Artificial Intelligence Adoption in Social Work: The Role of Age, Digital Literacy, and Practice Context
Abstrakt: Umelá inteligencia (AI) sa stáva dôležitou súčasťou digitálnej transformácie verejných služieb vrátane sociálnej práce, pričom prináša potenciál pre zvýšenie efektivity, podporu rozhodovania a zlepšenie dostupnosti služieb, ale zároveň otvára etické a organizačné otázky. Cieľom výskumu bolo analyzovať, do akej miery individuálne a kontextové faktory sociálnych pracovníkov – vek, digitálna gramotnosť, pracovné prostredie a veková štruktúra klientely – ovplyvňujú využívanie AI a úroveň skúseností s jej aplikáciou v praxi. Výskum bol realizovaný ako kvantitatívny prierezový dizajn prostredníctvom štruktúrovaného online dotazníka na vzorke 110 sociálnych pracovníkov. Na overenie hypotéz boli použité korelačné ukazovatele, regresná analýza a t-test; pre hypotézu týkajúcu sa veku klientely bola aplikovaná deskriptívna a trendová analýza na čiastkovej vzorke 72 respondentov (bez medzigeneračnej kategórie). Výsledky potvrdili, že digitálna gramotnosť je najsilnejším prediktorom využívania AI (r = 0,76; β = 0,73) a vyšší vek sociálnych pracovníkov súvisí s nižšou mierou adopcie (r = −0,50; β = −0,07). Sociálni pracovníci v mestskom prostredí využívali AI významne častejšie ako pracovníci na vidieku (p < 0,0001). Zároveň sa preukázal výrazný negatívny trend medzi vekom klientely a úrovňou skúseností s AI (ρ = −0,56; τ = −0,46; p < 0,001), pričom pracovníci pracujúci so seniormi deklarovali najnižšie skúsenosti. Zistenia poukazujú na potrebu systematického rozvoja digitálnych a AI kompetencií v sociálnej práci, so zameraním na regióny a oblasti praxe s nižšou mierou digitalizácie, pri súčasnom rešpektovaní etických princípov ochrany dôstojnosti, autonómie a dôvernosti klientov.
Kľúčové slová: umelá inteligencia; sociálna práca; digitálna gramotnosť; AI gramotnosť
Abstract: Artificial intelligence (AI) is becoming an increasingly important component of the digital transformation of public services, including social work. While it offers potential gains in efficiency, decision support, and service accessibility, it simultaneously raises ethical, organizational, and structural challenges. This study aimed to examine how individual and contextual factors—specifically social workers’ age, digital literacy, practice setting (urban vs. rural), and the age profile of the client population—relate to AI adoption and professional experience with AI in social work practice. A quantitative cross-sectional design was employed using a structured online questionnaire administered to 110 social workers. Hypotheses were tested using correlation analysis, linear regression, and an independent-samples t-test; for the client-age hypothesis, descriptive and trend-based analyses were conducted on a subsample of 72 respondents (excluding the intergenerational category due to the lack of ordinal ordering). Results confirmed that digital literacy was the strongest predictor of AI adoption (r = 0.76; β = 0.73), while higher age was associated with lower AI use (r = −0.50; β = −0.07). Social workers in urban settings reported significantly more frequent AI use than those in rural areas (p < 0.0001). A pronounced negative trend was also found between client age and social workers’ AI experience (ρ = −0.56; τ = −0.46; p < 0.001), with the lowest levels of experience reported by practitioners working primarily with older adults. The findings underscore the need for systematic development of digital and AI competencies across social work, with targeted support for regions and practice areas with lower levels of digitalization, while ensuring that AI implementation remains aligned with ethical principles safeguarding client dignity, autonomy, and confidentiality.
Key words: artificial intelligence; social work; digital literacy; AI literacy












