Governare e scalare l’AI: come readiness organizzativa, capabilities e governance influenzano innovazione e performance.

This thesis examines how firms translate AI-related readiness into broader organizational outcomes and how this relationship is shaped by AI capability and governance. While artificial intelligence is widely associated with gains in efficiency, innovation, and strategic adaptability, many organizations still struggle to move beyond isolated experimentation toward forms of AI use that create stable and measurable value. Against this background, the study addresses the following research question: How does AI readiness influence firm innovativeness and firm performance, and to what extent is this relationship strengthened by AI capability and governance? To answer this question, the thesis combines a systematic literature review with an empirical analysis of survey data. The literature review synthesizes current research on AI governance, AI capability, readiness, diffusion, performance, innovation, and related risks, and develops an integrated conceptual framework. Building on this framework, the empirical analysis uses a large organizational survey dataset to test direct and moderating relationships between the central constructs. The findings show that AI readiness is positively associated with both firm innovativeness and firm performance. At the same time, the results demonstrate that these effects are contingent on organizational context. More specifically, AI capability and governance strengthen the positive relationship between AI readiness and both outcome variables. For firm innovativeness, the effect of AI readiness remains positive across different levels of AI capability and governance, but becomes stronger when such support structures are more developed. For firm performance, the results indicate a threshold effect, suggesting that AI readiness alone is not sufficient to generate stronger performance outcomes when governance and organizational support are weak. The thesis contributes to the literature by showing that the organizational value of AI depends not on adoption alone, but on the extent to which AI-related knowledge and preparedness are embedded in supportive organizational structures. It thereby reinforces the view that AI-related competitive value emerges through capability building, governance, and institutionalization rather than through technology in isolation. In practical terms, the findings suggest that firms seeking to benefit from AI should focus not only on AI exposure and expertise, but also on developing the organizational mechanisms required to coordinate, support, and scale AI effectively Keywords: artificial intelligence, AI readiness, AI capability, AI governance, firm innovativeness, firm performance, organizational outcomes, AI scaling

Questa tesi analizza come le imprese trasformano la readiness legata all’intelligenza artificiale in risultati organizzativi più ampi e in che modo tale relazione sia influenzata dalla capability e dalla governance dell’AI. Sebbene l’intelligenza artificiale sia comunemente associata a miglioramenti in termini di efficienza, innovazione e adattabilità strategica, molte organizzazioni faticano ancora a superare una fase di sperimentazione isolata e a raggiungere forme di utilizzo dell’AI capaci di generare valore stabile e misurabile. In questo contesto, lo studio affronta la seguente domanda di ricerca: In che modo la AI readiness influenza l’innovatività dell’impresa e la performance aziendale, e in quale misura questa relazione è rafforzata dalla AI capability e dalla governance? Per rispondere a questa domanda, la tesi combina una systematic literature review con un’analisi empirica basata su dati di survey. La revisione della letteratura sintetizza la ricerca attuale su AI governance, AI capability, readiness, diffusione, performance, innovazione e rischi connessi, sviluppando un quadro concettuale integrato. Su questa base, l’analisi empirica utilizza un ampio dataset organizzativo per testare le relazioni dirette e moderatrici tra i costrutti principali. I risultati mostrano che la AI readiness è positivamente associata sia all’innovatività dell’impresa sia alla performance aziendale. Allo stesso tempo, i risultati evidenziano che tali effetti dipendono dal contesto organizzativo. Più precisamente, la AI capability e la governance rafforzano la relazione positiva tra la AI readiness e entrambe le variabili di outcome. Nel caso dell’innovatività, l’effetto della AI readiness rimane positivo lungo diversi livelli di capability e governance, ma diventa più forte quando tali strutture di supporto risultano maggiormente sviluppate. Nel caso della performance aziendale, emerge invece un effetto soglia, che suggerisce come la sola readiness non sia sufficiente a generare migliori risultati di performance quando la governance e il supporto organizzativo sono deboli. La tesi contribuisce alla letteratura mostrando che il valore organizzativo dell’AI non dipende dalla sola adozione, ma dal grado in cui conoscenze, preparazione e utilizzo dell’AI sono integrati in strutture organizzative di supporto. In questo modo, il lavoro conferma che il valore competitivo dell’AI emerge attraverso capability, governance e istituzionalizzazione, e non dalla tecnologia considerata isolatamente. Sul piano pratico, i risultati suggeriscono che le imprese interessate a trarre beneficio dall’AI dovrebbero concentrarsi non solo sull’esposizione all’AI e sulle competenze, ma anche sullo sviluppo di meccanismi organizzativi in grado di coordinare, sostenere e scalare efficacemente il suo utilizzo. Parole chiave: intelligenza artificiale, AI readiness, AI capability, AI governance, innovatività d’impresa, performance aziendale, risultati organizzativi, scaling dell’AI.