Building an Artificial Intelligence department: a framework for organizational design and operational integration

Organizations are increasingly implementing Artificial Intelligence (AI) solutions to enhance efficiency and improve decision-making processes; however, some companies are facing challenges going from isolated pilots to scalable AI solutions. In this context, it is expected that organizations include departments that account and institutionalize AI to reap benefits and manage risks of using it. This thesis explores how companies can build and integrate an AI department into established organizations by proposing a six-pillar framework (AI strategy, organizational structure and governance, people and culture, data and technology, processes, and ethics and compliance) that includes design choices, key artifacts and KPIs, supported by a five stages roadmap (design, build, integrate, scale and institutionalize) to guide the journey. The model is supported by a review of relevant organizational design theories and AI frameworks to identify key factors and bridge the gaps between strategy and execution. Furthermore, it was validated with a real-world context with the application in a case of study of an oil and gas equipment manufacturer company. This thesis contributes with theoretical clarity and practical guidance for organizations looking forward to building AI departments that deliver value to their business.

Le organizzazioni stanno implementando sempre più soluzioni di Intelligenza Artificiale (IA) per migliorare l'efficienza e i processi decisionali; tuttavia, alcune aziende si trovano ad affrontare difficoltà nel passaggio da progetti pilota isolati a soluzioni di IA scalabili. In questo contesto, ci si aspetta che le organizzazioni includano dipartimenti che contabilizzino e istituzionalizzino l'IA per trarne i benefici e gestirne i rischi. Questa tesi esplora come le aziende possano creare e integrare un dipartimento di IA nelle organizzazioni consolidate, proponendo un framework a sei pilastri (strategia di IA, struttura organizzativa e governance, persone e cultura, dati e tecnologia, processi, etica e conformità) che include scelte progettuali, artefatti chiave e KPI, supportati da una roadmap in cinque fasi (progettazione, sviluppo, integrazione, scalabilità e istituzionalizzazione) per guidare il percorso. Il modello è supportato da una revisione delle teorie di progettazione organizzativa e dei framework di IA pertinenti per identificare i fattori chiave e colmare le lacune tra strategia ed esecuzione. Inoltre, è stato validato in un contesto reale con l'applicazione in un caso di studio di un'azienda produttrice di apparecchiature per il settore petrolifero e del gas. Questa tesi fornisce chiarezza teorica e indicazioni pratiche alle organizzazioni che desiderano creare dipartimenti di intelligenza artificiale in grado di apportare valore al loro business.