O suporte da IA na Agilidade Organizacional em Cleantechs para Orquestração de Recursos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Eurico Soares de Noronha, Matheus
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Hayashi, Victor, Martins, Juliano, Camargo Lietti Lippi de Oliveira , Tamires
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista de Administração, Sociedade e Inovação
Texto Completo: https://www.rasi.vr.uff.br/index.php/rasi/article/view/733
Resumo: O ambiente de negócios se aproxima do uso de tecnologias para ampliar sua faixa de competitividade no mercado. Estudos demonstram por meio da Inteligência Artificial novos caminhos competitivos e como estes podem orquestrar recursos tecnologicamente sustentáveis. Este artigo tem como objetivo apresentar um modelo de proposição que identifique como a IA potencializa a Agilidade Organizacional (AO) para a Orquestração de Recursos (OR) no contexto de empresas de tecnologia limpa e objetivos de desenvolvimento sustentável (ODS). Foi realizada uma pesquisa qualitativa, estudo de caso múltiplo, com 22 entrevistas semiestruturadas de 11 empresas de tecnologia limpa nas áreas de energia renovável, comercialização de energia, eficiência energética, saneamento e tratamento de água. A análise de conteúdo foi utilizada para análise dos dados. A IA incentiva a AO para a OR, apontando também novas categorias (achados) como: Tecnologia e Competências Digitais, Dinâmica de Sistemas e Acurácia para o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores em Cleantechs. Este estudo contribui para a literatura com um novo modelo de IA e AO, Orquestrando Recursos por meio de Competências Digitais e Tecnológicas, proporcionando Dinâmica entre Sistemas de Aprendizagem e Acurácia para o desenvolvimento de produtos e serviços que visam colaborar com os ODS. Ilustrar os caminhos estratégicos que a IA pode tomar na perspectiva do Machine Learning para abordar soluções para os setores de energia e saneamento, proporcionando inovações. A originalidade do trabalho reside na articulação contextual do trabalho entre IA, AO e OR no contexto de empresas de tecnologia limpa e ODS. 
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