Amaral, Paulo Fernando Vieira de Carvalho Cardoso doFrancisco, Ricardo David2023-11-072023-11-072023-10-162023-09http://hdl.handle.net/10400.14/42978Unlocking the potential of AI and Data Science (AI/DS) in New Product Development (NPD) stands as a promising avenue for innovation acceleration. According to Gomes (2022), despite recognizing the potential of these technologies for better decision-making, many Portuguese firms lack the resources, hindering competitiveness and innovation.This dissertation examines this paradox, aiming to reveal the AI/DS potential for 'Innovation Analytics' in Portugal's NPD landscape. Through a mixed-methods approach involving surveys, semi-structured interviews, and a practical application, this study investigates the impact of AI/DS adoption on sustainable NPD. Key contributions of this research include a proposed conceptual framework harmonizing both AI/DS and functional departments with Cooper's Stage-Gate model (potentially acting as a roadmap for AI/DS implementation for NPD), insights from AI/DS adoption and a practical examples for rapid innovation using AI tools. The study's insights highlight correlations between AI/DS interest and innovation in NPD, supported by real-world cases. Additionally, a practical application employing AI tools like DALL·E and ChatGPT demonstrates these technologies transformative potential for rapid innovation, improving market research efficiency and product concept visualization. While some Portuguese industry sectors exhibited varied AI/DS adoption profiles, the study found that these sectoral differences were not significant. The insights offered provide guidance for venturing into the realm of AI/DS-powered sustainable innovation.A inclusão da Inteligência Artificial e Ciência de Dados (IA/CD) no Desenvolvimento de Novos Produtos (DNP) surge como potencial acelerador da inovação. Segundo Gomes (2022) apesar de considerarem estas tecnologias para uma melhor tomada de decisão, muitas empresas portuguesas carecem de recursos, limitando a competitividade e inovação. Pretende-se examinar o potencial da IA/CD no contexto do DNP sustentável em Portugal. Utilizando uma abordagem com métodos mistos: inquéritos, entrevistas semiestruturadas e uma aplicação prática, investigou-se o impacto da IA/CD no DNP. As contribuições-chave englobam uma proposta de framework conceptual alinhando IA/CD com departamentos funcionais, baseada no modelo Stage-Gate de Cooper (servindo como guia de implementação), insights das diversas indústrias na adoção da IA/CD e um exemplo prático para a inovação sustentável. Foram descobertas correlações entre o interesse em IA/CD e a inovação no DNP. Adicionalmente, um guia prático, utilizando ferramentas de IA como DALL·E e ChatGPT, evidencia o potencial transformador destas tecnologias para inovação célere, melhorando a pesquisa de mercado e a visualização de conceitos de produtos. Apesar de alguns setores da indústria portuguesa apresentarem perfis variados de adoção de IA/CD, concluiu-se que essas diferenças setoriais não são significativas. Reconhecendo limitações, esta dissertação fornece orientações no domínio da inovação sustentável impulsionada pela IA/CD.engSustainable new product developmentArtificial intelligence and data science in NPDInnovation analyticsStage-gatePortuguese industriesDesenvolvimento sustentável de novos produtosInteligência artificial e ciência de dados no DNPIndústrias portuguesasmaster thesis203367111