Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/26272
Autoria: Amaral, Luís Graça
Orientação: Costa, Renato Jorge Lopes da
Santos, Ricardo Manuel Simões
Data: 22-Set-2022
Título próprio: O impacto da inteligência artificial na sustentabilidade ambiental das áreas funcionais de empresas de manufatura
Referência bibliográfica: Amaral, L. G. (2022). O impacto da inteligência artificial na sustentabilidade ambiental das áreas funcionais de empresas de manufatura [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/26272
Palavras-chave: Inteligência artificial
Sustentabilidade ambiental -- Environmental sustainability
Estratégias
Artificial intelligence
Strategy
Resumo: Os consumidores possuem melhores atitudes e intenções de compra sobre produtos ambientalmente sustentáveis devido à consciencialização das alterações climáticas e recursos escassos, problemas do nosso quotidiano. Uma vez que organização tem de a necessidade de alterar o seu alinhamento estratégico de acordo com a implementação das novas tecnologias de inteligência Artificial, todas as áreas funcionais da empresa têm de ir em conta a essa nova estratégia e não só na área da logística e produção. Deste modo, a presente investigação pretende averiguar o verdadeiro impacto da utilização de sistemas de IA nas várias áreas funcionais de empresas de manufatura na procura de serem ambientalmente sustentáveis, respondendo assim ao gap existente na literatura, sendo que a recolha de dados foi de encontro à realização de 16 entrevistas individuais semiestruturadas, ou seja, uma análise qualitativa com base na revisão de literatura efetuada. A maioria das questões de pesquisa levantadas encontram-se alinhados com as teorias propostas pelos autores. Contudo, quando confrontados de como é que as restantes áreas funcionais conseguiam ser ambientalmente sustentáveis através de IA, os entrevistados sugeriram que é necessário analisar a empresa como um todo, não olhando apenas paras as áreas funcionais, uma vez que os únicos desperdícios que estas têm é tempo e energia. Deste modo, é apresentado duas propostas para uma melhor gestão ambiental: através de uma otimização de recursos energéticos (edifícios inteligentes – monotorização do calor numa certa área) e com uma análise preditiva dos possíveis impactos ambientais com a respetiva redução dos mesmos utilizando sistemas de IA.
Consumers have better attitudes and purchase intentions about environmentally sustainable products due to the awareness of climate change and scarce resources, problems of our daily lives. Since the organization has the need to change its strategic alignment according to the implementation of new Artificial Intelligence technologies, all functional areas of the company have to take this new strategy into account and not only around logistics and production. In this way, the present investigation intends to investigate the true impact of the use of AI systems in the various functional areas of manufacturing companies in the quest to be environmentally sustainable, thus responding to the existing gap in the literature, which the data collection was in line with the 16 individual semi-structured interviews were carried out, that is, a qualitative analysis based on the literature review carried out. Most of the research questions raised are in line with the theories proposed by the authors. However, when confronted with how the remaining functional areas managed to be environmentally sustainable through AI, the interviewees suggested that it is necessary to analyze the company as a whole, not just looking at the functional areas, since the only waste they have it's time and energy. In this way, two proposals are presented for better environmental management: through an optimization of energy resources (smart buildings - heat monitoring in a certain area) and with a predictive analysis of possible environmental impacts with their respective reduction using AI systems.
Designação do Departamento: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Designação do grau: Mestrado em Gestão
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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