AI-enabled dynamic capabilities for transforming digital business models to smart business models

Abstract AI as the most important general-purpose technology of the day with its innumerable possibilities is on its way to become a key technology for the digital transformation. Algorithms especially for ML usually perform various tasks outstandingly. Hybrid models of AI, if put into business models, would help in improving the match making between actors of the ecosystems. However, many aspiring digital platforms lack effective strategies to establish profitable digital business models. Emerging digital healthcare market is shifting from traditional hospital-centric care to a more virtual, and personalized care that heavily leverages the latest technologies around AI, DL, DA, genomics, home-based healthcare, robotics, and three-dimensional printing of tissue and implants. This emerging digital healthcare market requires a profound, yet little understood perspective of transformation of digital business model by identifying the AI-enabled dynamic capabilities that could serve as a strong competitive differentiator. This understanding would help in value capture and value creation for companies who are developing digital platform to pull insights from data, and secure competitive advantage. The aim of this dissertation is to identify the AI-enabled dynamic capabilities that companies need for the transformation of their digital business models to smart business models in the emerging digital healthcare market. The findings of the study reveal that orchestration as one of the AI-enabled dynamic capabilities could be categorized as Capability to install desired information behaviors and values, Leadership capabilities, Capability to develop appropriate information management processes, and Information analytics capabilities. Also, these dynamic capabilities could be categorized as assisting, augmenting, and automating meaning that taking specific orchestrator roles (e.g., operational role implementation or role switching, role augmentation, and role automation). These three important observations are aligned with the preceding discussions in the literatures and utilizing them would explicate how different types of dynamic capabilities allow orchestrators to adopt different roles and succeed in conducting the focal activities of a company. However, the goal of this study is not to integrate or bridge specific paradigms, but to identify the AI-enabled dynamic capabilities. So, this dissertation further argues and conclude that the digital business model is a higher-level strategic AI-enabled dynamic capability that can serve as a tool for sensing, seizing, and transforming in the company business ecosystems through opportunity exploration and exploitation, value creation and capture, advantage exploration and exploitation functions to respond to the company’s digital business model transformation. Businesses can move along these two identified AI-enabled dynamic capabilities (digital business model itself and orchestration) for the transformation of their current digital business models from AI perspective and target smart business model vision in the emerging digital healthcare market. Effective and efficient implementation of AI in the transformation of the companies’ digital business models would enhance the competitiveness of many businesses. However, it won’t help some other businesses drive value, opportunity, and advantage by improving the process through automation to win the market. In most cases, AI augments rather than replacing the human effort.Tiivistelmä Tekoäly on nykypäivän tärkeimpiä yleiskäyttöisiä teknologioita ja sen lukemattomat mahdollisuudet ovat tulossa digitaalisen muutoksen avaintekijöiksi. Esimerkiksi koneoppimiseen tarkoitetut algoritmit suorittavat jo merkittäviä tehtäviä. Tekoälyn hybridimallit, jos ne yhdistetään liiketoimintamalleihin, auttavat parantamaan liiketoimintaekosysteemin toimijoiden yhteensovittamista. Monilta kehittyviltä digitaalisilta alustoilta puuttuu kuitenkin tehokkaita strategioita tekoälyperustaisten digitaalisten liiketoimintamallien luomiseksi. Sellaiset markkinat kuin terveydenhuolto ovat avautumassa ja siirtymässä perinteisestä sairaalakeskeisestä toiminnasta virtuaalisempaan ja yksilöllisempään suuntaan, pyrkien hyödyntämään uusinta teknologiaa juuri tekoälyn mutta myös syväoppimisen, data-analytiikan, genomiikan, kotihoidon, robotiikan ja kolmiulotteisen kudosten ja implanttien tulostuksen muodossa. Nämä markkinat edellyttävät syvällistä mutta vielä vähän ymmärrettyä ja kokonaisvaltaista näkökulmaa älykkäiden liiketoimintamallien omaksumiseen. Tämä edellyttää, että tunnistetaan ne tärkeimmät dynaamiset kyvykkyydet, jotka voivat toimia vahvoina kilpailutekijöinä yrityksille, jotka kehittävät digitaalisia alustoja saadakseen sekä näkemyksiä datasta että turvatakseen kilpailuetunsa. Tämän tutkimuksen tavoitteena onkin tunnistaa kyvykkyydet, joita yritykset tarvitsevat muuttaakseen digitaalisia liiketoimintamallejaan älykkäiksi terveydenhuollon markkinoilla. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että liiketoimintaekosysteemien orkestrointi on yksi tärkeimmistä tällaisista kyvykkyyksistä. Se voidaan hahmottaa kyvyksi ohjata tietokäyttäytymistä ja arvoja, johtamiskyvykkyyksiksi ja kyvyksi kehittää tarpeellisia tiedonhallintaprosesseja ja tiedon analysointikeinoja. Kyvykkyydet voitaisiin myös luokitella avustaviksi, täydentäviksi ja automatisoiviksi, mikä tarkoittaa esimerkiksi tiettyjen orkestrointiroolien ottamista ja toteuttamista tai roolin vaihtoa, lisäystä ja automatisointia. Tämä on hyvin linjassa aiemmissa tutkimuksissa esitettyjen johtopäätösten kanssa, mutta kyvykkyyksiin paneutuminen selventää, miten ne mahdollistavat orkestroijien erilaiset roolit ja onnistumisen niissä. Tutkimuksen tavoitteena ei kuitenkaan ole uppoutua tiettyihin rooleihin, vaan tunnistaa tekoälyn mahdollistamat kyvykkyydet digitaalisen liiketoimintamallin muutoksessa älykkääksi liiketoimintamalliksi. Tutkimuksessa päätellään, että älykäs liiketoimintamalli on yrityksen korkean tason strateginen kyvykkyys. Se voi toimia keinona liiketoimintapotentiaalin havaitsemiseen, sellaiseen tarttumiseen ja liiketoiminnan muuttamiseen niin, että mahdollisuudet hyödynnetään arvon luomiseksi ja nauttimiseksi. Yritykset voivat älykkään liiketoimintamallin ja ekosysteemisen orkestrointikyvykkyytensä avulla kehittää vision pärjätäkseen muuttuvilla terveydenhuollon markkinoilla. Vaikka älykäs liiketoimintamalli parantaisi monen yrityksen kilpailukykyä, se ei kuitenkaan mahdollisesti auta aivan kaikkia luomaan mahdollisuuksia ja arvoa ja tuottamaan uusia automatisoituja prosesseja. Useimmissa tapauksissa tekoäly lisäksi täydentää ihmisen työtä sen sijaan, että se korvaisi työn tekemisen kokonaan

Iterative Learning Control to Enhance Accuracy of Repetitive Maneuvers for Aerial Robots

In this study, in order to enhance the accuracy of tracking repetitive maneuvers in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), a learning-based control scheme is proposed. At the outset, the controller is designed based on the sliding mode control (SMC) technique. In addition, the offline PD-type memory-based iterative learning control (ILC) is used along with SMC. The purpose of using ILC method is to reduce the effect of system uncertainty on the controller and decrease repetitive errors by adjusting the input control signal to dynamics and thus, to increase the reliability of following the desired path. In the ILC scheme, the error of states is saved during the maneuvers which will be used in the subsequent iteration. Also, in order to increase flexibility of the new control structure, ILC-SMC, a multilayer perceptron (MLP) has been developed. This network is designed to extend the control signal, generated by ILC, to similar maneuvers. The inputs of this neural network are the initial conditions for starting the maneuver and the output of the neural network is a gain that is multiplied by the stored control signal ILC and produces a new control signal. This generated signal will be suitable for similar maneuvers. The Levenberg–Marquardt (LM) algorithm has been used to train the multilayer perceptron artificial neural network. This method was then used in loop maneuvers. In this simulation, the difference between the maneuvers was in the acceleration of the maneuver, the radius of the maneuver, and the initial speed of the maneuver. This reduced the tracking error for similar maneuvers without performing the training process for the ILC control component. The presented control scheme is applied to a quadrotor aerial vehicle for tracking desired trajectories and it is shown that the vehicle is able to follow the desired trajectory better than the conventional SMC in the presence of uncertainties

Semantic structures of business analytics research : applying text mining methods

Introduction. Business analytics has grown exponentially over the last decade, combining technologies, systems, practices and applications. It has attracted both practitioners and academics based on its capabilities to analyse critical business data to gain new insights about business operations and the market. The research goal of this paper is to identify major research topics and trends using text mining techniques. Method. We applied text mining methods such as co-word analysis and topic modelling to 1,024 published research documents in the business analytics field found in the Web of Science and Scopus databases. Analysis. We used term co-occurrence maps and latent Dirichlet allocation to mine and visualise data. Results. Findings showed that the knowledge structure of business analytics consists of three main themes: analytical methods, business analytics in practice, and business analytics value creation. Big data analytics, machine learning, and data science techniques are major topics. Further, business analytics research topics were identified and clustered into four thematic groups. Conclusions. The findings present a context for business analytics research development. They show recent trends in the field, namely a predominant interest in big data analytics, social networks, business value, the health sector, and customer retention