Oggi le organizzazioni competono in contesti in cui la collaborazione con altri attori è fondamentale per il raggiungimento di vantaggi competitivi sostenibili. Questa nuova prospettiva incentrata sulle relazioni e sulle innovazioni tecnologiche ha cambiato il modo in cui le aziende si rapportano ad altre organizzazioni e sfidano gli strumenti tradizionali dell'analisi strategica. L'intelligenza artificiale è uno strumento analitico che può aiutare ad affrontare queste sfide. Il documento presenta una metodologia innovativa basata su strumenti di intelligenza artificiale che generano reti neurali artificiali (RNA). Essa è ampiamente applicati con risultati interessanti per il settore biomedico, la sicurezza, il settore assicurativo, le politiche finanziarie e culturali. Tuttavia, la sua applicazione in ambito manageriale è relativamente nuova. Questo documento applica la metodologia in questo nuovo contesto con particolare riferimento alle destinazioni turistiche. I risultati mostrano l'efficacia di questa nuova metodologia nell'individuare stakeholder rilevanti, livelli di governance e aree strategiche di azione per mettere in atto strategie collaborative di successo. L'applicazione del metodo RNA alla progettazione strategica rappresenta un contributo innovativo alla letteratura scientifica di matrice manageriale. Inoltre, esso consente di ottenere risultati più raffinati rispetto ai metodi tradizionali basati su analisi di regressione. Per quanto riguarda i contributi manageriali, questo studio offre ai manager di destinazione e ai responsabili delle politiche pubbliche a livello urbano e nazionale raccomandazioni utili per l'attuazione di strategie condivise che coinvolgono attori pubblici e privati.

Strumenti di intelligenza artificiale per la progettazione di strategie collaborative interaziendali: una applicazione alle destinazioni turistiche, 2019-11.

Strumenti di intelligenza artificiale per la progettazione di strategie collaborative interaziendali: una applicazione alle destinazioni turistiche

d'Angella, Francesca;De Carlo, Manuela;Ferilli, Guido
2019-11-01

Abstract

Oggi le organizzazioni competono in contesti in cui la collaborazione con altri attori è fondamentale per il raggiungimento di vantaggi competitivi sostenibili. Questa nuova prospettiva incentrata sulle relazioni e sulle innovazioni tecnologiche ha cambiato il modo in cui le aziende si rapportano ad altre organizzazioni e sfidano gli strumenti tradizionali dell'analisi strategica. L'intelligenza artificiale è uno strumento analitico che può aiutare ad affrontare queste sfide. Il documento presenta una metodologia innovativa basata su strumenti di intelligenza artificiale che generano reti neurali artificiali (RNA). Essa è ampiamente applicati con risultati interessanti per il settore biomedico, la sicurezza, il settore assicurativo, le politiche finanziarie e culturali. Tuttavia, la sua applicazione in ambito manageriale è relativamente nuova. Questo documento applica la metodologia in questo nuovo contesto con particolare riferimento alle destinazioni turistiche. I risultati mostrano l'efficacia di questa nuova metodologia nell'individuare stakeholder rilevanti, livelli di governance e aree strategiche di azione per mettere in atto strategie collaborative di successo. L'applicazione del metodo RNA alla progettazione strategica rappresenta un contributo innovativo alla letteratura scientifica di matrice manageriale. Inoltre, esso consente di ottenere risultati più raffinati rispetto ai metodi tradizionali basati su analisi di regressione. Per quanto riguarda i contributi manageriali, questo studio offre ai manager di destinazione e ai responsabili delle politiche pubbliche a livello urbano e nazionale raccomandazioni utili per l'attuazione di strategie condivise che coinvolgono attori pubblici e privati.
Italiano
nov-2019
Culasso, Francesca; Pizzo, Michele
Identità, innovazione e impatto dell'aziendalismo italiano: dentro l'economia digitale: atti del 39. Convegno Nazionale AIDEA
13
9788875901387
Torino
Univeersità di Torino
comitato scientifico
nazionale
A stampa
Settore SECS-P/07 - Economia Aziendale
3
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dAngella-DeCarlo-Ferilli_impaginato_AIDEA-2019.pdf

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