Inteligência Artificial e resiliência organizacional: Desenvolvimento sociotécnico de um plano de ação para a gestão de crises em PMEs

Abstract

A crescente instabilidade dos contextos económico, tecnológico e organizacional tem reforçado a importância da resiliência nas pequenas e médias empresas (PMEs). Simultaneamente, a inteligência artificial (IA) apresenta-se como uma tecnologia promissora em contextos de crise e incerteza. A literatura apresenta limitações relativamente à operacionalização da IA em PMEs na perspetiva de resiliência organizacional. Observam-se duas lacunas relevantes que a presente investigação visa colmatar: (i) ausência de modelos estruturados que integrem as medidas prioritárias de IA orientadas para a resiliência organizacional em PMEs; e (ii) a escassez de estudos que analisem as relações de influência entre essas medidas. Para responder a estas lacunas, adotou-se uma abordagem construtivista e multicritério, recorrendo a Group Decision Making (GDM), Delphi, Interpretive Structural Modeling (ISM), algoritmo de Warshall e Matrice d’Impacts Croisés Multiplication Appliquée à un Classement (MICMAC). O estudo foi desenvolvido com base nos contributos de um painel de especialistas de diferentes áreas funcionais, permitindo integrar diferentes perspetivas organizacionais, tecnológicas e estratégicas sobre a adoção de IA em PMEs. Através do ISM e da análise MICMAC, foi possível identificar variáveis estruturantes e variáveis dependentes, evidenciando a existência lógica progressiva de implementação das capacidades organizacionais. Para reforçar a robustez e a aplicabilidade prática do modelo, foram realizadas sessões de consolidação com especialistas. O modelo final contribui para a mitigação de lacunas na literatura e oferece um instrumento estruturado de apoio à decisão para PMEs que pretendam reforçar a sua resiliência organizacional através da implementação progressiva de soluções baseadas em IA.

The growing instability of economic, technological and organizational contexts has reinforced the importance of resilience in small and medium-sized enterprises (SMEs). At the same time, artificial intelligence (AI) has emerged as a promising technology in contexts of crisis and uncertainty. The literature presents limitations regarding the operationalization of AI in SMEs from the perspective of organizational resilience. Two relevant gaps can be identified, which this research aims to address: (i) the absence of structured models that integrate priority AI-related measures aimed at strengthening organizational resilience in SMEs; and (ii) the scarcity of studies analyzing the influence relationships among these measures. To address these gaps, a constructivist and multicriteria approach was adopted, drawing on Group Decision Making (GDM), Delphi, Interpretive Structural Modeling (ISM), Warshall’s algorithm and Matrice d’Impacts Croisés Multiplication Appliquée à un Classement (MICMAC). The study was developed based on the contributions of a panel of experts from different functional areas, allowing for the integration of diverse organizational, technological and strategic perspectives on the adoption of AI in SMEs. Through ISM and MICMAC analysis, it was possible to identify driving and dependent variables, highlighting a progressive logical structure for the implementation of organizational capabilities. To strengthen the model’s robustness and practical applicability, consolidation sessions were conducted with experts. The final model contributes to addressing gaps in the literature and provides a structured decision-support instrument for SMEs seeking to strengthen their organizational resilience through the progressive implementation of AI-based solutions.