| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Uzņēmējdarbība un vadīšana |
| Nosaukums |
Mākslīgā intelekta izmantošanas izaicinājumi un iespējas konkurētspējas paaugstināšanai Turcijas mazajos un vidējos uzņēmumos |
| Nosaukums angļu valodā |
Challenges and Opportunities of AI Adoption to Increase the Competitiveness of Turkish SMEs |
| Struktūrvienība |
22000 Inženierekonomikas un vadības fakultāte |
| Darba vadītājs |
Vladimirs Šatrevičs |
| Recenzents |
Kristaps Freimanis |
| Anotācija |
Sait Ustunkol. Mākslīgā intelekta ieviešanas izaicinājumi un iespējas Turcijas mazo un vidējo uzņēmumu konkurētspējas paaugstināšanai: maģistra darbs / Sait Ustunkol, Vladimirs Šatrevičs. (2026) Rīga: RTU Inženierekonomikas un vadības fakultāte, profesionālā maģistra studiju programma “Uzņēmējdarbība un vadība”, 91 lpp.
Maģistra darbs sastāv no ievada, trim daļām, secinājumiem un priekšlikumiem. Darba apjoms ir 94 lappuse, tajā ir 4 attēls, 21 tabula un bibliogrāfija ar 42 avotiem. Darbam ir 5 pielikumi.
Pētījuma mērķis ir analizēt mākslīgā intelekta ieviešanas izaicinājumus un iespējas Turcijas mazajos un vidējos uzņēmumos, integrējot Resursu bāzes skatījuma (RBV), Dinamisko spēju (DC) un Inovāciju difūzijas (DOI) teorētiskos ietvarus.
Darba 1. daļā tiek analizēti mākslīgā intelekta ieviešanas teorētiskie pamati, mazie un vidējie uzņēmumi, Resursu bāzes skatījuma teorija, Dinamisko spēju teorija un Inovāciju difūzijas teorija. Nodaļā tiek apskatīta arī digitālā transformācija, ar MI saistītās organizatoriskās spējas, kā arī galvenie šķēršļi un iespējas, kas ietekmē MVU.
Darba 2. daļā tiek aprakstīta pētījuma metodoloģija, tostarp kvalitatīvās un kvantitatīvās pētījuma pieejas, gadījumu izpēte, interviju analīze un SPSS balstītas kvantitatīvās analīzes metodes.
Darba 3. daļā tiek prezentēti empīriskie rezultāti un diskusija par mākslīgā intelekta ieviešanu Turcijas MVU. Nodaļā analizēti gadījumu pētījumi, interviju rezultāti un kvantitatīvās analīzes rezultāti, izvērtējot saistību starp organizatoriskajiem resursiem, dinamiskajām spējām un MI ieviešanas rezultātiem.
Svarīgākie pētījuma secinājumi norāda, ka mākslīgā intelekta ieviešana MVU ir atkarīga ne tikai no tehnoloģiskās infrastruktūras, bet arī no vadības spējām, organizatoriskās pielāgošanās, digitālajām prasmēm un institucionālā atbalsta. Pētījuma rezultāti arī parāda, ka dinamiskās spējas un stratēģiska resursu pārvaldība būtiski ietekmē veiksmīgu MI ieviešanu un ilgtermiņa konkurētspēju MVU. |
| Atslēgas vārdi |
Atslēgvārdi: mākslīgais intelekts, MVU, RBV, dinamiskās spējas, inovāciju difūzija, Turcija |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Keywords: Artificial Intelligence, SMEs, RBV, Dynamic Capabilities, Diffusion of Innovation, Türkiye |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
14.05.2026 13:20:39 |
