Adoção e performance de tecnologias de inteligência artificial em empresas portuguesas

Abstract

Esta dissertação analisa os fatores que influenciam a adoção de tecnologias de inteligência artificial (IA) em empresas portuguesas, explorando as barreiras e facilitadores deste processo e o impacto subsequente no desempenho operacional, nas dimensões de produtividade e desempenho de mercado. A investigação, realizada com uma amostra de 254 empresas nacionais com mais de 50 trabalhadores, revela que os principais impulsionadores da adoção de IA são a inovação tecnológica, a pressão competitiva e a disponibilidade de recursos financeiros, fatores estes que são considerados cruciais para a competitividade no mercado global. Contudo, as empresas enfrentam barreiras significativas, como preocupações com privacidade e segurança de dados, falta de clareza sobre o retorno do investimento e insuficiência de conhecimento interno sobre IA. A análise da regressão linear hierárquica demonstrou que a capacidade de gestão de IA e a flexibilidade da infraestrutura de IA têm impactos positivos e significativos na performance operacional, tanto em produtividade quanto em desempenho de mercado, enquanto a experiência pessoal em IA não revelou um impacto significativo neste contexto. Estes resultados sublinham a importância de estratégias eficazes para superar as barreiras e maximizar os benefícios da IA, garantindo a sustentabilidade e competitividade das empresas.

This dissertation analyzes the factors that influence the adoption of artificial intelligence (AI) technologies in Portuguese companies, exploring the barriers and facilitators of this process and the subsequent impact on operational performance in the dimensions of productivity and market performance. The research, conducted with a sample of 254 national companies with more than 50 employees, reveals that the main drivers of AI adoption are technological innovation, competitive pressure, and the availability of financial resources, considered crucial factors for competitiveness in the global market. However, companies face significant barriers, such as data privacy and security concerns, lack of clarity regarding return on investment, and insufficient internal knowledge about AI. The hierarchical linear regression analysis demonstrated that AI management capabilities and AI infrastructure flexibility have positive and significant impacts on operational performance, both in productivity and market performance, while personal experience with AI did not show a significant impact in this specific context. These results underscore the importance of effective strategies to overcome barriers and maximize AI's benefits, ensuring companies' sustainability and competitiveness.