Design of an intelligent decision support system on international business matters

The accelerating digital transformation of the global economy is forcing companies to rethink their approaches to internationalization and strategic decision-making. The increasingly complex external environment and instability of financial markets are calling into question traditional management approaches, especially for medium-sized enterprises with limited analytical resources. At the same time, advances in Artificial Intelligence (AI), machine learning (ML) and data analytics are creating new opportunities to improve strategic planning based on factual data. However, existing Decision Support Systems (DSS) often remain fragmented, insufficiently adaptive, and poorly aligned with the specific needs of internationalization processes. The aim of this thesis is to develop a conceptual and architectural framework for an Intelligent Decision Support System (IDSS) tailored to support internationalization decisions for SMEs. The study combines insights from International Business (IB) theory, decision-making sciences and AI research to identify existing gaps and formulate a basis for designing a human-centered information system. The study uses an integrative literature review and a process-oriented analysis of internationalization decision-making. Based on these principles, a multi-level system architecture is proposed, consisting of data collection and integration modules, analytical components using ML, scenario forecasting techniques and a user interface design to support decision-making. Particular attention is paid to database design, integration of data from multiple sources, alignment of analytical results with main business processes, application of algorithm for support decision-making and mathematical model design of market evaluation. The author of this study also conducts an economic justification of IDSS, thereby proving the feasibility of the proposed solution. As a result, the IDSS for internationalization supports the entire cycle of an IB project and provides a plan for developing AI-based instrument that in particularly suits for Italian SMEs.

L’accelerazione della trasformazione digitale dell’economia globale sta costringendo le aziende a ripensare il loro approccio all’internazionalizzazione e al processo decisionale strategico. Il contesto esterno sempre più complesso e l’instabilità dei mercati finanziari stanno mettendo in discussione gli approcci gestionali tradizionali, in particolare per le medie imprese con risorse analitiche limitate. Allo stesso tempo, i progressi nell’Intelligenza Artificiale (AI), nel Machine Learning (ML) e nell’analisi dei dati stanno creando nuove opportunità per migliorare la pianificazione strategica basata su dati concreti. Tuttavia, i Sistemi di Supporto Decisionale (DSS) esistenti rimangono spesso frammentati, insufficientemente adattabili e scarsamente allineati alle esigenze specifiche dei processi di internazionalizzazione. L’obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare un quadro concettuale e architettonico per un sistema Intelligente di Supporto Decisionale (IDSS) su misura per sostenere le decisioni di internazionalizzazione delle SME. Lo studio combina le conoscenze della teoria del Business Internazionale (IB), delle scienze decisionali e della ricerca sull’AI per identificare le lacune esistenti e formulare una base per la progettazione di un sistema informativo incentrato sull’uomo. Lo studio utilizza una revisione sistematica della letteratura e un’analisi orientata al processo del processo decisionale di internazionalizzazione. Sulla base di questi principi, viene proposta un’architettura di sistema multilivello, composta da moduli di raccolta e integrazione dei dati, componenti analitici che utilizzano il ML, tecniche di previsione degli scenari e un’interfaccia utente progettata per supportare il processo decisionale. Particolare attenzione è rivolta alla progettazione del database, all’integrazione di dati provenienti da più fonti, all’allineamento dei risultati analitici con i processi aziendali chiave, all’applicazione di algoritmi a supporto del processo decisionale e alla progettazione di modelli matematici di valutazione del mercato. L’autore di questo studio conduce anche una giustificazione economica dell’IDSS, dimostrando così la fattibilità della soluzione proposta. Di conseguenza, l’IDSS per l’internazionalizzazione supporta l’intero ciclo di un progetto IB e fornisce un piano per lo sviluppo di uno strumento basato sull’intelligenza artificiale particolarmente adatto alle SME italiane.