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Embedding responsibility in AI-driven transformation : a study of responsible business model innovation in european healthcare
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Organizations are rapidly adopting artificial intelligence, but many still lack clear pathways to integrate responsibility for the AI-driven changes to their business models. This dissertation examines this research question: How do organizations implement responsible business model innovation when adopting AI? The study uses a qualitative, single instrumental case study design and is based on 15 semi-structured interviews conducted in the European health sector, a high-stakes environment characterized by the EU single market and strict regulatory expectations. The findings suggest that AI-driven responsible business model innovation unfolds across four interconnected dimensions. Augmentation (leveraging AI for clinical and operational efficiency), Embedding (navigating systemic constraints like time scarcity and economic pressures), Legitimation (establishing governance, validation, and ethical oversight), and Reconfiguration (fostering systemic transformation in roles and care models). These dimensions constitute a practical framework for managers, highlighting actionable governance strategies and underscore the non-negotiable role of human oversight. Across the case, the study surfaces a “responsibility paradox”, as external factors necessitate the adoption of AI, while internal constraints hinder responsible business model innovation. The dissertation concludes that responsible AI-supported business models emerge through continuous negotiation, not through a linear, straightforward implementation. Responsibility in this context is not added retroactively, but must be treated as a design principle from the outset and maintained through socio-technical governance and consistent human accountability in order to protect both innovation and societal legitimacy.
As organizações estão a adotar a inteligência artificial, mas muitas ainda carecem de caminhos claros para integrar a responsabilidade pelas mudanças impulsionadas pela IA nos seus modelos de negócio. Esta dissertação examina a seguinte questão de investigação: Como é que as organizações implementam a Inovação Responsável do Modelo de Negócio ao adotar a IA? O estudo utiliza um desenho qualitativo de estudo de caso instrumental único e baseia-se em 15 entrevistas semiestruturadas realizadas no setor de saúde europeu. Os resultados sugerem que a inovação responsável do modelo de negócios impulsionada pela IA se desenvolve em quatro dimensões interligadas. Aumento (aproveitamento da IA para eficiência clínica e operacional), incorporação (navegação por restrições sistémicas, como escassez de tempo e pressões económicas), legitimação (estabelecimento de governança, validação e supervisão) e reconfiguração (promoção da transformação em funções e modelos de cuidados). Essas dimensões fornecem uma estrutura para os gestores, destacando estratégias viáveis e enfatizando o papel inegociável da supervisão humana. Ao longo do caso, o estudo revela um «paradoxo da responsabilidade», uma vez que fatores externos exigem a adoção da IA, enquanto restrições internas impedem essa inovação responsável. A dissertação conclui que modelos de negócios responsáveis apoiados pela IA surgem por meio de negociações contínuas, e não por meio de uma implementação linear e direta. A responsabilidade, neste contexto, não é adicionada retroativamente, mas deve ser tratada como um princípio de design desde o início, mantida por meio da governança e da responsabilidade humana consistente para proteger tanto a inovação quanto a legitimidade social.
As organizações estão a adotar a inteligência artificial, mas muitas ainda carecem de caminhos claros para integrar a responsabilidade pelas mudanças impulsionadas pela IA nos seus modelos de negócio. Esta dissertação examina a seguinte questão de investigação: Como é que as organizações implementam a Inovação Responsável do Modelo de Negócio ao adotar a IA? O estudo utiliza um desenho qualitativo de estudo de caso instrumental único e baseia-se em 15 entrevistas semiestruturadas realizadas no setor de saúde europeu. Os resultados sugerem que a inovação responsável do modelo de negócios impulsionada pela IA se desenvolve em quatro dimensões interligadas. Aumento (aproveitamento da IA para eficiência clínica e operacional), incorporação (navegação por restrições sistémicas, como escassez de tempo e pressões económicas), legitimação (estabelecimento de governança, validação e supervisão) e reconfiguração (promoção da transformação em funções e modelos de cuidados). Essas dimensões fornecem uma estrutura para os gestores, destacando estratégias viáveis e enfatizando o papel inegociável da supervisão humana. Ao longo do caso, o estudo revela um «paradoxo da responsabilidade», uma vez que fatores externos exigem a adoção da IA, enquanto restrições internas impedem essa inovação responsável. A dissertação conclui que modelos de negócios responsáveis apoiados pela IA surgem por meio de negociações contínuas, e não por meio de uma implementação linear e direta. A responsabilidade, neste contexto, não é adicionada retroativamente, mas deve ser tratada como um princípio de design desde o início, mantida por meio da governança e da responsabilidade humana consistente para proteger tanto a inovação quanto a legitimidade social.
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Palavras-chave
Artificial intelligence (AI) Responsibility Responsible innovation Business model innovation Responsible business model innovation Healthcare European Union Governance Ethics Case study Qualitative research Inteligência artificial (IA) Responsabilidade Inovação responsável Inovação do modelo de negócio Inovação responsável do modelo de negócio Cuidados de saúde União Europeia Governação Ética Estudo de caso Investigação qualitativa
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