مدل مفهومی تأثیر هوش مصنوعی بر نوآوری مدلهای کسبوکار چرخشی
محورهای موضوعی : نظام ها و خدمات اطلاعاتی
1 - کارشناسی ارشد رشته مدیریت کسب و کار (MBA)، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران
کلید واژه: هوش مصنوعی, قابلیتهای پویا, مدلهای کسبوکار چرخشی, اقتصاد چرخشی, نوآوری مدل کسبوکار, مسیرهای چرخشی. ,
چکیده مقاله :
این مطالعه با هدف تبیین سازوکارهای علّی پیونددهنده ظرفیتهای هوش مصنوعی با نوآوری در مدلهای کسبوکار چرخشی، یک مرور نظاممند تلفیقی انجام شده است. در مرحله جستوجو، بیش از ۵۰ مقاله مرتبط منتشرشده در بازه زمانی ۲۰۱۵–۲۰۲۵ شناسایی و غربال شدند و در نهایت ۱۲ مقاله کلیدی بر اساس معیارهای تمرکزی و کیفیتی برای تحلیل عمیق انتخاب گردیدند. فرآیند تحلیل در سه مرحله اجرا شد: غربالگری و انتخاب مقالات بر اساس محورهای موضوعی و روششناختی؛ بازخوانی و تحلیل محتوای عمقی برای استخراج سازهها، روابط و مکانیسمهای علّی؛ تلفیق نظری برای ساخت یک معماری مفهومی یکپارچه. بر اساس تلفیق یافتهها، مدل مفهومی پیشنهادی نشان میدهد که ظرفیتهای ادراکی، پیشبینیکننده و تجویزی هوش مصنوعی از طریق سه مکانیسم اصلی، قابلیتهای پویا را فعال کرده و در نتیجه نوآوری در خلق، ارائه و کسب ارزش مدلهای کسبوکار چرخشی را شکل میدهند. این نوآوریها مسیرهای چرخشی را فعال کرده و با حلقههای بازخورد اطلاعاتی و یادگیری تقویتی، پویایی زمانمند و مزیت تجمعی پدید میآورند. مقاله ضمن تشریح ورودی/خروجی هر سازه و پیشنهاد شاخصهای اندازهگیری، سه دستاورد نظری–کاربردی دارد: تبدیل توانهای هوش مصنوعی به سازوکارهای مشخص و قابلآزمون در چارچوب قابلیتهای پویا؛ یکپارچهسازی دیدگاههای پراکنده در ادبیات اقتصاد چرخشی، قابلیتهای پویا و هوش مصنوعی در یک چارچوب مکانیکی؛ ارائه راهنماییهای عملی برای مدیران و سیاستگذاران درباره زیرساختها و شرطهای مرزی لازم برای پیادهسازی مدلهای کسبوکار چرخشی مبتنی بر هوش مصنوعی. این چارچوب میتواند مبنای مطالعات تجربی بعدی، طراحی سیاست و توسعه پلتفرمهای مدیریت چرخهعمر محصول باشد.
This study conducts an integrative systematic review aimed at elucidating the causal mechanisms linking artificial intelligence (AI) capabilities to innovation in circular business models. During the search process, more than 50 relevant publications from 2015–2025 were identified and screened, from which 12 high-quality and thematically aligned articles were ultimately selected for in-depth analysis. The analytical procedure comprised three stages: (1) screening and selecting studies based on thematic and methodological criteria; (2) iterative reading and in-depth content analysis to extract constructs, relationships, and causal mechanisms; and (3) theoretical synthesis to develop a unified conceptual architecture. The synthesized findings indicate that AI’s perceptive, predictive, and prescriptive capacities activate dynamic capabilities through three primary mechanisms, which in turn drive innovation in the value creation, delivery, and capture components of circular business models. Such innovations enable circularity pathways and, through information feedback loops and reinforcement learning, generate temporal dynamics and cumulative advantage. In addition to detailing the inputs, outputs, and suggested measurement indicators for each construct, the article makes three theoretical and practical contributions: (i) translating AI capabilities into explicit and testable mechanisms within the dynamic capabilities framework; (ii) integrating fragmented insights from the circular economy, dynamic capabilities, and AI literature into a single mechanistic framework; and (iii) offering actionable guidance for managers and policymakers regarding the necessary infrastructures and boundary conditions for implementing AI-enabled circular business models. This framework provides a foundation for future empirical research, policy design, and the development of product life-cycle management platforms.
[1] Chauhan, C., Parida, V., & Dhir, A. (2022). Linking circular economy and digitalisation technologies: A systematic literature review of past achievements and future promises. Technological Forecasting and Social Change, 177, 121508.
[2] Nußholz, J. L. K. (2017). Circular business models: Defining a concept and framing an emerging research field. Sustainability, 9(10), 1810.
[3] Shakir, I. A. (2025). Artificial intelligence and circular economy in practice: The role of dynamic capabilities at the organizational level. Institute of Management Paper Series, Sant’Anna School of Advanced Studies.
[4] Fallahi, S., Mellquist, A.-C., Mogren, O., Listo Zec, E., Algurén, P., & Hallquist, L. (2023). Financing solutions for circular business models: Exploring the role of business ecosystems and artificial intelligence. Business Strategy and the Environment, 32(6), 3233–3248.
[5] Madanaguli, A., Sjödin, D., Parida, V., & Mikalef, P. (2024). Artificial intelligence capabilities for circular business models: Research synthesis and future agenda. Technological Forecasting and Social Change, 200, 123189.
[6] Sjödin, D., Parida, V., & Kohtamäki, M. (2023). Artificial intelligence enabling circular business model innovation in digital servitization: Conceptualizing dynamic capabilities, AI capacities, business models and effects. Technological Forecasting and Social Change, 197, 122903.
[7] Tutore, I., Parmentola, A., Costagliola di Fiore, M., & Calza, F. (2024). A conceptual model of artificial intelligence effects on circular economy actions. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 31(5), 4772–4782.
[8] Rossi, J., Bianchini, A., & Guarnieri, P. (2020). Circular economy model enhanced by intelligent assets from Industry 4.0: The proposition of an innovative tool to analyze case studies. Sustainability, 12(17), 7147.
[9] Ranta, V., Aarikka-Stenroos, L., & Väisänen, J.-M. (2021). Digital technologies catalyzing business model innovation for circular economy—Multiple case study. Resources, Conservation and Recycling, 164, 105155.
[10] Özsoy, T. (2023). The role of artificial intelligence in facilitating the transition to a circular economy. İstanbul Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 369–389.
[11] Umar, M. B., Umar, S. I., Kurah, I. M., & Abdulhamid, A.-A. (2025). Application of AI in the circular economy: Development finance institutions’ role in resource optimization in the industry. Journal of Statistical Sciences and Computational Intelligence, 1(2), 124–137.
[12] He, S., Liu, X., Hou, Z., Zhou, L., & Zhang, M. (2025). Understanding AI-enabled business model: An integrated bibliometric and systematic literature review. SSRN Electronic Journal.
