A multiple-criteria decision analysis approach for identifying critical success factors influencing the adoption of Artificial Intelligence in sales and marketing organizations

Abstract

Artificial Intelligence has been an area of outstanding development for the past couple of years, with significant advancements that have made organizations allocate high volumes of investment into research and practical applications. It is critical to ensure those investments yield meaningful business outcomes. To guarantee that organizations have the right foundations to adopt Artificial Intelligence is a challenging and complex problem, considering the subjectivity and the number of factors that can affect the adoption process. For that reason, and because the existing scientific knowledge requires more studies, it’s unquestionable the benefits that can be achieved with the creation of a structured and holistic model that can identify the critical success factors that contribute to the successful adoption of Artificial Intelligence, in particular within Sales and Marketing organizations. This dissertation proposes a structured model for identifying those success factors using a methodology based on the Strategic Options Development and Analysis (SODA) approach in conjunction with the DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) technique. The results of this work allow the organization’s leadership to identify the areas to focus on to ensure successful adoption of Artificial Intelligence, allowing for a more structured approach to investments and increasing the Return on Investment.

A Inteligência Artificial tem sido uma área com um desenvolvimento notável nos últimos anos, e com avanços significativos que levaram as organizações a alocar grandes volumes de investimento em investigação e aplicações práticas. Assim, é fundamental garantir que estes investimentos conseguem capturar benefícios significativos para as empresas. Assegurar que as organizações têm as bases adequadas para adotar a Inteligência Artificial é um problema desafiante e complexo, considerando a subjetividade e o número de fatores que podem afetar o processo de adoção. Por essa razão, e devido ao facto de o conhecimento científico existente requerer mais estudos, são inquestionáveis os benefícios da criação de um modelo estruturado e holístico que identifique fatores críticos de sucesso que contribuem para uma adoção bem-sucedida da Inteligência Artificial, em particular nas organizações de Vendas e Marketing. Esta dissertação propõe um modelo estruturado para identificar esses fatores de sucesso, utilizando uma metodologia baseada na abordagem Strategic Options Development and Analysis (SODA) em conjunto com a técnica DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL). Os resultados deste trabalho permitem às organizações identificar as áreas em que se devem focar para garantir a adoção bem-sucedida da Inteligência Artificial, proporcionando uma abordagem mais estruturada às decisões de investimento e aumentando o Retorno sobre o Investimento.