Inteligência artificial e gestão da mudança em PMEs: análise dinâmica de iniciativas de adaptação

Abstract

Dada a relevância que as Pequenas e Médias Empresas (PMEs) têm na economia europeia – e tendo em conta o contexto de mercado, cada vez mais competitivo, em que estão inseridas – é possível afirmar que a temática inerente ao processo de adaptação das PMEs à Inteligência Artificial (IA) é de elevada importância. Perante um cenário social, ambiental e tecnológico em constante evolução, assiste-se a uma preocupação crescente por parte das PMEs em se adaptarem a tecnologias como a IA, reconhecendo todos os seus benefícios associados. Admitindo que a realização de uma análise completa dentro desta temática é uma tarefa desafiante, devido à subjetividade e à complexidade associadas ao tema, a presente dissertação pretende propor um modelo multicritério de apoio à tomada de decisão, criado através da combinação de mapeamento cognitivo com a técnica DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) em contexto neutrosófico. Este modelo surge no sentido de dissipar algumas falhas de estudos e modelos anteriores, pretendendo a estruturação do problema e o reconhecimento e perceção das iniciativas/fatores que devem estar no centro da análise (i.e., têm maior impacto no sistema). Desta maneira, contando com o apoio de um painel de especialistas na área da IA, bem como através da combinação das metodologias a adotar, resultou um sistema de análise que inclui situações de indeterminação no processo de decisão. As implicações práticas e os benefícios do sistema proposto são também objeto de análise.

Given the increasing relevance of small and medium-sized enterprises (SMEs) for the European economy – and considering the market context in which these companies operate in, which is ever more competitive – the SME adaptation process to Artificial Intelligence (AI) is of utmost importance. Due to a constantly evolving social, environmental and technological scenario, there is a growing concern on the part of SMEs to adapt to technologies such as AI, recognizing all its associated benefits. However, due to the subjectivity and complexity associated to the topic, an integrated analysis of the SME adaptation process is a challenging endeavor. The present study aims to propose a multicriteria decision support system using cognitive mapping and the DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) technique in a neutrosophic context. The objective is to overcome some of the limitations of previous studies and models, structuring the decision problem at hand and recognizing and understanding the initiatives/factors that should be at the center of the analysis. With the assistance of a panel of experts in the field of AI, an analysis system resulted that includes situations of indeterminacy in the decision-making process. The practical implications and benefits of the proposed analysis system are also analyzed.