Évaluation de l'impact de l'innovation des services numériques (ISN) sur la performance des entreprises : l'effet médiateur de l'intelligence artificielle (IA)

Objectif La recherche vise à explorer la relation dynamique entre l'innovation des services numériques (ISN), l'intelligence artificielle (IA) et la performance des entreprises (PEnt) dans des modèles basés sur les services, en se concentrant sur la manière dont les insights améliorés par l'IA issus de l'utilisation des services et des retours des clients peuvent renforcer les stratégies commerciales. Les objectifs sont de montrer que l'ISN et l'IA sont essentielles pour favoriser la croissance et l'efficacité dans l'économie numérique, et de souligner le rôle de l'IA dans l'utilisation des données contextuelles pour améliorer la prise de décision et les résultats commerciaux. Conception/méthodologie/approche L'étude utilise la modélisation par équations structurelles générale pour analyser des entreprises espagnoles du secteur manufacturier, en se concentrant sur les entreprises de taille moyenne et en incluant à la fois des orientations B2B et B2C. Les données proviennent de la base de données Système de Analyse de Balances Ibériques (SABI), complétées par une enquête Qualtrics pour évaluer l'intégration de l'IA dans les processus décisionnels. La méthodologie est conçue pour évaluer l'interaction entre l'ISN, l'IA et la PEnt, dans le but d'identifier des insights exploitables pour les orientations commerciales basées sur les services. Résultats L'étude clarifie les relations entre l'ISN, l'IA et la PEnt, fournissant de nouvelles perspectives théoriques et empiriques. Les résultats confirment l'impact positif direct de l'ISN sur la performance et suggèrent le rôle médiateur nuancé de l'IA, en soulignant le besoin d'une intégration stratégique de l'ISN et de l'IA dans les entreprises manufacturières pour améliorer la performance. Limitations/implications de la recherche La recherche explique le lien synergique entre l'ISN et l'IA dans l'amélioration de la PEnt et découvre comment les données secondaires peuvent être transformées en insights stratégiques. Implications pratiques Cette étude conseille aux leaders du secteur manufacturier d'intégrer l'ISN et l'IA pour améliorer la performance et l'avantage concurrentiel, en soulignant la valeur des données contextuelles de haute qualité pour l'apprentissage et la prise de décision par l'IA. Originalité/valeur Les chercheurs obtiendront que l'étude confirme l'impact positif de l'ISN sur la PEnt, tout en soulignant le rôle significatif de l'IA dans l'amélioration de cet effet.