Leadership capability
vezetői irány, döntések és támogatás
KUTATÁSI IRÁNY
Beyond AI Adoption.
A kutatásom központi kérdése nem az, hogy a KKV-k használnak-e AI-t, hanem az, hogy miért tudnak egyes szervezetek valódi üzleti értéket teremteni belőle, miközben mások hasonló technológiával sem jutnak túl a kísérletezésen.
A FŐ KUTATÁSI TÉMA
Beyond AI Adoption: Organisational Capabilities as Drivers of AI-Enabled Business Value in UK SMEs
Az AI bevezetése önmagában nem eredmény. Egy vállalkozás használhat AI-t marketingre, ügyfélszolgálatra, elemzésre, adminisztrációra, döntéstámogatásra vagy generatív feladatokra, de ettől még nem biztos, hogy produktívabb, innovatívabb vagy versenyképesebb lesz.
A kutatás ezért arra összpontosít, mi történik az AI adoption és a business value között. A kiinduló feltevés az, hogy ezt a különbséget nem önmagában a technológia, hanem a szervezeti képességek, azok egymásra hatása és az AI tényleges szervezeti integrációja magyarázhatja.
ALAPKÉRDÉS
Miért teremt az egyik KKV valódi üzleti értéket az AI segítségével, miközben egy másik — hasonló eszközökkel — nem?
CAPABILITY-TO-VALUE MODEL (CVM)
AI Availability
AI Adoption
Organisational Capabilities
AI Integration
Business Value
Sustainable Advantage
A Capability-to-Value Model azt a gondolatot rendezi keretbe, hogy az AI elérhetősége és használata még nem azonos az értékteremtéssel. A modell következő lépése az lesz, hogy a doktori kutatásban empirikusan vizsgálható és tovább finomítható legyen.
Organisational readiness
a szervezet felkészültsége a változásra és az AI beépítésére
Organisational learning
hogyan tanul a szervezet a használatból és a tapasztalatból
Absorptive capacity
az új tudás felismerése, befogadása és alkalmazása
Dynamic capabilities
alkalmazkodás és erőforrások újraszervezése
Innovation capability
az AI lehetőségeinek új folyamatokká és megoldásokká alakítása
Knowledge sharing
a tudás megosztása az emberek, csapatok és funkciók között
KUTATÁSI KÉRDÉSEK
A kutatás tervezett kérdésstruktúrája
RQ1: Hogyan alakítják át a UK KKV-k az AI bevezetését üzleti értékké?
RQ2: Mely szervezeti képességek befolyásolják az AI sikeres integrációját a UK KKV-kban?
RQ3: Hogyan befolyásolja a leadership capability és az organisational readiness az AI által támogatott üzleti értékteremtést?
RQ4: Milyen szerepet játszik az organisational learning, az absorptive capacity és az innovation capability abban, hogy az AI adoption mérhető üzleti eredménnyé váljon?
RQ5: Hogyan foglalhatók ezek a kapcsolatok egy capability-based frameworkbe, amely magyarázza az AI által támogatott üzleti értékteremtést a KKV-kban?
Working Paper No. 1
Conceptual starting point
A publikált working paper a Capability-to-Value Model első változatát és az adoption–capability–value kapcsolat elméleti kiindulópontját adja.
Working Paper No. 2
Beyond AI Adoption: Organisational Readiness for Generative AI in SMEs
Készülőben. Ez a tanulmány az organisational readiness kérdését vizsgálja mélyebben, a tágabb kutatási program egyik fókuszált részeként.
Doctoral Research
Concept → empirical testing → refinement
A doktori kutatás célja, hogy a konceptuális modellt UK SME adatokkal empirikusan vizsgálja, tesztelje és továbbfejlessze.
GENERATIVE AI
Fontos kutatási kontextus, de nem a teljes kutatás határa.
A Generative AI továbbra is fontos része a kutatásnak, különösen az organisational readiness, leadership és learning kérdéseinél. Ugyanakkor a fő kutatási irány szándékosan tágabb: AI-enabled business value és organisational capability.
Ez lehetővé teszi, hogy a kutatás ne egyetlen technológiai kategóriához vagy jelenlegi eszközhullámhoz kötődjön, miközben a Generative AI továbbra is konkrét és időszerű vizsgálati környezet marad.