Publicação
From experimentation to implementation : AI maturity in Luxembourg’s financial sector
| 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 | 16:Paz, Justiça e Instituições Eficazes | |
| dc.contributor.advisor | Bohnsack, René | |
| dc.contributor.advisor | Rezazadeh, Arash | |
| dc.contributor.author | Eischen, Christophe Victor | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-01T16:06:30Z | |
| dc.date.available | 2026-09-01T16:06:30Z | |
| dc.date.embargo | 2027-09-01 | |
| dc.date.issued | 2026-07-08 | |
| dc.date.submitted | 2025-05-25 | |
| dc.description.abstract | Artificial intelligence (AI) has become a transformative technology across industries, and the financial sector is expected to be particularly affected. Despite growing experimentation, many organizations struggle to move toward mature AI implementation. Recent research emphasizes that advancing AI maturity requires organizational development rather than isolated technology adoption, but how this unfolds in specific contexts remains underexplored. Therefore, this study aims to explore how organizations in Luxembourg’s financial sector move from early experimentation toward mature implementation, and what factors influence this. The study adopts a qualitative, multiple-case design comprising 11 semi-structured interviews with corporate and institutional actors, analyzed using the Gioia methodology. The findings show that firms advance through deliberate, cautious movement influenced by regulation, sector norms and heightened risk sensitivity, while actively designing responses to the limitations and dependencies they face. Theoretically, the study contributes by applying institutional theory and resource dependence theory to AI maturity in a particular sectoral context. It finds that firms converge on a shared risk-aware orientation and build risk-management capacity that complements the risk-taking AI capability requires. Scaling stalls not mainly for technological reasons but because AI is confined to isolated departments and treated as layered digitalization rather than process redesign. For group-affiliated firms, local AI maturity is structurally dependent on parent-level decisions. For practitioners, the findings are presented as a roadmap that supports firms’ move beyond experimentation. The study emphasizes the importance of positioning AI responsibility transversally across organizations, settling scaling decisions early and proactively preparing for the deeper transformation that AI integration involves. | eng |
| dc.description.abstract | A inteligência artificial (IA) tornou-se transformadora e prevê-se que afete particularmente o setor financeiro. Apesar da crescente experimentação, muitas organizações custam a alcançar uma implementação madura, que requer desenvolvimento organizacional e não a mera adoção isolada de tecnologia; porém, como isto se desenrola em contextos específicos permanece pouco explorado. Assim, este estudo explora como as organizações financeiras luxemburguesas passam da experimentação inicial para a maturidade, e que fatores a influenciam. Adota um desenho de casos múltiplos, com 11 entrevistas semiestruturadas a atores empresariais e institucionais, analisadas pela metodologia de Gioia. Os resultados mostram que as empresas avançam mediante movimentos deliberados e cautelosos, influenciados pela regulamentação, pelas normas do setor e por uma sensibilidade ao risco acrescida, concebendo simultaneamente respostas às dependências e restrições que enfrentam. Teoricamente, contribui aplicando as teorias institucional e da dependência de recursos à maturidade da IA num contexto setorial específico. Conclui que as empresas convergem para uma orientação comum de consciência do risco e desenvolvem uma gestão de risco que complementa a assunção de risco exigida pela IA. A expansão estagna não por razões tecnológicas, mas por estar confinada a departamentos isolados e ser tratada como digitalização em camadas, e não como reformulação de processos. Nas empresas afiliadas a grupos, a maturidade local depende estruturalmente das decisões da empresa-mãe. Para os profissionais, propõe-se um roteiro de avanço além da experimentação, salientando que importa posicionar transversalmente a responsabilidade pela IA, decidir cedo a expansão e preparar proativamente a transformação mais profunda que a integração da IA implica. | por |
| dc.identifier.other | e974b659-c323-40fe-8818-73bf02fcf0e7 | |
| dc.identifier.tid | 204331455 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/59213 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Artificial intelligence | eng |
| dc.subject | AI | eng |
| dc.subject | AI maturity | eng |
| dc.subject | Financial sector | eng |
| dc.subject | Luxembourg | eng |
| dc.subject | Multiple-case study | eng |
| dc.subject | Inteligência artificial | por |
| dc.subject | IA | por |
| dc.subject | Maturidade da IA | por |
| dc.subject | Setor financeiro | por |
| dc.subject | Luxemburgo | por |
| dc.subject | Estudo de casos múltiplos | por |
| dc.title | From experimentation to implementation : AI maturity in Luxembourg’s financial sector | por |
| dc.title.alternative | Da experimentação à implementação : a maturidade da IA no setor financeiro do Luxemburgo | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão e Administração de Empresas |
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