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The impact of AI on new product development : an empirical study on the state and outcomes of AI adoption in German FinTech startups
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Artificial Intelligence (AI) is increasingly reshaping business processes. As such, new research has gathered first insights on its applicability and impact on the process of New Product Development (NPD). While existing literature emphasizes AI9s ability to accelerate innovation, current studies have predominantly focused on large companies, leaving startups 3 especially from the FinTech sector 3 underexplored. Therefore, this study investigates the impact of different levels of AI maturity on NPD speed in German FinTech startups. It provides further insights on the state of integration by analyzing which phases of the NPD process contain the highest AI usage, how much companies spend on the integration of AI and which challenges they face. Using a quantitative approach, data was collected from 52 startups through an executivetargeted survey. The results suggest that low-maturity AI applications, especially those used for automating tasks, can significantly reduce the time for new product development. However, higher maturity levels 3 supporting decision-making and opportunity identification 3 were not found to have a statistically significant effect. While AI is predominantly used to develop prototypes & MVPs, conduct business analyses and prepare products for launch, FinTech startups remain modest in their investments towards AI integration, mostly relying on thirdparty applications instead of developing own solutions. Furthermore, startups face barriers such as concerns about data reliability, complexity of integration and limited internal expertise, potentially preventing them from a deeper integration.As a result, this study provides valuable insights on the adoption of AI and its impact on business processes in emerging companies.
A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais transformando os processos empresariais. Nesse contexto, novas pesquisas têm explorado suas aplicações e impacto no processo de Desenvolvimento de Novos Produtos (DNP). Embora a literatura existente enfatize sua capacidade de acelerar a inovação, os estudos atuais focam predominantemente em grandes empresas, deixando as startups 3 especialmente do setor FinTech 3 pouco exploradas. Assim, este estudo investiga o impacto dos diferentes níveis de maturidade da IA na velocidade do DNP em startups FinTech alemãs. Além disso, analisa quais fases do processo apresentam maior utilização da IA, os investimentos realizados pelas empresas em sua integração e os desafios enfrentados. Por meio de uma abordagem quantitativa, foram coletados dados de 52 startups por meio de uma pesquisa direcionada a executivos. Os resultados indicam que aplicações de IA de baixa maturidade, especialmente aquelas voltadas para a automação de tarefas, reduzem significativamente o tempo de desenvolvimento de novos produtos. No entanto, níveis mais avançados 3 voltados para suporte à tomada de decisão e identificação de oportunidades 3 não apresentaram efeito estatisticamente significativo. A IA é amplamente utilizada para o desenvolvimento de protótipos e MVPs, análises de negócios e preparação para lançamento, mas as startups FinTech ainda fazem investimentos modestos, priorizando ferramentas de terceiros em vez de soluções próprias. Além disso, desafios como confiabilidade dos dados, a complexidade da integração e a falta de expertise interna dificultam uma adoção mais profunda. Dessa forma, este estudo fornece insights valiosos sobre a adoção da IA e seu impacto nos processos empresariais de startups emergentes.
A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais transformando os processos empresariais. Nesse contexto, novas pesquisas têm explorado suas aplicações e impacto no processo de Desenvolvimento de Novos Produtos (DNP). Embora a literatura existente enfatize sua capacidade de acelerar a inovação, os estudos atuais focam predominantemente em grandes empresas, deixando as startups 3 especialmente do setor FinTech 3 pouco exploradas. Assim, este estudo investiga o impacto dos diferentes níveis de maturidade da IA na velocidade do DNP em startups FinTech alemãs. Além disso, analisa quais fases do processo apresentam maior utilização da IA, os investimentos realizados pelas empresas em sua integração e os desafios enfrentados. Por meio de uma abordagem quantitativa, foram coletados dados de 52 startups por meio de uma pesquisa direcionada a executivos. Os resultados indicam que aplicações de IA de baixa maturidade, especialmente aquelas voltadas para a automação de tarefas, reduzem significativamente o tempo de desenvolvimento de novos produtos. No entanto, níveis mais avançados 3 voltados para suporte à tomada de decisão e identificação de oportunidades 3 não apresentaram efeito estatisticamente significativo. A IA é amplamente utilizada para o desenvolvimento de protótipos e MVPs, análises de negócios e preparação para lançamento, mas as startups FinTech ainda fazem investimentos modestos, priorizando ferramentas de terceiros em vez de soluções próprias. Além disso, desafios como confiabilidade dos dados, a complexidade da integração e a falta de expertise interna dificultam uma adoção mais profunda. Dessa forma, este estudo fornece insights valiosos sobre a adoção da IA e seu impacto nos processos empresariais de startups emergentes.
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Palavras-chave
AI AI maturity Artificial Intelligence Desenvolvimento de novos produtos Fintech FinTech IA Innovation Inovação Inteligência artificial Investimento Investment Maturidade da IA New Product Development NPD NPD speed, Startup Velocidade de NPD
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