L’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più rilevante nella transizione verso modelli di economia circolare, ma la letteratura chiarisce ancora solo parzialmente attraverso quali meccanismi essa contribuisca alla riconfigurazione dei processi, delle capacità organizzative e delle relazioni ecosistemiche. Muovendo dalla prospettiva delle dynamic capabilities e dalla letteratura sui circular business models, il lavoro esplora il ruolo dell’AI come infrastruttura cognitiva in tre casi qualitativi italiani. L’analisi, ancora in corso, suggerisce che l’AI può rafforzare sensing, seizing e reconfiguring, contribuire ad allentare alcune path dependencies e sostenere nuove forme di orchestrazione inter-organizzativa. Al tempo stesso, emergono tensioni legate a standardizzazione dei dati, dipendenze digitali e necessità di competenze di traduzione tra tecnologia, processi e attori dell’ecosistema. Il contributo propone quindi una lettura preliminare del legame tra AI, capacità dinamiche e innovazione circolare.
L’intelligenza artificiale come infrastruttura cognitiva per la transizione circolare: il ruolo delle dynamic capabilities / Turriziani, L., Sciarelli, M., Prisco, A., Percuoco, M.. - (2026). (Sinergie-SIMA 2026 Management Conference ).
L’intelligenza artificiale come infrastruttura cognitiva per la transizione circolare: il ruolo delle dynamic capabilities
LORENZO TURRIZIANI;MAURO SCIARELLI;ANNA PRISCO;MARTINA PERCUOCO
2026
Abstract
L’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più rilevante nella transizione verso modelli di economia circolare, ma la letteratura chiarisce ancora solo parzialmente attraverso quali meccanismi essa contribuisca alla riconfigurazione dei processi, delle capacità organizzative e delle relazioni ecosistemiche. Muovendo dalla prospettiva delle dynamic capabilities e dalla letteratura sui circular business models, il lavoro esplora il ruolo dell’AI come infrastruttura cognitiva in tre casi qualitativi italiani. L’analisi, ancora in corso, suggerisce che l’AI può rafforzare sensing, seizing e reconfiguring, contribuire ad allentare alcune path dependencies e sostenere nuove forme di orchestrazione inter-organizzativa. Al tempo stesso, emergono tensioni legate a standardizzazione dei dati, dipendenze digitali e necessità di competenze di traduzione tra tecnologia, processi e attori dell’ecosistema. Il contributo propone quindi una lettura preliminare del legame tra AI, capacità dinamiche e innovazione circolare.| File | Dimensione | Formato | |
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