| Resumo: | Dada a relevância que as Pequenas e Médias Empresas (PMEs) têm na economia europeia – e tendo em conta o contexto de mercado, cada vez mais competitivo, em que estão inseridas – é possível afirmar que a temática inerente ao processo de adaptação das PMEs à Inteligência Artificial (IA) é de elevada importância. Perante um cenário social, ambiental e tecnológico em constante evolução, assiste-se a uma preocupação crescente por parte das PMEs em se adaptarem a tecnologias como a IA, reconhecendo todos os seus benefícios associados. Admitindo que a realização de uma análise completa dentro desta temática é uma tarefa desafiante, devido à subjetividade e à complexidade associadas ao tema, a presente dissertação pretende propor um modelo multicritério de apoio à tomada de decisão, criado através da combinação de mapeamento cognitivo com a técnica DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) em contexto neutrosófico. Este modelo surge no sentido de dissipar algumas falhas de estudos e modelos anteriores, pretendendo a estruturação do problema e o reconhecimento e perceção das iniciativas/fatores que devem estar no centro da análise (i.e., têm maior impacto no sistema). Desta maneira, contando com o apoio de um painel de especialistas na área da IA, bem como através da combinação das metodologias a adotar, resultou um sistema de análise que inclui situações de indeterminação no processo de decisão. As implicações práticas e os benefícios do sistema proposto são também objeto de análise.
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