Building organizational agility through digital transformation: a configurational approach in SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study adopts a capability-based view to investigate the attainment of organizational agility in manufacturing small and medium-sized enterprises (SMEs). It first explores how these firms mobilize different types of operational and dynamic information technology (IT) capabilities to achieve a high level of agility through their digital transformation. In return, it also reveals opposite paths, i.e. those leading to its absence. Design/methodology/approach The research method involves a qualitative comparative analysis (QCA) of 65 Canadian manufacturing SMEs. Through necessity and sufficiency condition analysis procedures, this approach emphasizes the complexity of the digital transformation processes by revealing different sets (i.e. configurations) of what enable, or inhibit, organizational agility in these firms. Findings The findings indicate that manufacturing SMEs need to align at least one dynamic IT capability (sensing, learning, coordinating or integrating) and one operational IT capability (IT management, IT infrastructure or e-business) to be highly agile. In contrast, other findings indicate that there are suboptimal combinations of IT capabilities, which result in an absence of agility. Originality/value This study offers a deeper understanding of the complex interaction of IT capabilities in SMEs seeking greater agility in their business activities. Its contributions provide insights on the mobilization of a range of capabilities, both complementary and interdependent, to respond to changing conditions in their internal and external environments. These actionable findings can help various actors in the digital development of SMEs to design and implement effective IT strategies and public policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».