DIGITAL BUSINESS TRANSFORMATION MANAGEMENT IN THE CONTEXT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IMPLEMENTATION
Notice bibliographique
Résumé
The research explores the impact of artificial intelligence (AI) on digital business transformation management. It differentiates the concepys of digitization, digitalization and digital trandformation. It begins by highlighting the increasing importance of digital technologies and AI for enhancing business competitiveness and fostering international collaboration. However, the study also acknowledges the challenges associated with AI adoption, such as infrastructure limitations, skill gaps, and ethical considerations. The study is aimed to identify and analyze the key aspects of managing digital transformation with AI. The research employs a survey methodology, gathering data from 56 professionals across Ukraine and international companies in the US, Europe, and Canada. The survey, conducted via Google Forms, focused on the 5P framework (People, Policy, Process, Partners, and Platforms) to assess AI’s impact on various business dimensions. The results reveal a significant disparity in AI adoption between Ukrainian and international companies, with the latter showing greater integration. The study identifies key AI tools used (e.g., ChatGPT, Gemini, Midjourney) and their application in areas like data analysis, content creation, and process automation. It also highlights the challenges of AI implementation, including data security concerns and the need for workforce retraining. Furthermore, the research points out that the IT sector; marketing and finance are the leaders in AI implementation. Notably, the research underlines the importance of strategic partnerships for successful AI integration and the necessity of adapting existing IT infrastructure to support new AI technologies. The study concludes that AI is crucial for enhancing business efficiency and competitiveness. However, it also emphasizes the need for a holistic approach to digital transformation, addressing both technological and human factors. It suggests that future research should focus on long-term AI impacts and employees’ adaptation to AI integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».