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Adoption of Artificial Intelligence in Companies: A Strategic Analysis from the Top Management Perspective. Maldonado Canca, Luis Alfonso Casado-Molina, Ana María Cabrera-Sánchez, Juan Pedro Empresas - Gestión - Tesis doctorales Innovaciones tecnológicas Esta tesis doctoral, titulada "Adopción de la Inteligencia Artificial en las empresas: Un Análisis Estratégico desde la Perspectiva de la Alta Dirección", examina los factores que impulsan o frenan la adopción de la inteligencia artificial (IA) en las organizaciones, con especial atención al papel estratégico de los CEOs como tomadores de decisiones. A través de una combinación metodológica rigurosa que integra revisiones sistemáticas de literatura y estudios empíricos con directivos de empresas españolas, se desarrollan y validan modelos teóricos aplicables a distintos contextos organizativos. La investigación se estructura en torno a dos objetivos principales: (1) identificar los factores que influyen en la decisión de adoptar IA desde la alta dirección, y (2) evaluar la validez de modelos tradicionales como el UTAUT en el entorno actual. A partir de estos objetivos, se desarrollan cinco estudios centrados en la implementación de IA en procesos internos, marketing, captación de clientes y decisiones de compra por parte de CEOs sin experiencia previa en esta tecnología. Entre los hallazgos más relevantes, destacan como impulsores la infraestructura tecnológica, el valor percibido, la confianza y la seguridad, mientras que factores como los costes de respuesta, la ansiedad tecnológica y la aversión a la IA actúan como barreras. Los resultados muestran que los modelos tradicionales resultan insuficientes en ciertos contextos, por lo que se proponen tres modelos adaptados y uno nuevo enfocado en la intención de compra. La tesis contribuye con un marco conceptual sólido y recomendaciones prácticas orientadas a la alta dirección y a los desarrolladores de soluciones de IA, facilitando una adopción más efectiva, estratégica y contextualizada en el tejido empresarial actual. 2025-06-20T11:03:42Z 2025-06-20T11:03:42Z 2025-06-20T11:03:42Z 2025 doctoral thesis https://hdl.handle.net/10630/39086 eng http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ embargoed access Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional UMA Editorial