Name: | Description: | Size: | Format: | |
---|---|---|---|---|
1.17 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This study investigated the adoption of Artificial Intelligence (AI) tools in Germany's software development sector, focusing on small and medium-sized enterprises (SMEs). AI technologies are reshaping the industry, presenting opportunities and challenges. Using a mixed-methods approach, including 14 expert interviews and a survey of 262 participants, the research identified key factors affected by AI adoption, such as efficiency gains, code quality, competitive pressure, security risks, organizational readiness, technical debt, and ethical concerns. These factors were identified through a literature review, tested via expert interviews, and validated through a survey, adhering to the principle of triangulation. Currently, AI adoption in German SMEs remains in its infancy, primarily focused on enhancing productivity in routine tasks, with strategic integration still limited. Expert insights highlighted SMEs' agility in deploying off-the-shelf AI tools but noted constraints from limited resources and technical expertise. In contrast, large enterprises (LEs) leverage robust infrastructure and R&D investments for more comprehensive AI integration. While AI tools were viewed as an efficiency innovation, findings indicated their disruptive potential to democratize coding, bridge skill gaps, and drive long-term transformations. However, systemic barriers, including security vulnerabilities, ethical dilemmas, and insufficient organizational readiness, continue to hinder widespread adoption. By integrating dynamic capabilities and innovation theories, this research extrapolated AI’s trajectory from incremental efficiency gains to disruptive innovation, fundamentally altering workflows and competitive dynamics. The study offers actionable recommendations to foster readiness, address ethical and security concerns, and promote targeted upskilling for a transformative future.
Este estudo investigou a adoção de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) no setor de desenvolvimento de software na Alemanha, com foco em pequenas e médias empresas (PMEs). As tecnologias de IA estão remodelando o setor, apresentando oportunidades e desafios. Utilizando uma abordagem de métodos mistos, que incluiu 14 entrevistas com especialistas e uma pesquisa com 262 participantes, a pesquisa identificou fatores-chave impactados pela adoção de IA, como ganhos de eficiência, qualidade do código, pressão competitiva, riscos de segurança, prontidão organizacional, dívida técnica e preocupações éticas. Esses fatores foram levantados por uma revisão da literatura, testados em entrevistas com especialistas e validados por uma pesquisa, conforme o princípio da triangulação. A adoção de IA nas PMEs alemãs ainda está em estágio inicial, focada principalmente no aumento da produtividade em tarefas rotineiras, enquanto a integração estratégica permanece limitada. Especialistas destacaram a agilidade das PMEs na utilização de ferramentas prontas,mas apontaram restrições relacionadas a recursos limitados e baixa especialização técnica. Em contraste, grandes empresas (GEs) utilizam infraestrutura robusta e investimentos em P&D para integração mais abrangente de IA. Embora vistas como inovações de eficiência, as ferramentas de IA apresentam potencial disruptivo ao democratizar a programação, reduzir lacunas de habilidades e impulsionar transformações de longo prazo. Contudo, barreiras sistêmicas, como vulnerabilidades de segurança, dilemas éticos e baixa prontidão organizacional dificultam sua ampla adoção. Integrando teorias de capacidades dinâmicas e inovação, este estudo extrapola a trajetória da IA de ganhos incrementais para inovação disruptiva e oferece recomendações para superar barreiras e promover transformação setorial.
Este estudo investigou a adoção de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) no setor de desenvolvimento de software na Alemanha, com foco em pequenas e médias empresas (PMEs). As tecnologias de IA estão remodelando o setor, apresentando oportunidades e desafios. Utilizando uma abordagem de métodos mistos, que incluiu 14 entrevistas com especialistas e uma pesquisa com 262 participantes, a pesquisa identificou fatores-chave impactados pela adoção de IA, como ganhos de eficiência, qualidade do código, pressão competitiva, riscos de segurança, prontidão organizacional, dívida técnica e preocupações éticas. Esses fatores foram levantados por uma revisão da literatura, testados em entrevistas com especialistas e validados por uma pesquisa, conforme o princípio da triangulação. A adoção de IA nas PMEs alemãs ainda está em estágio inicial, focada principalmente no aumento da produtividade em tarefas rotineiras, enquanto a integração estratégica permanece limitada. Especialistas destacaram a agilidade das PMEs na utilização de ferramentas prontas,mas apontaram restrições relacionadas a recursos limitados e baixa especialização técnica. Em contraste, grandes empresas (GEs) utilizam infraestrutura robusta e investimentos em P&D para integração mais abrangente de IA. Embora vistas como inovações de eficiência, as ferramentas de IA apresentam potencial disruptivo ao democratizar a programação, reduzir lacunas de habilidades e impulsionar transformações de longo prazo. Contudo, barreiras sistêmicas, como vulnerabilidades de segurança, dilemas éticos e baixa prontidão organizacional dificultam sua ampla adoção. Integrando teorias de capacidades dinâmicas e inovação, este estudo extrapola a trajetória da IA de ganhos incrementais para inovação disruptiva e oferece recomendações para superar barreiras e promover transformação setorial.
Description
Keywords
Artificial intelligence (AI) adoption Software development Small and medium enterprises (SMEs) Efficiency innovation Disruptive potential Adoção da inteligência artificial (IA) Desenvolvimento de software Pequenas e médias empresas (PME) Inovação em termos de eficiência Potencial disruptivo
Pedagogical Context
Citation
Publisher
CC License
Without CC licence