A inovação tecnológica a nível empresarial veio promover uma mudança ao nível da cultura organizacional, do plano de negócios, e da eficiência operacional das empresas. Ao adotar tecnologias como a inteligência artificial (IA), as empresas enfrentam novos desafios, como o investimento financeiro, a segurança e privacidade de dados, ou a falta de conhecimento sobre a aplicação desta nova tecnologia. De forma a possibilitar a transformação e implementação tecnológica efetiva nas PMEs, é necessário um conhecimento sobre o negócio e tomada de decisões complexas por parte dos seus líderes e gestores para alcançar vantagem competitiva sustentável. Desta forma, a presente dissertação tem como objetivo a elaboração de um modelo claro e estruturado de apoio à tomada de decisão e que possibilite hierarquizar iniciativas de capacitação das PMEs na Era da IA. O modelo desenvolvido tem por base uma abordagem metodológica construtivista, que promove a partilha de experiências e conhecimento de um painel de especialistas relativamente à temática de estudo. Especificamente, assenta numa combinação de mapeamento cognitivo, Nominal Group Technique (NGT), Interpretive Structural Modeling (ISM), algoritmo de Warshall, e Matrice d’Impacts Croisés Multiplication Appliquée à un Classement (MICMAC). O processo de aplicação é dinâmico e iterativo e os resultados obtidos permitem identificar as áreas de atuação relevantes e relações de causalidade entre iniciativas relacionadas com as PMEs e a sua capacitação na Era da IA.

Technological innovation at the business level has promoted a change in the organizational culture, business planning, and operational efficiency within companies. By adopting technologies like artificial intelligence (AI), companies face new challenges, such as financial investment, data security and privacy, and a lack of knowledge about applying this new technology. To enable effective technological transformation and implementation in SMEs, managers and leaders need to be qualified and knowledgeable in these new and complexed technologies to achieve a sustainable competitive advantage. Thus, the aim of this dissertation is to develop a clear and structured decisionmaking support model that enables the prioritisation of initiatives empowering SMEs in the AI Era. The developed model is based on a constructivist methodological approach, which promotes the sharing of experiences and knowledge by a panel of experts on the subject matter. Specifically, it is based on a combination of cognitive mapping, Nominal Group Technique (NGT), Interpretive Structural Modeling (ISM), Warshall algorithm, and Matrice d’Impacts Croisés Multiplication Appliquée à un Classement (MICMAC). The application process is dynamic and iterative, and the results obtained allow for the identification of relevant areas and causal relationships among initiatives related to SMEs and their empowerment in the AI Era.