Advancing innovation management: Automating the concept validation phase with Artificial Intelligence

Abstract

Innovation management in large enterprises faces persistent challenges in accelerating early-stage decisions while dealing with uncertainty, capacity allocation, fragmented data, and decentralized structures. This dissertation addresses these issues by developing a Validation and Decision Compass (VDC), an AI-powered prototype designed to strengthen and expedite concept validation in the innovation process. This research follows Design Science Research (DSR) methodology to investigate how Artificial Intelligence can help to stay on cutting edge of market & technology trends. A prototype of VDC was designed combining structured maturity assessment with large language models and retrieval-augmented generation. Given tool enables innovation management team to score, compare and validate concepts using historical innovation knowledge base providing evidence-based decision-making. The evaluation, conducted through expert interviews, focus groups, and dataset testing, highlights the VDC’s potential to reduce uncertainty, improve evaluation speed, and enhance transparency in early-stage innovation. At the same time, it identifies the challenges in adoption, explainability, and cross organization integration. Demonstrating the value of embedding AI in innovation pipeline and explaining its operationalization, this dissertation concludes with academic and practical pathways for Innovation management in enterprises.

A gestão da inovação em grandes empresas enfrenta desafios persistentes em acelerar decisões nas fases iniciais, lidando simultaneamente com incerteza, alocação de capacidade, dados fragmentados e estruturas descentralizadas. Esta dissertação aborda estas questões através do desenvolvimento do Validation and Compass (VDC), um protótipo apoiado por Inteligência Artificial concebido para reforçar a validação de conceitos no processo de inovação. A investigação segue a metodologia Design Science Research (DSR) para explorar de que forma a Inteligência Artificial pode apoiar a manutenção de uma posição de vanguarda face às tendências de mercado e tecnológicas. Um protótipo do VDC foi concebido combinando uma avaliação estruturada de maturidade com modelos de linguagem de grande escala e retrieval-augmented generation. A ferramenta permite à equipa de gestão de inovação classificar, comparar e validar conceitos utilizando uma base de conhecimento histórico de inovação, proporcionando decisões fundamentadas em evidência. A avaliação, realizada através de entrevistas a especialistas, grupos focais e testes de datasets, evidencia o potencial do VDC para reduzir a incerteza, aumentar a velocidade de avaliação e reforçar a transparência na inovação em fase inicial. Ao mesmo tempo, identifica desafios de adoção, explicabilidade e integração entre diferentes unidades organizacionais. Ao demonstrar o valor da incorporação de IA no funil de inovação e explicar a sua operacionalização, esta dissertação conclui com percursos académicos e práticos para a gestão da inovação em empresas.