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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-02022026-104021


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
CASUCCI, ANDREA
URN
etd-02022026-104021
Titolo
Intelligenza artificiale e cambiamento organizzativo: modelli e applicazioni per la transizione digitale
Dipartimento
ECONOMIA E MANAGEMENT
Corso di studi
STRATEGIA, MANAGEMENT E CONTROLLO
Relatori
relatore Sassetti, Sara
Parole chiave
  • cambiamento organizzativo (change management)
  • intelligenza artificiale (artificial intelligence)
Data inizio appello
24/02/2026
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
24/02/2066
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
L'elaborato tratta dell'intelligenza artificiale come fonte per il cambiamento organizzativo.
Partendo da una prima parte teorica dove si descrivono le terminologie affini alla transizione digitale e l'analisi delle diverse tipologie di IA si procede al capitolo due che descrive a livello tecnico come funziona la IA predittiva e come venga realizzata, applicata e monitorata a livello organizzativo.
Il terzo capitolo descrive tre tipologie di cambiamento organizzativo (Lewin, ADKAR, Kotter) focalizzandosi sulle variabili critiche nella fase del moving del modello di Lewin e cosa fare per scongiurare possibili effetti negativi.
Prima dell'ultimo capitolo si analizza come occorre integrare l'IA all'interno dell'organizzazione mediante la descrizione del modello T-O-P dove tutte e tre le dimensioni devono essere in equilibrio per generare effetti positivi reali.
L'ultimo capitolo ha l'obiettivo di individuare delle best practices mediante l'analisi e la descrizione di 2 casi di successo nell'applicazione dell'IA (Walmart, Ocado) e di un caso di insuccesso (Zillow) mediante un confronto con il modello T-O-P, dimostrando che il successo dell'implementazione dell'IA deriva non solo dall'utilizzo di una buona tecnologia ma da una collaborazione socio tecnica.


The paper discusses artificial intelligence as a source for organizational change.
Starting from a first theoretical part describing the terminologies related to the digital transition and analyzing the different types of AI, we proceed to chapter two which describes at a technical level how predictive AI works and how it is implemented, applied and monitored at an organizational level.
The third chapter describes three types of organizational change (Lewin, ADKAR, Kotter) focusing on the critical variables in the moving phase of Lewin's model and what to do to avoid possible negative effects.
Before the last chapter, we analyze how AI needs to be integrated within the organization by describing the TOP model where all three dimensions must be in equilibrium to generate real positive effects.
The final chapter aims to identify best practices by analyzing and describing two success stories in AI application (Walmart, Ocado) and one failure story (Zillow) by comparing them with the TOP model, demonstrating that successful AI implementation stems not only from the use of good technology but also from socio-technical collaboration.
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