20.500.12556/DKUM-95095 The impact of usability and reliability on ChatGPT satisfaction among gen Z and gen Y Vpliv uporabnosti in zanesljivosti na zadovoljstvo z orodjem ChatGPT med generacijo Z in generacijo Y Background/Purpose: ChatGPT’s rapid diffusion has transformed large-language-model (LLM) technology from a specialist tool into a mainstream companion for study and work. However, empirical evidence on what drives user satisfaction outside medical settings remains scarce. Focusing on future business and management professionals in Croatia, this study examines how perceived ease of use and perceived reliability shape satisfaction with ChatGPT and whether those effects differ between Generation Z (18–25 years) and Generation Y (26–35 years). Methodology: An online survey administered in August 2024 yielded 357 valid responses. The measurement model met rigorous reliability and validity criteria (CFI = 0.96, SRMR = 0.04). Results: Structural-equation modelling showed that, in the pooled sample, ease of use (β = 0.42) and reliability (β = 0.46) jointly explained 72 % of satisfaction. Multi-group analysis revealed a generational split: both predictors were significant for Gen Z. However, only reliability remained significant for Gen Y. Gaussian graphical models corroborated these findings, indicating a densely interconnected attitude network for younger users and a reliability-centred network for older users. Conclusion: The study extends technology-acceptance research to the management domain, underscores the moderating role of generation and illustrates the value of combining SEM with network analytics. Insights inform designers and educators aiming to foster informed, responsible and gratifying engagement with generative AI. Ozadje/Namen: Hitro širjenje ChatGPT-ja je tehnologijo velikih jezikovnih modelov (LLM) iz specializiranega orodja preobrazilo v splošno dostopnega pomočnika za učenje in delo. Kljub temu je empiričnih dokazov o dejavnikih, ki vplivajo na zadovoljstvo uporabnikov zunaj medicinskega okolja, še vedno malo. Študija se osredotoča na prihodnje poslovne in managerske strokovnjake na Hrvaškem ter raziskuje, kako zaznana enostavnost uporabe in zaznana zanesljivost vplivata na zadovoljstvo z uporabo ChatGPT ter ali se ti vplivi razlikujejo med generacijo Z (18–25 let) in generacijo Y (26–35 let). Metodologija: V spletni anketi, izvedeni avgusta 2024, je bilo zbranih 357 veljavnih odgovorov. Merilni model je dosegel visoke standarde zanesljivosti in veljavnosti (CFI = 0,96, SRMR = 0,04). Rezultati: Modeliranje strukturnih enačb je pokazalo, da sta zaznana enostavnost uporabe (β = 0,42) in zanesljivost (β = 0,46) skupaj pojasnili 72 % zadovoljstva v celotnem vzorcu. Analiza po skupinah je pokazala generacijsko razliko: oba dejavnika sta bila pomembna za generacijo Z, medtem ko je bila za generacijo Y pomembna le zanesljivost. Gaussovi grafični modeli so potrdili te ugotovitve – pri mlajših uporabnikih se je oblikovalo gosto prepleteno omrežje stališč, medtem ko je bilo pri starejših osredotočeno predvsem na zanesljivost. Zaključek: Študija razširja raziskave o sprejemanju tehnologij na področje managementa, poudarja vpliv generacije kot moderirajočega dejavnika in prikazuje vrednost kombiniranja SEM in mrežne analitike. Ugotovitve ponujajo uporabne vpoglede za oblikovalce in pedagoge, ki želijo spodbujati premišljeno, odgovorno in zadovoljivo uporabo generativne umetne inteligence. artificial intelligence large language models (LLM) marketing user satisfaction Croatia ChatGPT umetna inteligenca veliki jezikovni modeli (LLM) marketing zadovoljstvo uporabnikov Hrvaška ChatGPT true true true Angleški jezik Slovenski jezik Neznano 2025-09-04 13:21:14 2025-09-04 13:21:14 2025-09-05 03:27:10 0000-00-00 00:00:00 2025 0 0 str. 211-226 issue 3 Vol. 58 2025 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 2025-01-01 004.8(497.5) 247716099 10.2478/orga-2025-0013 1318-5454 https://organizacija.fov.um.si/issues/vol-58-no-3-2025/ 1 45796880-8981-11f0-8088-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=197606 RAZ_Pejic_Bach_Mirjana_2025.pdf RAZ_Pejic_Bach_Mirjana_2025.pdf 1 056E5914AFDBB0E0EBBECFE7F9651451 5b290f229bb827172b31393a20858888fe295011895b1b11ebd702a46f76b32f ac44d835-8981-11f0-8088-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=197607 Fakulteta za organizacijske vede Organizacija 0 0 0