L'impatto dell'intelligenza artificiale sul comportamento dei dipendenti e sul modello di business delle aziende

Since the pandemic of 2019, the socio-economic environment has undergone profound changes and disruptions. In addition, technology has advanced to the point where artificial intelligence is developed enough to be used professionally in companies within specific and complex processes, such as forecasting and decision-making. Its implementation offers opportunities in terms of increased efficiency and innovation, as well as some challenges that need to be analysed in order for companies to reap the maximum benefits. In particular, the aim of the thesis is to examine the impact of the interplay between spontaneous (bottom-up) and managerially imposed (top-down) AI implementation initiatives in the corporate context on employee behaviour and the company's business model. Due to the novelty of the topic, a literature review of existing research was conducted to analyse which aspects and types of impacts on companies and employees have already been studied. It was found that there is a lack of research that specifically examines the impact taking into account the AI implementation approach. Therefore, this research aims to answer the following questions: How does the interplay between top-down (company-provided) and bottom-up (independently adopted) AI tools influence employees' job satisfaction and performance at work? How does the interplay between top-down (company-driven) and bottom-up (independently adopted) AI implementation approaches affect the design and key features of a company's business model? The method used is quantitative and consists of analysing the responses to a specially designed survey, which collected observations from a sample that included respondents of different ages, working in different industries, in different countries and with different years of work experience. The research shows that the interplay of different AI implementation approaches has a positive impact on specific dimensions: employee job satisfaction and job performance, and organisational innovation and flexibility.

Dopo la pandemia del 2019, l'ambiente socio-economico ha subito profondi cambiamenti e sconvolgimenti. Inoltre, la tecnologia è avanzata al punto che l'intelligenza artificiale è abbastanza sviluppata da poter essere utilizzata professionalmente nelle aziende all'interno di processi specifici e complessi, come la previsione e il processo decisionale. La sua implementazione offre opportunità in termini di maggiore efficienza e innovazione, ma anche alcune sfide che devono essere analizzate affinché le aziende possano trarre i massimi benefici. In particolare, l'obiettivo della tesi è quello di esaminare l'impatto dell'interazione tra iniziative di implementazione dell'IA spontanee (dal basso verso l'alto) e imposte dal management (dall'alto verso il basso) nel contesto aziendale sul comportamento dei dipendenti e sul modello di business dell'azienda. Data la novità dell'argomento, è stata condotta una revisione della letteratura esistente per analizzare quali aspetti e tipi di impatto sulle aziende e sui dipendenti sono già stati studiati. È emerso che mancano ricerche che esaminino specificamente l'impatto tenendo conto dell'approccio all'implementazione dell'IA. Pertanto, la presente ricerca si propone di rispondere alle seguenti domande: In che modo l'interazione tra strumenti di IA top-down (forniti dall'azienda) e bottom-up (adottati autonomamente) influenza la soddisfazione dei dipendenti e le loro prestazioni sul lavoro? In che modo l'interazione tra approcci di implementazione dell'IA dall'alto verso il basso (guidati dall'azienda) e dal basso verso l'alto (adottati autonomamente) influisce sul design e sulle caratteristiche chiave del modello di business di un'azienda? Il metodo utilizzato è quantitativo e consiste nell'analisi delle risposte a un'indagine appositamente progettata, che ha raccolto le osservazioni di un campione comprendente intervistati di età diverse, che lavorano in settori diversi, in Paesi diversi e con diversi anni di esperienza lavorativa. La ricerca dimostra che l'interazione di diversi approcci all'implementazione dell'IA ha un impatto positivo su dimensioni specifiche: la soddisfazione e la performance lavorativa dei dipendenti, l'innovazione e la flessibilità organizzativa.