THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DATA-DRIVEN MANAGEMENT: METHODS, LIMITATIONS, AND IMPACTS ON ORGANIZATIONAL EFFICIENCY
DOI:
https://doi.org/10.56238/revgeov17n2-055Keywords:
Artificial Intelligence, Data Management, Organizational Efficiency, Digital TransformationAbstract
Digital transformation drives organizations to adopt Artificial Intelligence (AI) systems to optimize decision-making processes. This study analyzes how AI transforms data-driven management, identifying applied methods, technical limitations, and impacts on organizational efficiency. The methodology adopts a qualitative exploratory approach, based on a bibliographic review of recent scientific publications. The results demonstrate that AI enhances predictive analytics, automates operational tasks, and reduces costs, but faces challenges related to data quality, algorithmic biases, and organizational resistance. The research concludes that effective AI integration requires robust technological infrastructure, continuous professional training, and ethical governance. The study contributes to understanding the mechanisms by which AI redefines contemporary management practices, offering insights for strategic implementations in diverse organizational contexts.
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