undefined

How could Generative AI support and add value to non-technology companies : A qualitative study

Julkaisuvuosi

2025

Tekijät

Modgil, Sachin; Gupta, Shivam; Kar, Arpan Kumar; Tuunanen, Tuure

Tiivistelmä

With the spread of generative AI, non-technology companies are also adopting it at a faster rate. Therefore, this study aims to study the appropriation of Generative AI to create value to non-technology businesses through a knowledge based view of the firm. To achieve this objective, we followed a semi-structured interview schedule, where 98 qualitative data points were collected and analysed. We follow open, axial and selective coding along with Gioia methodology for analysis. Findings indicate that companies employ Generative AI for risk management, where potential threats, impact of possible hazards and degree of uncertainty in the business environment are considered in decision-making. Generative AI also helps in knowledge integration, where assimilation, adaptation, application and implementation are achieved. Findings also suggest that an improved business outlook can be achieved regarding accurate demand forecasting, real-time insights, contextual understanding and alignment to the vision through Generative AI. It is also observed that companies are investing in Generative AI to achieve competitive advantage and greater significance. The contribution of this study lies in the development of four propositions and a framework for generative AI-driven value for non-technology companies. The framework also uncovers the internal flow among key elements from risk identification to integration to developing the outlook and driving utility.
Näytä enemmän

Organisaatiot ja tekijät

Jyväskylän yliopisto

Tuunanen Tuure Orcid -palvelun logo

Julkaisutyyppi

Julkaisumuoto

Artikkeli

Emojulkaisun tyyppi

Lehti

Artikkelin tyyppi

Alkuperäisartikkeli

Yleisö

Tieteellinen

Vertaisarvioitu

Vertaisarvioitu

OKM:n julkaisutyyppiluokitus

A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä

Julkaisukanavan tiedot

Kustantaja

Elsevier

Volyymi

139

Artikkelinumero

103124

Julkaisu­foorumi

68123

Julkaisufoorumitaso

3

Avoin saatavuus

Avoin saatavuus kustantajan palvelussa

Ei

Rinnakkaistallennettu

Kyllä

Muut tiedot

Tieteenalat

Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet

Avainsanat

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Julkaisumaa

Alankomaat

Kustantajan kansainvälisyys

Kansainvälinen

Kieli

englanti

Kansainvälinen yhteisjulkaisu

Kyllä

Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa

Ei

DOI

10.1016/j.technovation.2024.103124

Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen

Kyllä