

Los 6 ítems que componen esta dimensión exploran las etapas psicológicas de interacción con el sistema:

• Curva de aprendizaje (Ítem 7): Indaga sobre la fluidez y baja demanda de recursos atencionales en las fases de iniciación con el software. Ejemplo: Un usuario que percibe que dominar los comandos de un nuevo sistema operativo no requiere semanas de estudio manual.
• Control y predictibilidad operativa (Ítem 8): Analiza la capacidad del usuario para gobernar el sistema sin experimentar divergencias entre su modelo mental y las respuestas mecánicas del dispositivo. Ejemplo: Un programador que comprueba que un entorno integrado de desarrollo ejecuta exactamente las instrucciones de compilación deseadas.
• Claridad e inteligibilidad (Ítem 9): Mide la transparencia de la interfaz, la ausencia de ambigüedad terminológica y la retroalimentación coherente del sistema. Ejemplo: Un paciente adulto mayor que comprende sin esfuerzo las instrucciones y gráficos de una aplicación médica móvil.
• Flexibilidad interactiva (Ítem 10): Evalúa la adaptabilidad del sistema a diferentes modalidades de entrada, ritmos de trabajo y preferencias individuales de navegación. Ejemplo: Un usuario que puede alternar libremente entre atajos de teclado y clics de ratón según su conveniencia.
• Autoeficacia y desarrollo de destreza (Ítem 11): Explora la confianza prospectiva del sujeto en su capacidad para alcanzar un dominio experto y automático del sistema. Ejemplo: Un empleado administrativo que siente certeza de poder ejecutar procedimientos avanzados con soltura en poco tiempo.
• Facilidad de uso global (Ítem 12): Proporciona una síntesis holística del bajo esfuerzo demandado por la tecnología evaluada.

6. Marco teórico

El Modelo de Aceptación de Tecnología tiene su génesis directa en la adaptación psicométrica y formalización de la Teoría de la Acción Razonada (Theory of Reasoned Action, TRA), formulada originalmente por Martin Fishbein e Icek Ajzen en 1975. La TRA postula que la conducta real de un individuo está determinada directamente por su intención conductual previa, la cual es a su vez una función conjunta de la actitud personal hacia la realización de dicha conducta y de las normas subjetivas percibidas (la presión social de referentes significativos).

Al trasponer esta arquitectura al contexto informático, Davis, Bagozzi y Warshaw (1989) reconocieron que el uso de sistemas en organizaciones exhibe dinámicas motivacionales particulares. En un entorno laboral, la decisión de utilizar una herramienta informática responde prioritariamente a consideraciones utilitarias y cognitivas de desempeño más que a factores afectivos o impulsivos. En consecuencia, el modelo TAM introdujo modificaciones paradigmáticas:

1. Sustitución de creencias conductuales genéricas por creencias instrumentales específicas: Mientras que la TRA requiere elicitar creencias ad-hoc mediante metodologías cualitativas abiertas para cada contexto, TAM postula que dos creencias fijas y universales (Utilidad Percibida y Facilidad de Uso Percibida) capturan la varianza primaria explicativa del uso tecnológico.
2. Papel de la actitud y su posterior eliminación: En la formulación inicial de 1989, Davis postuló que PEOU y PU determinaban la actitud hacia el uso (Attitude Toward Using, A), la cual mediaba el impacto sobre la intención conductual (Behavioral Intention, BI). Sin embargo, análisis estructurales posteriores demostraron que la relación directa entre la Utilidad Percibida y la Intención Conductual (PU $\rightarrow$ BI) era tan potente que la variable afectiva de la actitud actuaba únicamente como un mediador parcial superfluo, prescindiéndose de ella en formulaciones posteriores para maximizar la parsimonia psicométrica.
3. Relación asimétrica entre PEOU y PU: Un aporte teórico crucial del marco de Davis es el postulado causal PEOU $\rightarrow$ PU. Davis argumentó que, manteniendo constantes los demás factores, cuanto más fácil sea operar un sistema, menor será el esfuerzo cognitivo desviado hacia la operación mecánica, liberando capacidad atencional para la tarea sustantiva, lo que incrementa automáticamente la utilidad percibida de la herramienta. Por el contrario, un sistema muy útil pero de extrema complejidad interactiva verá mermada su utilidad neta debido al costo cognitivo impuesto.

Posteriormente, el marco teórico evolucionó hacia modelos extendidos. Viswanath Venkatesh y Fred Davis desarrollaron en el año 2000 el TAM2, incorporando determinantes teóricos adicionales como los procesos de influencia social (norma subjetiva, voluntariedad e imagen profesional) y los procesos cognitivos instrumentales (relevancia para el trabajo, calidad de los resultados y demostrabilidad de resultados). En 2003, Venkatesh, Morris, Davis y Davis sintetizaron ocho modelos teóricos prominentes de adopción en la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT). No obstante la proliferación de extensiones multivariadas, las escalas originales de 12 ítems de Davis (1989) continúan siendo el núcleo invariable y el referente psicométrico supremo para la medición directa de creencias primarias de usabilidad y valor instrumental.

7. Validez

La validez psicométrica de las Escalas del Modelo de Aceptación de Tecnología ha sido objeto de uno de los escrutinios empíricos más rigurosos en la historia de las ciencias del comportamiento y los sistemas de información. El proceso fundacional de validación descrito por Davis (1989) involucró un refinamiento iterativo de ítems a partir de un grupo inicial de 14 reactivos preliminares por constructo, los cuales fueron depurados mediante criterios semánticos, análisis de representatividad de dominio y correlaciones ítem-total, consolidando la batería final de 12 ítems.

Validez de Constructo y Factorial Confirmatoria

Davis (1989) administró la escala a dos muestras independientes de usuarios: un estudio de campo en un laboratorio corporativo evaluando sistemas de correo electrónico (PROFS) y un experimento con 112 estudiantes de posgrado evaluando paquetes gráficos y analíticos (Chart-Master). En ambos contextos empíricos, los datos arrojaron patrones de convergencia excepcionales. Los índices de bondad de ajuste en estudios contemporáneos mediante modelos de ecuaciones estructurales confirman consistentemente la estructura bifactorial oblicua, reportando de manera recurrente índices de ajuste óptimos: $\chi^2/gl < 3.0$, Índice de Ajuste Comparativo (Comparative Fit Index, CFI) $ge 0.95$, Índice de Tucker-Lewis (TLI) $ge 0.95$ y Error Cuadrático Medio de Aproximación (Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA) $le 0.06$.

Validez Convergente y Discriminante

La validez convergente de las escalas se corrobora mediante dos métricas esenciales:

• Cargas factoriales estandarizadas: Prácticamente todos los estudios empíricos informan cargas superiores al valor crítico convencional de 0.70, situándose comúnmente en el rango de 0.82 a 0.96.
• Varianza Extraída Media (AVE): Los valores calculados para la Utilidad Percibida y la Facilidad de Uso Percibida superan holgadamente el criterio de Fornell y Larcker (1981) de 0.50, ubicándose habitualmente por encima de 0.70 y 0.75 respectivamente.

Respecto a la validez discriminante, las escalas demuestran que, aunque PU y PEOU correlacionan positivamente (con coeficientes típicos entre $r = 0.35$ y $r = 0.65$, congruentes con el postulado de que una mayor facilidad potencia la utilidad), representan conceptos cognitivos nítidamente diferenciados. La raíz cuadrada del AVE de cada constructo es consistentemente superior a la correlación interfactorial entre ambos, satisfaciendo el criterio de Fornell-Larcker. Asimismo, evaluaciones recientes mediante la razón Heterotrait-Monotrait (HTMT) confirman valores ampliamente inferiores al umbral conservador de 0.85, descartando cualquier solapamiento empírico sustancial.

Validez Predictiva y de Criterio

La capacidad de las escalas TAM para predecir el comportamiento humano es uno de sus atributos más contrastados. En metaanálisis masivos, tales como los conducidos por King y He (2006) sobre 88 estudios empíricos independientes y Schepers y Wetzels (2007), la Utilidad Percibida emergió consistentemente como el determinante más potente de la intención conductual, con coeficientes de regresión estandarizados ($\beta$) que oscilan entre 0.45 y 0.65 ($p < 0.001$). La Facilidad de Uso Percibida exhibe una correlación directa y robusta con la intención ($\beta \approx 0.20 – 0.35$), operando simultáneamente un efecto indirecto significativo sobre la intención a través de la Utilidad Percibida ($\beta \approx 0.30 – 0.50$). Conjuntamente, los constructos de TAM explican sistemáticamente entre el 40% y el 60% de la varianza en la intención de adopción tecnológica y entre el 25% y el 40% de la varianza en las medidas de uso objetivo registradas mediante telemetría del sistema.

8. Confiabilidad

Las propiedades de confiabilidad métrica de las Escalas de Davis (1989) destacan como unas de las más elevadas dentro de la psicometría aplicada a las tecnologías de la información. La homogeneidad y precisión de los ítems minimizan de forma sobresaliente el error de medición no sistemático.

Consistencia Interna

En el estudio fundacional de Davis (1989), los coeficientes de fiabilidad de consistencia interna calculados mediante el alfa de Cronbach ($\alpha$) alcanzaron magnitudes excepcionales:

• Estudio 1 (Muestra de correo electrónico PROFS, $N = 112$):
  • Utilidad Percibida: $\alpha = 0.97$
  • Facilidad de Uso Percibida: $\alpha = 0.91$
• Estudio 2 (Muestra de software gráfico Chart-Master, $N = 112$):
  • Utilidad Percibida: $\alpha = 0.98$
  • Facilidad de Uso Percibida: $\alpha = 0.94$

Estudios psicométricos contemporáneos y análisis de generalización de confiabilidad han ratificado que estos índices no constituyeron anomalías del muestreo inicial. Investigaciones en diversas culturas, idiomas y tipologías tecnológicas han reportado sistemáticamente alfas de Cronbach situados en el rango de 0.88 a 0.96 para ambas dimensiones. Adicionalmente, la Fiabilidad Compuesta ($\rho_c$ o CR) en modelos SEM suele sobrepasar el valor de 0.92, y el coeficiente omega de McDonald ($\omega$) confirma que la varianza común explicada por los factores latentes supera el 90%, garantizando una consistencia interna irreprochable.

Estabilidad Temporal (Test-Retest)

La estabilidad temporal del instrumento ha sido evaluada mediante diseños longitudinales pre-uso y post-uso. Hendrickson, Massey y Cronan (1993) realizaron un estudio de fiabilidad test-retest administrando las escalas TAM con un intervalo de dos a tres semanas a dos cohortes independientes de usuarios, obteniendo coeficientes de correlación de Pearson test-retest superiores a $r = 0.80$ y $r = 0.90$ para ambos constructos. Investigaciones similares efectuadas por Adams, Nelson y Todd (1992) confirmaron la invarianza temporal de las puntuaciones en usuarios expuestos de forma continua a plataformas corporativas, corroborando que, en ausencia de cambios drásticos en la arquitectura del sistema, las percepciones de utilidad y facilidad se mantienen altamente estables.

9. Análisis factorial

La estructura dimensional de las Escalas TAM ha sido investigada exhaustivamente mediante procedimientos factoriales exploratorios (AFE) y confirmatorios (AFC), resolviendo de manera categórica debates psicométricos sobre la dimensionalidad de las percepciones tecnológicas.

Análisis Factorial Exploratorio (AFE)

En el análisis original reportado por Davis (1989), la extracción de factores mediante componentes principales con rotación ortogonal Varimax y rotación oblicua Promax produjo una solución nítida y unívoca de dos factores. Todos los ítems asignados a la Utilidad Percibida cargaron masivamente en su factor hipotetizado, con cargas comprendidas entre 0.84 y 0.97, sin exhibir cargas cruzadas (cross-loadings) superiores a 0.25 en el factor secundario. De modo correspondiente, los seis ítems de Facilidad de Uso Percibida se agruparon en el segundo componente con cargas estandarizadas situadas entre 0.79 y 0.92. La solución factorial dio cuenta de más del 70% de la varianza total de la batería en ambas muestras analizadas.

Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y Estructura Latente

La aplicación de técnicas de AFC ha corroborado que el modelo bifactorial con factores correlacionados representa con superioridad la matriz de covarianzas empíricas en contraste con modelos unidimensionales competitivos. En un modelo univariado nulo donde todos los 12 ítems colapsan en un único factor global de «satisfacción tecnológica», los estadísticos de ajuste colapsan dramáticamente (por ejemplo, con valores de CFI inferiores a 0.70 y RMSEA superiores a 0.18), demostrando la inadecuación teórica de tratar la utilidad y la facilidad como un solo constructo.

Una síntesis analítica representativa de las cargas factoriales estandarizadas obtenidas en análisis confirmatorios robustos se detalla en la siguiente tabla:

El ítem 10 («Flexibilidad de interacción») tiende a presentar ocasionalmente cargas ligeramente menores respecto a los demás reactivos de PEOU, lo cual responde a que la flexibilidad es un atributo del sistema que puede ser interpretado como adaptabilidad de interfaz o bien como complejidad adicional en usuarios novatos. Sin embargo, su retención preserva la validez de contenido ecológica de la interacción humana con sistemas contemporáneos.

10. Instrumento de medición

A continuación se detallan las características operacionales y normativas del instrumento psicométrico:

• Tipo de prueba: Instrumento psicométrico de autoinforme (self-report questionnaire) diseñado para la evaluación perceptual y actitudinal en interacción hombre-máquina y adopción de tecnología.
• Formato de administración: Puede ser administrado de forma individual o colectiva, tanto en modalidad lápiz y papel como en entornos virtuales estructurados en línea (plataformas de encuestas web, cuestionarios incrustados en aplicaciones).
• Tiempo estimado de respuesta: Entre 3 y 5 minutos para responder la totalidad de los 12 reactivos.
• Población destinataria: Usuarios reales, potenciales o en fase de prueba de cualquier software, hardware, plataforma digital o sistema informático, en rangos de edad que abarcan desde adolescentes hasta adultos mayores activos en el plano laboral o formativo.
• Número total de ítems: 12 ítems psicométricos directos agrupados en dos subescalas equilibradas: 6 ítems para Utilidad Percibida (Ítems 1 al 6) y 6 ítems para Facilidad de Uso Percibida (Ítems 7 al 12).
• Escala de respuesta: 7-point Likert-type scale: 1 = Extremely unlikely, 2 = Quite unlikely, 3 = Slightly unlikely, 4 = Neither likely nor unlikely, 5 = Slightly likely, 6 = Quite likely, 7 = Extremely likely (or anchored from extremely likely to extremely unlikely).
• Reglas de puntuación (Scoring):
  • Ningún ítem está redactado de manera inversa (no reverse-scored items). Todos los ítems presentan un direccionamiento positivo directo hacia percepciones favorables.
  • Puntuación de la subescala Utilidad Percibida: Se calcula mediante la media aritmética de los ítems 1 al 6 (o la sumatoria de sus puntuaciones brutas, con un rango posible de 6 a 42 puntos, donde a mayor puntuación mayor es la percepción de incremento del desempeño laboral).
  • Puntuación de la subescala Facilidad de Uso Percibida: Se calcula mediante la media aritmética de los ítems 7 al 12 (o la sumatoria de sus puntuaciones brutas, con un rango posible de 6 a 42 puntos, donde a mayor puntuación menor es el esfuerzo demandado por el sistema).
  • No se recomienda colapsar ambas subescalas en un único puntaje total compuesto, ya que la teoría y la psicometría exigen preservar la bidimensionalidad ortogonal o correlacionada de los dos constructos para análisis de mediación y modelado causal.
• Adaptabilidad del enunciado: El término genérico «[system]» o «[el sistema]» presente en la formulación de los ítems debe reemplazarse en cada aplicación empírica por el nombre o denominación específica de la tecnología objeto de evaluación (por ejemplo: «ChatGPT», «Sistema de Historia Clínica Electrónica EPIC», «Aplicación de Banca Móvil», «SAP ERP»).

11. Permisos, Tarifas y Año del test

Año de publicación original: 1989. La versión canónica y definitiva de la escala de 12 ítems fue publicada formalmente en el volumen 13, número 3 de la revista académica MIS Quarterly (páginas 319 a 340).

Condiciones de acceso y tarifas: El instrumento es de acceso abierto y libre de tarifas comerciales para propósitos de investigación académica, científica y docencia universitaria. El autor, Dr. Fred D. Davis, concibió y puso la escala a disposición de la comunidad académica internacional con el objetivo explícito de avanzar en la comprensión estandarizada del comportamiento humano en la era de la información.

Licenciamiento y citación requerida: No se requiere solicitar permisos por escrito ni el abono de regalías o derechos de autor para su utilización en estudios empíricos no comerciales, tesis doctorales o proyectos de investigación científica. La única condición vinculante estipulada por la ética académica y los estándares editoriales consiste en citar formalmente la fuente original correspondiente (Davis, 1989) en cualquier informe, tesis, artículo de revista o presentación donde se informe o aplique el instrumento. Para implementaciones propietarias o software comercial con fines de lucro directo integrado a consultorías de producto, se recomienda consultar las políticas de copyright de la editorial original (Management Information Systems Research Center, University of Minnesota / MIS Quarterly).

12. Referencias

A continuación se detallan las fuentes bibliográficas fundamentales según las normas de la American Psychological Association (APA, 7ma edición):

• Adams, D. A., Nelson, R. R., & Todd, P. A. (1992). Perceived usefulness, ease of use, and usage of information technology: A replication. MIS Quarterly, 16(2), 227–247. https://doi.org/10.2307/249577
• Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Prentice-Hall.
• Davis, F. D. (1986). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology). DSpace@MIT. https://hdl.handle.net/1721.1/14786
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
• Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982–1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Hendrickson, A. R., Massey, P. D., & Cronan, T. P. (1993). On the test-retest reliability of perceived usefulness and perceived ease of use scales. MIS Quarterly, 17(2), 227–230. https://doi.org/10.2307/249803
• King, W. R., & He, J. (2006). A meta-analysis of the technology acceptance model. Information & Management, 43(6), 740–755. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.05.003
• Schepers, J., & Wetzels, M. (2007). A meta-analysis of the technology acceptance model: Investigating subjective norm and moderation effects. Information & Management, 44(1), 90–103. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.10.007
• Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540

13. Ítems de la escala