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The strategic transformation of go-to-market decision-making : assessing how artificial intelligence is shaping pre-launch retail strategy in global sportswear brands
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This thesis examines the extent to which artificial intelligence shapes pre-launch go-to-market decision-making in global sportswear brands. Three mechanisms drawn from the literature — market sensing, optimisation and decision speed — are examined alongside a fourth structural element: human judgment as a non-negotiable boundary condition. A sequential mixed-methods design combines five semi-structured expert interviews with senior practitioners at the planning interface with a consumer survey of one hundred sportswear buyers, allowing practitioner accounts to be tested against consumer-perceived outcomes. The qualitative phase reveals that AI-enabled sensing is strongest in roles close to demand interpretation and recedes in execution-oriented positions; optimisation is predominantly operational rather than strategic; decision speed is universally identified as the clearest AI contribution; and final creative and brand-defining decisions remain firmly human-led. The quantitative phase finds significant consumer-perceived improvements in assortment relevance, trend alignment, product availability, brand responsiveness and creative distinctiveness. Price-value fairness is the only construct that does not robustly exceed the neutral midpoint, revealing the internal external value gap: AI improves internal efficiency without automatically translating into perceived pricing fairness. Authenticity emerges as a distinct evaluative dimension consumers actively differentiate. The thesis presents a refined conceptual framework mapping the three mechanisms and the human boundary condition onto the pre-launch decision pipeline, characterises AI-enabled GTM as a hybrid decision system and argues that AI reshapes the decision architecture behind launch planning without replacing the human judgment on which creative distinctiveness and brand trust depend.
Esta dissertação examina em que medida a inteligência artificial molda a decisão pré-lançamento de go-to-market em marcas globais de vestuário desportivo. Três mecanismos da literatura — sensing de mercado, otimização e velocidade de decisão — são analisados com um quarto elemento estrutural: o julgamento humano como condição-limite não negociável. Um desenho sequencial de métodos mistos combina cinco entrevistas semiestruturadas com profissionais seniores com um inquérito a cem consumidores, confrontando a perspetiva dos profissionais com os resultados percebidos. A fase qualitativa revela que o sensing assistido por IA é mais forte em funções próximas da interpretação da procura e diminui em posições de execução; a otimização é maioritariamente operacional; a velocidade de decisão é o contributo mais claro da IA; e as decisões criativas e de marca permanecem firmemente humanas. A fase quantitativa identifica melhorias significativas na relevância do sortido, alinhamento com tendências, disponibilidade, responsividade e distinção criativa. A justiça preço-valor é o único construto que não excede robustamente o ponto neutro, revelando a lacuna de valor interno-externo: a IA melhora a eficiência interna sem se traduzir em equidade percebida nos preços. A autenticidade emerge como dimensão avaliativa distinta, ativamente diferenciada pelos consumidores. A dissertação apresenta um framework conceptual refinado que mapeia os três mecanismos e a condição-limite humana no pipeline de decisão pré-lançamento, caracteriza a GTM assistida por IA como sistema híbrido de decisão, e argumenta que a IA reconfigura a arquitetura de decisão sem substituir o julgamento humano do qual dependem a distinção criativa e a confiança na marca.
Esta dissertação examina em que medida a inteligência artificial molda a decisão pré-lançamento de go-to-market em marcas globais de vestuário desportivo. Três mecanismos da literatura — sensing de mercado, otimização e velocidade de decisão — são analisados com um quarto elemento estrutural: o julgamento humano como condição-limite não negociável. Um desenho sequencial de métodos mistos combina cinco entrevistas semiestruturadas com profissionais seniores com um inquérito a cem consumidores, confrontando a perspetiva dos profissionais com os resultados percebidos. A fase qualitativa revela que o sensing assistido por IA é mais forte em funções próximas da interpretação da procura e diminui em posições de execução; a otimização é maioritariamente operacional; a velocidade de decisão é o contributo mais claro da IA; e as decisões criativas e de marca permanecem firmemente humanas. A fase quantitativa identifica melhorias significativas na relevância do sortido, alinhamento com tendências, disponibilidade, responsividade e distinção criativa. A justiça preço-valor é o único construto que não excede robustamente o ponto neutro, revelando a lacuna de valor interno-externo: a IA melhora a eficiência interna sem se traduzir em equidade percebida nos preços. A autenticidade emerge como dimensão avaliativa distinta, ativamente diferenciada pelos consumidores. A dissertação apresenta um framework conceptual refinado que mapeia os três mecanismos e a condição-limite humana no pipeline de decisão pré-lançamento, caracteriza a GTM assistida por IA como sistema híbrido de decisão, e argumenta que a IA reconfigura a arquitetura de decisão sem substituir o julgamento humano do qual dependem a distinção criativa e a confiança na marca.
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Palavras-chave
Artificial intelligence Go-to-market strategy Pre-launch retail planning Market sensing Consumer perceptions Sportswear Decision making Mixed-methods Inteligência artificial Estratégia go-to-market Planeamento de retalho pré-lançamento Tomada de decisão Sensing de mercado Perceções dos consumidores Vestuário desportivo Métodos mistos
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