مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

گرایش به استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر منابع نوآورانه: نقش تعدیل‌کننده فرهنگ دیجیتال سازمانی، ناپایداری محیطی و سندرم ابداع نشده در اینجا

نوع مقاله : مقاله علمی-پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مدیریت و حسابداری، موسسه آموزش عالی نبی اکرم، تبریز، ایران.
2 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، اقتصاد و حسابداری، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی،آذربایجان شرقی، ایران.
3 استادیار، گروه مدیریت و حسابداری، موسسه آموزش عالی نبی اکرم(ص)، تبریز، ایران.
4 استادیار، گروه مدیریت بازرگانی، واحد بناب، دانشگاه آزاد اسلامی، بناب، ایران.
چکیده
این پژوهش با هدف بررسی تأثیر منابع نوآوران شامل منابع نوآوری داخلی و شبکه‌های نوآوری مشارکتی بر گرایش به استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌ها طراحی شده است. مطالعه حاضر چارچوب نظری یکپارچه‌ای ارائه می‌دهد که بر ادغام دیدگاه مبتنی بر منابع و نظریه انتخاب استراتژیک استوار است. در این چارچوب، منابع نوآورانه به‌عنوان عامل اصلی و محوری در نظر گرفته می‌شوند، در حالی که عوامل سازمانی از جمله فرهنگ دیجیتال سازمانی و سندرم «ابداع‌نشده در اینجا» و عوامل محیطی به‌ویژه ناپایداری محیطی به‌عنوان متغیرهای تعدیل‌کننده عمل می‌کنند. روش پژوهش از نوع توصیفی-همبستگی و با رویکرد کمّی بوده و داده‌ها از 390 نفر از کارکنان و مدیران شعب بیمه در استان آذربایجان شرقی در سال 1404 جمع‌آوری شده است. ابزار گردآوری داده‌ها، پرسشنامه‌های استاندارد مبتنی بر مقیاس‌های تأییدشده در ادبیات پژوهش است. تحلیل داده‌ها با استفاده از مدل‌سازی معادلات ساختاری در نرم‌افزار SmartPLS 4 انجام گرفته و شاخص‌های روایی و پایایی مدل به‌صورت رضایت‌بخش تأیید شده‌اند. یافته‌ها نشان می‌دهند که هر دو نوع منبع نوآورانه داخلی و شبکه‌ای تأثیر مثبت و معناداری بر گرایش به هوش مصنوعی دارند. ناپایداری محیطی این روابط را به‌صورت منفی تعدیل می‌کند، در حالی که فرهنگ دیجیتال سازمانی آن‌ها را به‌صورت مثبت تقویت می‌نماید. همچنین، سندرم «ابداع‌نشده در اینجا» اثر دوگانه‌ای از خود نشان می‌دهد: از یک سو، رابطه بین منابع داخلی و گرایش به هوش مصنوعی را تقویت کرده و اعتماد سازمانی را افزایش می‌دهد، از سوی دیگر، رابطه بین شبکه‌های نوآوری مشارکتی و این گرایش را به‌دلیل مقاومت در برابر ایده‌های خارجی، تضعیف می‌کند. نوآوری این پژوهش در ارائه و تأیید تجربی یک مدل مفهومی است که اولویت را به منابع نوآورانه به‌عنوان پایه‌های اصلی گرایش به هوش مصنوعی می‌دهد و در عین حال نقش تعدیل‌کننده عوامل محیطی، فرهنگی و شناختی را در یک صنعت حساس به داده یعنی بیمه به‌صورت هم‌زمان و در یک چارچوب یکپارچه بررسی می‌کند. این یافته‌ها نه‌تنها به غنای ادبیات نظری در حوزه‌های استراتژی دیجیتال، نوآوری و پذیرش فناوری کمک می‌کنند، بلکه راهنمایی‌های عملیاتی و مبتنی بر شواهدی برای طراحی و اجرای مؤثر استراتژی‌های هوش مصنوعی در سازمان‌های خدماتی ارائه می‌دهند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Tendency to Use Artificial Intelligence Based on Innovative Resources: The Moderating Role of Organizational Digital Culture, Environmental Instability, and the “Not-Invented-Here” Syndrome

نویسندگان English

Saleh Hossein nezhad Azhiri 1
Majid Pabarjay Zanjani 2
Leila Farvizi 3
Abbas Sangi Nurpur 4
1 Department of Management, and Accounting, University Collage of Nabi Akram (UCNA),Tabriz, Iran.
2 PhD Candidate, Department of Management, Faculty of Management, Economics and Accounting, Tabriz Branch, Islamic Azad University, East Azerbaijan, Iran.
3 Assistant Professor, Department of Management and Accounting University Collage of Nabi Akram (UCNA), Tabriz, Iran.
4 Assistant Professor, Department of Business Administration, Bonab Branch, Islamic Azad University, Bonab, Iran.
چکیده English

This study is designed to examine the impact of innovative resources comprising internal innovative resources and collaborative innovation networks on the tendency to use artificial intelligence (AI) within organizations. The present research proposes an integrated theoretical framework grounded in the synthesis of the Resource-Based View (RBV) and Strategic Choice Theory. Within this framework, innovative resources are positioned as the primary and central drivers, while organizational factors including organizational digital culture and the “Not-Invented-Here” syndrome and environmental factors particularly environmental instability serve as moderating variables. The research adopts a descriptive-correlational design with a quantitative approach. Data were collected from 390 employees and managers of insurance branches in East Azerbaijan Province, Iran, in the year 1404 (2025). The data collection instrument consists of standardized questionnaires based on validated measurement scales drawn from the existing literature. Data analysis was performed using Structural Equation Modeling (SEM) in SmartPLS 4 software, and model reliability and validity indices were confirmed as satisfactory. Findings indicate that both types of innovative resources internal and network-based exert a positive and significant influence on the tendency to adopt AI. Environmental instability negatively moderates these relationships, whereas organizational digital culture positively strengthens them. Furthermore, the NIH syndrome demonstrates a dual effect: on one hand, it enhances the relationship between internal innovative resources and AI tendency by reinforcing organizational self-reliance; on the other hand, it weakens the link between collaborative innovation networks and AI tendency due to resistance against external ideas. The novelty of this research lies in the development and empirical validation of a conceptual model that prioritizes innovative resources as the foundational basis of AI orientation, while simultaneously examining within a unified framework the moderating roles of environmental, cultural, and cognitive factors in a data-sensitive industry: insurance. These findings not only enrich the theoretical literature on digital strategy, innovation, and technology adoption but also provide practical, evidence-based guidance for the effective design and implementation of AI strategies in service-oriented organizations.

کلیدواژه‌ها English

environmental instability
innovative resources
organizational digital culture
tendency to use artificial intelligence
آراسته، حمیدرضا.، و خبازه، کبری. (1402). نقش هوش مصنوعی و تحول در آموزش عالی. نشریه نشاء علم، 14(1)، 118.
برادران، مسعود.، فراحی، محمد مهدی.، و آبادی‌خواه، مطهره. (1400). طراحی مدل مدیریت استراتژیک در دانشگاه فردوسی مشهد با استفاده از تئوری داده‌بنیاد. مجله پژوهش‌های ترویج و آموزش کشاورزی، 14(3)، 5590.
بگلری,سروش و درودی,هما . (1404). بررسی و ارزیابی عواقب منفی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل واحدهای تجاری از دیدگاه رقابت بین سازمانها. مدیریت بازاریابی هوشمند, 6(2), 246-287. doi: JABM.3.2.15564.3500056.32574
ترابی,محمدامین , جلالیان,نجمه و شاهسوند,امیر حسن . (1403). نورومورفیک در سازمان هوشمند: بازسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی با الهام از مغز هشت پا. مدیریت بازاریابی هوشمند, 5(4), 11-23. doi: JABM.3.2.15564.3599778595842558
ترکی هرچگانی,امین الله و طولابی,زینب . (1404). شناسایی و اولویت بندی استراتژی های بازاریابی همکاری در فروش در کسب و کارهای آنلاین. مدیریت بازاریابی هوشمند, 6(4), 116-135. doi: JABM.3.2.15564.358458.641568
تواضعی‌فر، اسما.، شیهکی تاش، مهیم.، و کشاورز، سهیلا. (1398). شناسایی پیشرانهای موثر برکارآفرینی دیجیتال در کسب و کار های کوچک و متوسط با رویکرد فراترکیب. فصلنامه سیاست‌نامه علم و فناوری، 9(3)، 6172.
سیدنژاد فهیم، سید رضا.، و غلامی گلسفید، فاطمه. (1402). بهبود توان عملیاتی با استفاده از هوش مصنوعی. پژوهش‌های نظری و کاربردی هوش ماشینی، 1(1)، 129145
شیرمحمدی,یزدان و شریف مشهدی,محمد علی . (1404). مزایای اجتماعی هوش مصنوعی برای دانشجویان با تاکید بر فعالیت‌های بازاریابی. مدیریت بازاریابی هوشمند, 6(1), 189-209. doi: JABM.3.2.15564.351256.325745154
صفری، احرام.، و انصاری، علی اصغر. (1401). شناسایی و رتبه‌بندی عوامل مؤثر بر پذیرش هوش مصنوعی در بخش دولتی و خصوصی. مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند، 11(41)، 221254.
ﻓﺘﻮح ﻧﮋاد، رﻳﺤﺎﻧﻪ و ﺷﺎﻣﻲ زﻧﺠﺎﻧﻲ، ﻣﻬﺪی (1404). اراﺋﻪ ﻣﺪل وزندار ارزﻳﺎﺑﻲ ﻓﺮﻫﻨﮓ دﻳﺠﻴﺘﺎل در ﺳﺎزﻣﺎن ﻫﺎ (ﻣﻮردﭘﮋوﻫﻲ: ﻳﻚ ﺷﺮﻛﺖ ﺑﻴﻤﻪ اﻳﺮاﻧﻲ). ﻣﻄﺎﻟﻌﺎت ﻣﻨﺎﺑﻊ انسانی، 15(1)، 30-61 .
کریمی فرد,احمد رضا , اعتباریان خوراسگانی,اکبر , قیتانی,البرز و ابراهیم زاده,رضا . (1404). الزامات سیاستی توسعه منابع انسانی منطبق بر هنجارهای فرهنگی و بازاریابی مسئولانه اجتماعی در نظام بانکداری ایران. مدیریت بازاریابی هوشمند, 6(4), 258-277. doi: JABM.3.2.15564.35125632859566
محمدزاده، سهیلا.، و عابدی، رحیم. (1403). بررسی نقش توانمندسازهای هوش مصنوعی و آمادگی هوش مصنوعی شرکت‌ها در پذیرش سیستم مدیریت روابط با مشتری ادغام‌شده با هوش مصنوعی. مدیریت بازرگانی، 16(1)، 3458.
ناصحی‌فر,وحید و ماستری فراهانی,محمد . (1404). واکاوی راهبردهای بازاریابی بنگاه به بنگاه شرکت‌های دانش‌بنیان در بازار بین‌الملل: نقش هوش مصنوعی در بهبود راهبردها. مدیریت بازاریابی هوشمند, 6(1), 132-150. doi: JABM.3.2.15564.351256.325774419
نریمانی، مهدی.، نوروزی، ناصر.، و مکاریان، سعید. (1392). بررسی نقش نهادهای میانجی نوآوری فناورانه در ایجاد رابطه مدیریت منابع انسانی و عملکرد شرکت. نشریه علمی-پژوهشی مدیریت نوآوری، 1(2)، 116.
Ahmad, Z., & Oon, E. Y. N. (2025). Agile mindset and digital innovation: creative centrality, fintech usage, financial literacy, and the “not-invented-here” syndrome. Management Decision.
Andayani, E., Dhyanasaridewi, I. G. A. D., & Suryana, A. (2025). Influence of Business Intelligence, Environmental Instability, and Eco-Innovation on Financial Outcomes with Cultural Moderation in Digital Age.
Antons, D., & Piller, F. T. (2015). Opening the black box of "not invented here": Attitudes, decision biases, and behavioral consequences. Academy of Management Perspectives, 29, 193–217.
Arasteh, H., & Khabazeh, K. (2013). The role of artificial intelligence and transformation in higher education. Nesha elm Journal, 14(1), 1–18.(in persian)  
Arias-Perez, J., & Velez-Jaramillo, J. (2022). Ignoring the three-way interaction of digital orientation, not invented-here syndrome and employee’s artificial intelligence awareness in digital innovation performance: A recipe for failure. Technological Forecasting and Social Change, 174, 1–11.
Balasubramanian, N., Ye, Y., & Xu, M. (2022). Substituting human decision-making with machine learning: Implications for organizational learning. Academy of Management Review, 47, 448–465.
Baradaran, M., Farahi, M, M., & Abadikhah, M. (1400). Designing a strategic management model at Ferdowsi University of Mashhad using data-based theory. Journal of Agricultural Extension and Education Research, 14(3), 55–90.(in persian)  
Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17,99120.
Beglari, S., & Doroudi, H. (2025). Examination and Evaluation of the Negative Consequences of Artificial Intelligence in Business Unit Analysis from the Perspective of Inter-Organizational Competition. Journal of Intelligent Marketing Management (JIMM), 6(2), 246–287. (in persian)  https://doi.org/10.32574/JABM.3.2.15564.3500056.32574
Brynjolfsson, E., Hui, X., & Liu, M. (2019). Does machine translation affect international trade? Evidence from a large digital platform. Management Science, 65, 5449–5460.Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96, 108–116.
Bui, D., & Nguyen, C. (2025, February). Digital Leadership and Responsible Innovation: The Mediating Role of Digital Culture and Continuous Learning Environments. In International Congress on Information and Communication Technology (pp. 83-94). Singapore: Springer Nature Singapore.
Burcharth, A., & Fosfuri, A. (2015). Not invented here: How institutionalized socialization practices affect the formation of negative attitudes toward external knowledge. Industrial and Corporate Change, 24, 281–305.
Burcharth, A., Knudsen, M. P., & Sondergaard, H. A. (2014). Neither invented nor shared here: The impact and management of attitudes for the adoption of open innovation practices. Technovation, 34,149–161.
Chen, D., Esperança, J. P., & Wang, S. (2022). The impact of artificial intelligence on firm performance: An application of the resource-based view to e-commerce firms. Frontiers in Psychology, 13, 1–14.
Chen, H., Li, L., & Chen, Y. (2021). Explore success factors that impact artificial intelligence adoption on telecom industry in China. Journal of Management Analytics, 8, 36–68.
Child, J. (1972). Organizational structure, environment and performance: The role of strategic choice. Sociology, 6, 1–22.
Collins, C. J., & Smith, K. G. (2006). Knowledge exchange and combination: The role of human resource practices in the performance of high-technology firms. Academy of Management Journal, 49, 544–560.
Cooper, C., Pereira, V., Vrontis, D., & Liu, Y. (2023). Extending the resource and knowledge based view: Insights from new contexts of analysis. Journal of Business Research, 156, 1–9.
Ding, F., Li, D., & George, J. F. (2014). Investigating the effects of is strategic leadership on organizational benefits from the perspective of CIO strategic roles. Information & Management, 51, 865–879.
Elbolok, R. M., Alshafie, W. F., Eldalash, S. A., Mohamed, H. M., & Sabaa, S. M. (2025). The role of digital transformation in enhancing sustainable innovation: The mediating effect of digital organizational culture in higher education institutions. Journal of Management, 4, 104-116.
Faraj, S., Pachidi, S., & Sayegh, K. (2018). Working and organizing in the age of the learning algorithm. Information and Organization, 28, 62–70.
Foss, N. J., Lyngsie, J., & Zahra, S. A. (2013). The role of external knowledge sources and organizational design in the process of opportunity exploitation. Strategic Management Journal, 34, 1453–1471.
Fotouhnezhad, R., & Shami Zanjani, M. (2025). A Weighted Model of Digital Culture Assessment in Organizations (Studied Case: An Iranian Insurance Company). Journal of Human Resource Studies, 15(1), 30-61. (in persian)  
Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review, 97, 62–73.
Garbuio, M., & Lin, N. (2019). Artificial intelligence as a growth engine for health care startups: Emerging business models. California Management Review, 61, 59–83.
Gregory, R. W., Henfridsson, O., Kaganer, E., & Kyriakou, H. (2021). The role of artificial intelligence and data network effects for creating user value. Academy of Management Review, 46, 534–551.
Guan, D., Wang, Z., Han, W., & Pei, Y. Artificial intelligence use, breakthrough innovation, and innovation performance in high-tech enterprises: The nonlinear moderating role of Not-Invented-Here Syndrome. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, 1699860.
Haarhaus, T., & Liening, A. (2020). Building dynamic capabilities to cope with environmental uncertainty: The role of strategic foresight. Technological Forecasting and Social Change, 155, 1–15.
Halme, M., & Korpela, M. (2014). Responsible innovation toward sustainable development in small and medium-sized enterprises: A resource perspective. Business Strategy and the Environment, 23, 547–566.
Hannen, J., Antons, D., Piller, F., Salge, T. O., Coltman, T., & Devinney, T. M. (2019). Containing the not invented-here syndrome in external knowledge absorption and open innovation: The role of indirect countermeasures. Research Policy, 48, 1–17.
Karimi Fard, A. R., Etebarian Khorasgani, A., Gheitani, A., & Ebrahimzadeh, R. (2025). Policy Requirements for Human Resource Development in Accordance with Cultural Norms and Socially Responsible Marketing in the Iranian Banking System. Journal of Intelligent Marketing Management (JIMM), 6(4), 258–277. (in persian)  https://doi.org/10.32574/JABM.3.2.15564.35125632859566
Katz, R., & Allen, T. J. (1982). Investigating the not invented here (NIH) syndrome: A look at the performance, tenure, and communication patterns of 50 R & D project groups. R & D Management,12,7–20.
Khamiliyah, L., Rahayu, A., Dirgantari, P. D., Wibowo, L. A., & Susanto, E. (2025). Digitalization of government organizations: an empirical study of strategic factors of HR resources. Cogent Business & Management, 12(1), 2457442.
Kim, J. Y., Steensma, H. K., & Heidl, R. A. (2021). Clustering and connectedness: How inventor network configurations within incumbent firms influence their assimilation and absorption of new venture technologies. Academy of Management Journal, 64,1527–1552.
Laursen, K., & Salter, A. (2006). Open for innovation: The role of openness in explaining innovation performance among UK manufacturing firms. Strategic Management Journal, 27, 131–150.
Li, D. Y., Pan, Z., Wang, D., & Zhang, L. (2023). A study on artificial intelligence orientation and new venture performance. Asia Pacific Business Review, 29, 967–989.
Li, J. Y., Li, M. X., Wang, X. C., & Thatcher, J. B. (2021). Strategic directions for AI: The role of CIOs and boards of directors. MIS Quarterly, 45, 1603–1644.
Liao, C., Chuang, S., & To, P. (2011). How knowledge management mediates the relationship between environment and organizational structure. Journal of Business Research, 64, 728–736.
Lichtenthaler, U. (2020). Extremes of acceptance: Employee attitudes toward artificial intelligence. Journal of Business Strategy, 41, 39–45.
Makarius, E. E., Mukherjee, D., Fox, J. D., & Fox, A. K. (2020). Rising with the machines: A sociotechnical framework for bringing artificial intelligence into the organization. Journal of Business Research, 120, 262–273.
Makridakis, S. (2017). The forthcoming artificial intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46–60.
Martínez-Caro, E., Cegarra-Navarro, J. G., & Alfonso-Ruiz, F. J. (2020). Digital technologies and firm performance: The role of digital organisational culture. Technological Forecasting and Social Change, 154, 1–10.
Mikalef, P., & Gupta, M. (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management, 58, 1–20.
Mikalef, P., Krogstie, J., Pappas, I. O., & Pavlou, P. (2020). Exploring the relationship between big data analytics capability and competitive performance: The mediating roles of dynamic and operational capabilities. Information & Management, 57, 1–15.
Mohammadzadeh, S., & Abedi, R. (1403). Investigating the role of artificial intelligence enablers and companies' artificial intelligence readiness in adopting customer relationship management systems integrated with artificial intelligence. Business Management, 16(1), 34–58. (in persian)  
Najafi-Tavani, S., Najafi-Tavani, Z., Naude, P., Oghazi, P., & Zeynaloo, E. (2018). How collaborative innovation networks affect new product performance: Product innovation capability, process innovation capability, and absorptive capacity. Industrial Marketing Management, 73, 193–205.
Nambisan, S., Lyytinen, K., Majchrzak, A., & Song, M. (2017). Digital innovation management: Reinventing innovation management research in a digital world. MIS Quarterly, 41, 223–238.
Narimani, M., Norouzi, N., & Makarian, S. (2013). Investigating the role of technological innovation intermediary institutions in establishing the relationship between human resource management and company performance. Scientific Research Journal of Innovation Management, 1(2), 1–16. (in persian)  
Nasehifar, V., & Masteri Farahani, M. (2025). Analyzing B2B Marketing Strategies for Knowledge-Based SMEs in the International Market: The Role of Artificial Intelligence in Enhancing Strategies. Journal of Intelligent Marketing Management (JIMM), 6(1), 132–150. (in persian)  https://doi.org/10.32574/JABM.3.2.15564.351256.325774419
Nieto, M. J., & Santamaría, L. (2007). The importance of diverse collaborative networks for the novelty of product innovation. Technovation, 27, 367–377.
Pan, X., Zhang, J., Song, M., & Ai, B. (2018). Innovation resources integration pattern in high-tech entrepreneurial enterprises. The International Entrepreneurship and Management Journal, 14, 51–66.
Peng, M. W. (2001). The resource-based view and international business. Journal of Management, 27, 803–829.
Poskrobko, T., Citkowski, M., & Tadejko, P. (2025). The Role of Relational Capital in Cluster Based Knowledge Management. Optimum. Economic Studies, (3 (121)), 279-299.
Proksch, D., Rosin, A. F., Stubner, S., & Pinkwart, A. (2021). The influence of a digital strategy on the digitalization of new ventures: The mediating effect of digital capabilities and a digital culture. Journal of Small Business Management, 1–29.
Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence, 1,206–215.
Safari, E., & Ansari, A, A. (1401). Identifying and ranking factors affecting the adoption of artificial intelligence in the public and private sectors. Smart Business Management Studies, 11(41), 221–254. (in persian)  
Seyednejad Fahim, S,R., & Gholami Golsfid, F. (1402). Improving operational throughput using artificial intelligence. Theoretical and Applied Research in Machine Intelligence, 1(1), 129–145.(in persian)  
Shatila, K. (2025). Artificial intelligence and organizational resilience: the mediating role of agility, innovation, and digital leadership. Strategy & Leadership, 1-25.
Shirmohammadi, Y., & Sharif Mashhadi, M. A. (2025 Social benefits of artificial intelligence for students with emphasis on marketing activities. Journal of Intelligent Marketing Management (JIMM), 6(1), 189–209. (in persian)  https://doi.org/10.32574/JABM.3.2.15564.351256.325745154
Tabari, M. A., Jalalian, N., & Shahsavand, A. H. (2024). Neuromorphic in Human Resources: Reconstructing AI Decision-Making Processes Inspired by the Octopus Brain. Journal of Intelligent Marketing Management (JIMM), 5(4), 11–23. (in persian)   https://doi.org/10.32574/JABM.3.2.15564.3599778595842558
Tawazeefar, E., Shihki Tash, M., & Keshavarz, S. (2019). Identifying effective drivers of digital entrepreneurship in small and medium-sized businesses with a meta-synthesis approach. Science and Technology Policy Quarterly, 9(3), 61–72.(in persian)  
Torki Harchegani, A., & Toulabi, Z. (2025). Identifying and prioritizing affiliate marketing strategies in online businesses. Journal of Intelligent Marketing Management (JIMM), 6(4), 116–135. (in persian)  https://doi.org/10.32574/JABM.3.2.15564.358458.641568
Vecchiato, R. (2012). Environmental uncertainty, foresight and strategic decision making: An integrated study. Technological Forecasting and Social Change, 79,436–447.
Wang, S., & Zhang, H. (2025). How does digital supply chain transformation determine environmental, social, and governance (ESG) performance? Mediating role of firm integration and moderating effect of organizational digital culture: S. Wang and H. Zhang. Operations Management Research, 1-27.
Westerman, G., Soule, D. L., & Eswaran, A. (2019). Building digital-ready culture in traditional organizations. MIT Sloan Management Review, 60, 59–65.
Xue, C., Wang, J., & Torres de Oliveira, R. (2025). Digital Capability and Radical Green Innovation: The Role of Organizational Resilience and Environmental Dynamism. Corporate Social Responsibility and Environmental Management.
Zeng, J., Ning, Z., Lassala, C., & Ribeiro-Navarrete, S. (2023). Effect of innovative-city pilot policy on industry-university-research collaborative innovation. Journal of Business Research, 162, 1–14.
Zhang, G., Zhao, S., Xi, Y., Liu, N., & Xu, X. (2018). Relating science and technology resources integration and polarization effect to innovation ability in emergingeconomies: An empirical study of Chinese enterprises. Technological Forecasting and Social Change, 135, 188–198.

  • تاریخ دریافت 29 آبان 1404
  • تاریخ بازنگری 17 دی 1404
  • تاریخ پذیرش 29 بهمن 1404