AI and Experimental Approaches (Growth Hacking, Lean Startup, Design Thinking, Agile)

Le organizzazioni adottano sempre più tecnologie AI per accelerare le loro prestazioni e la capacità di adattarsi alle dinamiche di mercato. Questo studio esamina come le organizzazioni implementano l'AI in metodologie sperimentali come growth hacking, lean startup, design thinking e metodologia agile per migliorare efficienza ed efficacia. Abbiamo eseguito una revisione sistematica della letteratura di lavori pubblicati indicizzati nei database Web of Science (WOS) e Scopus per valutare l'integrazione dell'AI con approcci sperimentali. Cercando le nostre parole chiave definite e limitando i campioni ai nostri criteri di inclusione, abbiamo raggiunto un campione che includeva 37 articoli da analizzare. Abbiamo generato informazioni sulla letteratura all'intersezione tra AI e approcci sperimentali alla ricerca. Abbiamo identificato diverse tecnologie AI utilizzate da queste metodologie e come traggono vantaggio da questa applicazione. I nostri risultati indicano che l'AI svolge un ruolo fondamentale nel potenziare queste metodologie offrendo strumenti avanzati per l'analisi dei dati, il feedback in tempo reale, l'automazione e l'ottimizzazione dei processi. Ad esempio, l'analisi basata sull'intelligenza artificiale migliora il processo decisionale nell'hacking della crescita, semplifica i cicli iterativi nelle startup snelle, aumenta la creatività nel design thinking e ottimizza la definizione delle priorità delle attività nella metodologia agile. Inoltre, abbiamo identificato diversi casi reali che hanno utilizzato con successo l'intelligenza artificiale in strategie sperimentali e hanno migliorato le loro prestazioni in vari settori. Tuttavia, nonostante i chiari vantaggi dell'integrazione dell'intelligenza artificiale, le organizzazioni affrontano barriere come lacune di competenze, preoccupazioni etiche e problemi di governance dei dati. Per affrontare queste sfide è necessario un approccio strategico all'adozione dell'intelligenza artificiale, che includa la formazione della forza lavoro, una rigorosa gestione dei dati e il rispetto di standard etici. Questa ricerca conclude che un'efficace adozione dell'intelligenza artificiale può migliorare significativamente le prestazioni degli approcci sperimentali, offrendo alle organizzazioni un vantaggio competitivo in mercati dinamici e in evoluzione.

Organizations increasingly adopt AI technologies to accelerate their performance and capacity to adapt to market dynamics. This study examines how organizations implement AI to experimental methodologies such as growth hacking, lean startup, design thinking , and agile methodology to enhance efficiency and effectiveness. We performed a systematic literature review of published works indexed in the Web of Science (WOS) and Scopus databases to assess AI integration with experimental approaches. By searching our defined keywords and restricting samples to our inclusion criteria, we reached a sample including 37 articles to analyze. We generated insight into literature at the intersection of AI and experimental approaches to research. We identified different AI technologies used by these methodologies and how they benefit from this application. Our findings indicate that AI plays a pivotal role in enhancing these methodologies by offering advanced tools for data analysis, real-time feedback, automation, and process optimization. For instance, AI - driven analytics improve decision-making in growth hacking, streamline iterative cycles in lean startups, enhance creativity in design thinking, and optimize task prioritization in agile methodology. Furthermore, we identified several real-world cases that successfully utilized AI in experimental strategies and improved their performance across various industries. However, despite the clear advantages of AI integration, organizations face barriers such as skill gaps, ethical concerns, and data governance issues. Addressing these challenges requires a strategic approach to AI adoption, including workforce training, s trict data management, and following ethical standards. This research concludes that effective AI adoption can significantly enhance the performance of experimental approaches, offering organizations a competitive edge in dynamic and evolving markets.