Publicação
Challenges to the implementation of AI in organizations : an empirical analysis of implementation drivers and challenges
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| datacite.subject.sdg | 08:Trabalho Digno e Crescimento Económico | |
| datacite.subject.sdg | 04:Educação de Qualidade | |
| dc.contributor.advisor | Julião, Jorge Manuel Soares | |
| dc.contributor.author | Silva, Vasco Ramalheira e | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-08T13:00:49Z | |
| dc.date.available | 2026-01-08T13:00:49Z | |
| dc.date.issued | 2025-10-27 | |
| dc.date.submitted | 2025-05-01 | |
| dc.description.abstract | Artificial Intelligence is no longer a futuristic vision. It is transforming how organizations operate, compete, and innovate. Yet, while its potential is widely recognized, implementation remains complex and uncertain. This study explores the drivers, benefits, barriers, and strategic tensions of AI adoption across four dimensions: organizational, social, technological, and financial. Using a qualitative, exploratory approach, the research combines a literature review with insights from 20 semi-structured interviews with professionals across diverse sectors. Findings show that leadership support, change management, and workforce reskilling are essential to successful implementation. Social factors, including expectation management and fears of job displacement, also play a key role. Technological readiness, particularly data infrastructure and regulatory compliance, emerges as both an enabler and a constraint. Financial considerations are relevant but less decisive than the ability to demonstrate strategic value and long-term returns. The study also finds that organizations often struggle to measure AI’s true impact. While most rely on informal feedback, early evidence points to clear gains in productivity, cost savings, and customer experience. By connecting academic insight with real-world practice, this research offers not just analysis but a roadmap for organizations seeking to turn AI from a buzzword into a competitive advantage. | eng |
| dc.description.abstract | A Inteligência Artificial deixou de ser uma visão futurista. Está a transformar a forma como as organizações operam, competem e inovam. No entanto, apesar do seu potencial amplamente reconhecido, a sua implementação continua complexa e incerta. Este estudo analisa os principais fatores de impulso, benefícios, barreiras e tensões estratégicas na adoção de IA, com base em quatro dimensões: organizacional, social, tecnológica e financeira. Com uma abordagem qualitativa e exploratória, a investigação combina uma revisão crítica da literatura com insights de 20 entrevistas semiestruturadas com profissionais de diversos setores. Os resultados indicam que o apoio da liderança, a gestão da mudança e a requalificação da força de trabalho são cruciais para o sucesso da implementação. Fatores sociais, como a gestão de expectativas e o receio de substituição de empregos, também se destacam. A preparação tecnológica, especialmente a infraestrutura de dados e a conformidade regulatória, surge como facilitadora e barreira. Questões financeiras são relevantes, mas menos determinantes do que a capacidade de demonstrar valor estratégico e retorno a longo prazo. O estudo conclui que as organizações enfrentam dificuldades em medir o impacto real da IA. Embora muitas dependam de feedback informal, os primeiros sinais apontam para ganhos em produtividade, redução de custos e experiência do cliente. Ao unir teoria e prática, esta investigação oferece não apenas uma análise, mas um roteiro para uma adoção eficaz e sustentável da IA. | por |
| dc.identifier.tid | 204066182 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/56405 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Artifical intelligence | |
| dc.subject | AI adoption | |
| dc.subject | Organizational change | |
| dc.subject | Technological readiness | |
| dc.subject | Workforce reskilling | |
| dc.subject | Data infrastructure | |
| dc.subject | AI regulation | |
| dc.subject | Inteligência artificial (IA) | |
| dc.subject | Adoção de IA | |
| dc.subject | Mudança organizacional | |
| dc.subject | Prontidão tecnológica | |
| dc.subject | Requalificação da força de trabalho | |
| dc.subject | Infraestrutura de dados | |
| dc.subject | Regulação da IA | |
| dc.title | Challenges to the implementation of AI in organizations : an empirical analysis of implementation drivers and challenges | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão |
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