Nyílt innováció és mesterséges intelligencia: az új innovációmenedzsment dimenziói
DOI:
https://doi.org/10.15170/MM.2025.59.KSZ.01.05Kulcsszavak:
mesterséges intelligencia, nyílt innováció, innovációmenedzsment, együttműködésAbsztrakt
A TANULMÁNY CÉLJA
A tanulmány célja, hogy feltárja, hogyan támogatják a mesterséges intelligencia (MI) technológiák a nyílt innovációs folyamatokat, valamint azonosítsa a legfontosabb trendeket és kutatási irányokat. A kutatás hangsúlyozza az MI és a nyílt innováció közötti kapcsolat jelentőségét az innovációs menedzsment átalakulásában és a fenntartható gazdasági modellek kialakításában. A tanulmány továbbá rávilágít arra, hogy az MI alkalmazása hogyan képes új együttműködési lehetőségeket teremteni a vállalatok és a tudományos
közösségek között.
ALKALMAZOTT MÓDSZERTAN
A kutatás alapjául szisztematikus irodalomkutatás és kulcsszó-hálózatelemzés szolgált, amelyet a Scopus adatbázis releváns publikációinak felhasználásával végeztek. A VOSviewer szoftver segítségével azonosították az MI és a nyílt innováció kapcsolatának főbb tematikus klasztereit, beleértve a digitalizációt, az innovációs képességek fejlesztését, az együttműködési kultúra erősítését és a stratégiai versenyképesség növelését. Az elemzés során figyelembe vették a 2000 és 2023 közötti időszakot, így átfogó képet nyújtva
a legújabb trendekről.
LEGFONTOSABB EREDMÉNYEK
Az elemzés során négy kulcsterület került meghatározásra: az MI vezérelte digitalizáció, az innovációs képességek növelése, az együttműködési kultúra fejlesztése és a stratégiai versenyképesség erősítése. Az eredmények rámutattak arra, hogy az MI nemcsak az innováció sebességét növeli, hanem új lehetőségeket teremt az együttműködési és döntéshozatali folyamatokban is. Például a prediktív analitika alkalmazása jelentősen javítja a stratégiai döntéshozatalt, míg az MI-alapú automatizáció elősegíti az erőforrások hatékonyabb felhasználását. A kutatás kiemelte, hogy az MI-alapú megközelítések jelentős előnyökkel járnak a
gyorsabb piacra lépés és a fenntartható innováció megvalósítása terén.
GYAKORLATI JAVASLATOK
A kutatás javasolja az MI integrációját az innovációmenedzsment gyakorlatába, különösen az adatvezérelt döntéshozatal és a digitális transzformáció területén. Gazdaságpolitikai szempontból fontosnak tartja olyan szabályozási keretek kialakítását, amelyek biztosítják az MI átlátható és etikus alkalmazását. Ezek a keretek elősegíthetik a fenntartható innovációs folyamatokat, miközben támogatják a vállalatok közötti nyílt együttműködést. Kiemelt figyelmet érdemel az MI képzési programok fejlesztése, amelyek elősegíthetik a
technológia szélesebb körű elfogadását és alkalmazását különböző iparágakban.
Hivatkozások
Aquilani, B., Piccarozzi, M., Abbate, T., & Codini, A. (2020), “The role of open innovation and value co-creation in the challenging transition from industry 4.0 to society 5.0: Toward a theoretical framework”, Sustainability, 12(21), 8943, https://doi.org/10.3390/su12218943
Bécue, A., Gama, J., & Brito, P. Q. (2024), “AI’s effect on innovation capacity in the context of industry 5.0: a scoping review”, Artificial Intelligence Review, 57(8), 215. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10864-6
Bilgram, V., & Laarmann, F. (2023), “Accelerating innovation with generative AI: AI-augmented digital prototyping and innovation methods”, IEEE Engineering Management Review, 51(2), 18-25. https://doi.org/10.1109/EMR.2023.3272799
Chesbrough, H. W. (2003), Open innovation: The new imperative for creating and profiting from technology. Harvard Business Press, Boston.
Chesbrough, H. (2012), “Open Innovation: Where we’ve been and where we’re going”, Research Technology Management, 55(4), 20-27. https:// doi.org/10.5437/08956308X5504085
Chiarello, F., Gastaldi, L., & Martini, A. (2023), “Design and implementation of a text mining-based tool to support scoping reviews”, International Journal of Technology Management, 91(3-4).
Coccia, M., Roshani, S., & Mosleh, M. (2022), “Evolution of quantum computing: Theoretical and innovation management implications for emerging quantum industry”, IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 2270-2280. https://doi.org/10.1109/TEM.2022.3175633, 2270-2280
Ferràs, X., Hitchen, E. L., Tarrats-Pons, E., & Arimany-Serrat, N. (2020), “Smart tourism empowered by artificial intelligence: The case of Lanzarote”, Journal of Cases on Information Technology, 22(1), 1-13. https://doi.org/10.4018/ JCIT.2020010101
Füller, J., Hutter, K., & Kröger, N. (2021). “Crowdsourcing as a service–from pilot projects to sustainable innovation routines”, International Journal of Project Management, 39(2), 183-195. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2021.01.005
Gama, F., & Magistretti, S. (2023), “Artificial intelligence in innovation management: A review of innovation capabilities and a taxo nomy of AI applications”, Journal of Product Innovation Management, 42, 76-111. https://doi. org/10.1111/jpim.12698.
Guggenberger, T., Lockl, J., Röglinger, M., Schlatt, V., Sedlmeir, J., Stoetzer, J.-C., Urbach, N., & Völter, F. (2021), “Emerging digital tech nologies to combat future crises: Learnings from COVID-19 to be prepared for the futu re”, International Journal of Innovation and Technology Management, 18(04), 2140002, https://doi.org/10.1142/S0219877021400022, 2140002
Heimberger, H., Horvat, D., & Schultmann, F. (2024), “Correction: Exploring the factors dri ving AI adoption in production: a systematic literature review and future research agenda”, Information Technology and Management, 26(2), 271-271. https://doi.org/10.1007/s10799 024-00436-z
Johnson, P. C., Laurell, C., Ots, M., & Sandström, C. (2022), “Digital innovation and the effects of artificial intelligence on firms’ research and development–Automation or augmentation, exploration or exploitation?”, Technological Forecasting and Social Change, 179, 121636. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121636
Kuzior, A., Sira, M., & Brozek, P. (2023), “Use of Artificial Intelligence in Terms of Open Innovation Process and Management”, Sustainability, 15(9), 7205. org/10.3390/su15097205 https://doi.org/10.3390/su15097205
Minsky, M. L., Singh, P., & Sloman, A. (2004), “The St. Thomas Common Sense Symposium: Designing Architectures for Human-Level Intelligence”, AI Magazine, 25(2), 113-124. https://doi.org/10.1609/aimag.v25i2.1764
Misra, N. N., Dixit, Y., Al-Mallahi, A., Bhullar, M. S., Upadhyay, R., & Martynenko, A. (2022), “IoT, big data, and artificial intelligence in ag riculture and food industry”. IEEE Internet of things Journal, 9(9), 6305-6324. https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.2998584
Omohundro, S. M. (2008), “The Basic AI Drives”, In Wang, P, Goertzel, B., Franklin, S. (Eds.) Proceedings of the 2008 Conference on Artificial General Intelligence 2008: Proceedings of the First AGI Conference, IOS Press, Amsterdam, 483-492.
Russell, S., & Norvig, P. (2020), Artificial Intelligence A modern approach. Prentice Hall: Pearson Education, Inc., London
Russell, S., & Norvig, P. (2023), Mesterséges Intelligencia modern megközelítésben. Taramix Kiadó Kft., Budapest
Sohn, M., Yang, J., Sohn, J., & Lee, J.-H. (2023), “Digital healthcare for dementia and cognitive impairment: A scoping review”, International Journal of Nursing Studies 140, 104413. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2022.104413, 104413.
Verganti, R., Vendraminelli, L., & Iansiti, M. (2020), “Innovation and design in the age of artificial intelligence”, Journal of Product Innovation Management, 37(3), 212-227. https://doi.org/10.1111/jpim.12523
Warner, K. S., & Wägner, M. (2019), “Building dynamic capabilities for digital transformation: An ongoing process of strategic renewal”, Long Range Planning, 52(3), 326-349. https://doi.or g/10.1016/j.lrp.2018.12.001
Wu, S., Cheng, L., Huang, C., & Chen, Y. (2024), “The impact of open innovation on firms’ perfor mance in bad times: evidence from COVID-19 pandemic”, Eurasian Business Review, 657-694. https://doi.org/10.1007/s40821-024-00275-6
Yeung, J., Makke, O., MacNeille, P., & Gusikhin, O. (2017), “Smart device ink as an open in novation platform for connected car features and mobility applications”, SAE International Journal of Passenger Cars-Electronic and Electrical Systems, 10(1), 231-239. https://doi. org/10.4271/2017-01-1649
Yudkowsky, E. (2008), Artificial Intelligence as a positive and negative factor in global risk. In Bostrom N., Ćirković, M. M. (Eds.) Global Catastrophic Risk, Oxford University Press, New York, 308–345.
Downloads
Megjelent
Hogyan kell idézni
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2025 Marketing & Menedzsment
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
