Resumo

Objetiva avaliar o impacto do suporte da alta administração e da competência tecnológica sobre a adoção de IA em processos de foresight e sua percepção de vantagem relativa. Adicionalmente, buscar analisar fatores de adoção de IA para o foresight nas organizações.

A adoção de IA aparece como potencialmente relevante ao foresight, ao lidar com sobrecarga informacional IA têm sido sugerida como suporte e otimização de tais processos, porém depende de fatores para sua concretização, motivo pelo qual este estudo mostra-se relevante e inovador

Realiza-se pesquisa quantitativa usando equações estruturais PLS-SEM, para avaliar impacto dos fatores competência tecnológica, suporte da alta administração e vantagem relativa, na adoção de IA em foresight. Também realiza-se pesquisa qualitativa (entrevistas), com análise de outros fatores de adoção, usando software NVIVO.

Como resultados, constata-se a competência tecnológica tendo impacto positivo sobre a decisão de adoção de IA em foresight, apoiado pela alta administração e gerando vantagem relativa à organização. Foram apontados também os fatores: maturidade, conhecimento do negócio e cultura da organização.

O estudo explora fatores potenciais para avançar em estudos de adoção de IA em processos de foresight, avaliando algumas variáveis envolvendo tecnologia, alta gestão e vantagem relativa. Busca na prática elementos para ampliar estudos futuros.

O presente trabalho pode trazer elementos à vida prática das organizações, pois relaciona teoria e avaliações de gestores de organizações que trabalham com processos de foresight, utilizando métodos qualitativos e quantitativos.

It aims to evaluate the impact of top management support and technological competence on the adoption of AI in foresight processes and its perception of relative advantage. Additionally, seek to analyze AI adoption factors for foresight in organizations.

The adoption of AI appears to be potentially relevant to foresight, when dealing with informational overload AI has been suggested as support and optimization of such processes, but it depends on factors for its implementation, which is why this study is relevant

Quantitative research is carried out using PLS-SEM structural equations to assess the impact of technological competence, top management support and relative advantage on the adoption of AI in foresight Qualitative research (interviews) is also carried out, with analysis of other adoption factors,

As a result, technological competence is seen to have a positive impact on the decision to adopt AI in foresight, supported by senior management and generating relative advantage for the organization The following factors were also pointed out: maturity, knowledge of the

The study explores potential factors to advance AI adoption studies in foresight processes, evaluating some variables involving technology, top management and relative advantage. It seeks in practice elements to expand future studies.

The present work can bring elements to the practical life of organizations, as it relates theory and evaluations of managers of organizations that work with foresight processes, using qualitative and quantitative methods.