تحول سازمان های نوآور در مواجه با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی سازمان ها و نحوه سازمان‌دهی مدیریت نوآوری را دگرگون می‌سازد و به‌عنوان یکی از کلیدی‌ترین فناوری‌های تحول‌آفرین در عصر دیجیتال، به‌طور چشمگیری بر شیوه‌های نوآوری سازمانی اثر گذاشته است. هدف از این پژوهش مروری، تحلیل نقش هوش مصنوعی در تحول سازمان‌های نوآور و تبیین ابعاد اثرگذاری آن بر فرآیندها، ساختارها و فرهنگ سازمانی انجام شد. بدین منظور، با بهره‌گیری از مرور نظام‌مند ادبیات علمی منتشرشده در بازه زمانی 2015 تا 2025، چارچوب‌ها و مدل‌های مرتبط بررسی و تحلیل گردید و در نهایت مدلی یکپارچه برای تبیین مسیر تحول نوآوری مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه شد.مدل پیشنهادی شامل چهار بعد اصلی است: محرک‌های تحول دیجیتال، قابلیت‌های هوش مصنوعی ، فرآیند نوآوری و تحول سازمانی. یافته‌های پژوهش حاضر نشان می‌دهد که ادغام هوش مصنوعی می‌تواند موجب تسریع توسعه نوآوری، افزایش بهره‌وری، ایجاد مدل‌های جدید کسب‌وکار و کسب مزیت رقابتی پایدار شود. با این حال، تحقق این مزایا نیازمند مدیریت موثر تغییر، آموزش مستمر، توجه به ابعاد اخلاقی و اجتماعی و همسوسازی ظرفیت‌های هوش مصنوعی با فرهنگ و راهبرد سازمانی است.در مجموع، نتایج این پژوهش حاکی از آن است که هوش مصنوعی صرفاً یک ابزار فناورانه نیست، بلکه نیرویی تحول‌آفرین است که می‌تواند مسیرهای نوینی برای خلق ارزش در سازمان‌های نوآور فراهم سازد.

the transformation of innovative organizations in the face of artificial intelligence”

artificial intelligence (ai), as a transformative technology, has profoundly influenced the reinvention and evolution of business models across various industries. this review systematically analyzes the domestic and international literature to identify the roles, impacts, and challenges of ai in the design and commercialization of novel business models. the findings indicate that technological capabilities—including data quality, advanced algorithms, and computational infrastructure—form the foundational basis for ai-driven business models. these models primarily operate along three dimensions: data-centricity, intelligent services, and platform-based structures, enhancing customer experience, improving productivity, and fostering digital ecosystem development, thereby facilitating successful commercialization. the implications of ai adoption include the creation of economic and social value, sustainable competitive advantage, and the expansion of new markets. however, challenges such as algorithmic opacity, trustworthiness issues, ethical considerations, and regulatory requirements remain key barriers to adoption and scalability. moreover, institutional and environmental factors, such as macro-level policy, financial support, and user trust, play a moderating role in commercialization success. overall, effective utilization of ai necessitates the integration of technological, managerial, and institutional dimensions. the review also highlights research gaps, including limited focus on manufacturing industries, scarcity of comprehensive interdisciplinary approaches, and a lack of long-term empirical studies. these findings can provide a foundation for developing advanced analytical frameworks and formulating supportive policies to facilitate ai-based commercialization and sustainable value creation.