The Role of Artificial Intelligence in the Supply Chain Risk Management Process

Purpose, originality and value – The following thesis aims to address three significant gaps in the existent knowledge: the role of specific artificial intelligence capabilities within each phase of the supply chain risk management process, the identification of drivers encouraging companies in the adoption of this technology and the detection of the main barriers encountered by companies when implementing artificial intelligence in this context. While bridging these significant gaps, the goal is to comprehend the perspectives of real-world enterprises and offer some fundamental suggestions for other businesses. Design, methodology and approach – To carry out this investigation, a multi-step research procedure has been implemented. The initial step involved conducting a literature review, which was crucial in identifying key gaps in existing knowledge and determining the appropriate approach to validate the proposed framework. Subsequently, the Preliminary research framework was tested through expert interviews, that allowed the timely collection and analysis of the gathered insights. As a result, the final research framework has been further refined and redesigned. Findings – The output of this thesis consists in (1) the identification of interconnections between AI capabilities and SCRM phases, (2) an overview of which are the challenges that companies face during the implementation of these technologies, and (3) a brief of the factors that motivate firms to adopt AI capabilities for handling supply chain risks. Practical and managerial implications – The proposed research framework gives an in-depth understanding of possible applications of AI in the SCRM process. Organizations may use it to understand barriers that may encounter in adopting AI for handling supply chain risks, and some potential solutions to overcome them. In addition, the factors that drive the decision to implement these solutions can help companies to understand the potential of this new emerging technology. Limits and future research – The research evidence that rather than taking a comprehensive approach to the SCRM procedure, present AI capabilities for risk management are concentrated on specialized and niche processes. Consequently, it opens possibilities for more study at the intersection of SCRM and AI. Furthermore, research needs to be done on how new emerging technologies, such as blockchain and IoT, might benefit from AI capabilities.

Scopo, originalità e valore - La presente tesi mira a colmare tre significative lacune nelle conoscenze attuali: il ruolo di specifiche capacità di intelligenza artificiale all'interno di ogni fase del processo di gestione del rischio della supply chain, l'identificazione dei driver che incoraggiano le aziende nell'adozione di questa tecnologia e l'individuazione delle principali barriere incontrate dalle aziende nell'implementazione dell'intelligenza artificiale in questo contesto. L'obiettivo è quello di comprendere le prospettive aziendali e di offrire alcuni suggerimenti fondamentali per altre organizzazioni. Design, metodologia e approccio - Per condurre questa ricerca, è stata attuata una procedura di ricerca in più fasi. La fase iniziale è stata una revisione della letteratura, fondamentale per definire la metodologia atta a validare il framework preliminare attraverso interviste con esperti, che hanno permesso di raccogliere e analizzare le informazioni raccolte. Di conseguenza, il framework di ricerca finale è stato ulteriormente perfezionato e ridisegnato. Risultati - Il risultato di questa tesi sono: (1) l'identificazione delle interconnessioni tra le soluzioni di IA e le fasi di SCRM, (2) una panoramica delle sfide che le aziende devono affrontare durante l'implementazione di queste tecnologie e (3) un resoconto dei fattori che motivano le aziende ad adottare soluzioni di IA per la gestione dei rischi della supply chain. Implicazioni pratiche e manageriali - Il framework di ricerca preliminare fornisce una comprensione approfondita delle possibili applicazioni dell'IA nel processo di SCRM. Le organizzazioni possono utilizzarlo per comprendere le barriere che possono incontrare nell'adozione dell'IA per la gestione dei rischi della supply chain e alcune potenziali soluzioni per superarle. Inoltre, i fattori che guidano la decisione di implementare queste soluzioni possono aiutare le aziende a comprendere il potenziale di questa nuova tecnologia emergente. Limiti e ricerche future - Questa tesi dimostra che, anziché adottare un approccio globale alla procedura SCRM, le attuali soluzioni di IA per la gestione dei rischi si concentrano su processi specializzati e di nicchia. Di conseguenza, si aprono possibilità di ulteriori studi sull'intersezione tra SCRM e IA. Inoltre, condurre ricerche su come le nuove tecnologie emergenti, come la blockchain e l'IoT, possano trarre vantaggio dalle capacità dell'IA colmerebbe questo divario nella letteratura.