Генеративный искусственный интеллект и предпринимательская эффективность: медиирующая и криволинейная роль амбидекстрии инноваций

Цель: опираясь на теорию ресурсов (resource-based view), данное исследование изучает, как внедрение генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и способности в области GenAI влияют на предпринимательскую эффективность (EP) в новых предприятиях. В частности рассматривается, как исследовательские инновации (exploratory innovation, ERI) и эксплуатирующие инновации (exploitative innovation, EII) медиируют эти взаимосвязи и как их согласованность или несогласованность влияет на результаты деятельности. Дизайн/методология/подход: на выборке из 329 основателей стартапов исследование применяет множественную линейную регрессию и полиномиальную регрессию с анализом поверхности отклика для проверки набора гипотез, выведенных из теоретической модели. Результаты: результаты показывают, что как внедрение GenAI, так и способности GenAI положительно влияют на EP, при этом эффект опосредуется через ERI и EII. Более того, сбалансированное сочетание ERI и EII усиливает показатели эффективности, тогда как несоответствующие комбинации их снижают. Практические выводы: исследование дает практические рекомендации предпринимателям и специалистам по цифровой стратегии, подчеркивая важность согласования инновационной деятельности при использовании GenAI для повышения эффективности. Научная новизна/значение: исследование расширяет литературу по GenAI и предпринимательству, выявляя, как амбидекстрия инноваций выступает ключевым механизмом, через который GenAI способствует EP, и демонстрирует полезность подхода подгонки (fit) с использованием анализа поверхности отклика.