فصلنامه علوم مدیریت ایران

فصلنامه علوم مدیریت ایران

طراحی مدل کارآفرینی توانمند شده با هوش مصنوعی و کلان داده

نوع مقاله : مقاله استخراج شده از پایان نامه

نویسندگان
1 گروه مدیریت و کارآفرینی ، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
2 گروه مدیریت و کارآفرینی، دانشکده اقتصاد، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
3 گروه مدیریت و کارآفرینی ، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.
4 گروه مدیریت و حسابداری ، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.
100/jiams.2026.9181.7988
چکیده
مقدمه: در چشم‌انداز پویای کارآفرینی معاصر، هوش مصنوعی و کلان داده به عنوان نیرویی تحول‌آفرین ظاهر شده اند که الگوهای سنتی کسب‌وکار را بازتعریف کرده و فرصت‌های بی‌سابقه‌ای برای موفقیت فراهم می‌کنند. تأثیر این فناوری‌ها بر فعالیت‌های کارآفرینی در سطح انفجاریِ علاقه پژوهشی در سالهای اخیر منعکس شده است که به پراکندگی و تکه‌تکه شدن مطالعات موجود منجر شده است که تولید یک دیدگاه جامع و نظام‌مند را دشوار می‌سازد. این مقاله با مرور پژوهش‌های موجود درباره به‌کارگیری فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و کلان داده در کارآفرینی، به بررسی جامع ادبیات می‌پردازد.

روش‌شناسی: این پژوهش از رویکرد فراترکیب(متاسنتز) بهره می‌برد. بر اساس تعریف محققانی چون ساندلوسکی و باروسو در سال 2007، روش فراترکیب دارای هفت مرحله است. جامعه مورد مطالعه در بخش فراترکیب شامل تمامی مقالات منتشر شده در پایگاه‌های علمی معتبر داخلی و خارجی، بر مبنای کلید واژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی، کلان داده و کارآفرینی می‌باشد. برای جستجوی کلیدواژه‌ها، محدودیت زمانی 2011 تا 2025 انتخاب شده است. در این پژوهش پس از غربالگری مقالات، تعداد 27 مقاله فارسی و 50 مقاله خارجی، در مجموع 77 مقاله انتخاب شد و به طور کامل مورد بررسی قرار گرفت و با استفاده از روش کدگذاری، کدهای اولیه و مفاهیم و مقوله ها شکل گرفت. برای ارزیابی پایایی یافته‌ها از ضریب کاپا (80/0) استفاده شده است که نشان از پایایی قابل قبول دارد. همچنین کنترل کیفیت تحقیق پیش از این از طریق روش CASP نیز انجام شد و مقالاتی که دارای کیفیت لازم نبودند حذف شده و وارد چرخه کد گذاری و تحلیل تم نشدند.

یافته‌ها: یافته ها حاکی از آن است که هوش مصنوعی و کلان داده در تمام مراحل فرایند کارآفرینی تاثیر گذار است. همچنین بر اساس یافته‌ها مدل «کارآفرینی توانمند شده با هوش مصنوعی و کلان داده» ترسیم شد. که شامل 4 مقوله اصلی می‌باشد: 1- پیشایندهای کاربرد هوش مصنوعی و کلان داده در کارآفرینی، 2- چالش‌ها و محدویت‌ها، 3- ابعاد هوش مصنوعی و کلان داده، 4- پیامدهای کاربرد هوش مصنوعی و کلان داده در کارآفرینی . در قسمت پیامدها یافته‌ها حاکی از آن است که فناوریهای هوش مصنوعی و کلان داده در تمام مراحل فرایند کارآفرینی که شامل: 1- تشخیص فرصت 2- ارزیابی فرصت 3- بهره‌برداری از فرصت می باشد، تاثیر گذار است. همچنین در آموزش و پژوهش کارآفرینی و نیز کارآفرینی پایدار موثر است.

نتیجه‌گیری/ دستاوردها: بر اساس بررسیهای تیم پژوهش، این نخستین مطالعه‌ای است که به نظام‌مند کردن ادبیات موجود در زمینه کارآفرینی و هوش مصنوعی و کلان داده می‌پردازد. به‌ویژه، مرور نظام‌مند ادبیات ما چهار خوشه‌ی مشخص را نشان می‌دهد. این چارچوب می‌تواند حوزه‌های خاصی را که در آینده مورد توجه محققان و کارآفرینان (و حتی کارآفرینان در سازمان‌های تثبیت‌شده) قرار می‌گیرند، شناسایی کند تا از پتانسیل هوش مصنوعی و کلان داده بهره ببرند.برای جمع‌بندی، ما بر این باوریم که واگذاری تمام فرآیندهای خودکار به هوش مصنوعی که می‌تواند آن‌ها را به شیوه‌ای مؤثرتر، دقیق‌تر و سریع‌تر از انسان انجام دهد، به کارآفرینان این امکان را می‌دهد که پتانسیل خلاقانه، همدلانه و بصیرتی خود را به شکلی که هیچ الگوریتمی قادر به تطبیق با آن نیست، بهتر ابراز کنند. با در نظر گرفتن این نکته، هوش مصنوعی نه دشمن خطرناکی، بلکه یک امکان‌ساز برای کارآفرینان است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Developing an AI and Big Data-Enabled Entrepreneurship Model

نویسندگان English

salimehsadat khosravi 1
Yousef Mohammadifar 2
Bijan Rezaee 1
Nader Naderi 3
Mohammad Rasoul Almasifard 4
1 Department of Management and Entrepreneurship, Razi University, Kermanshah, Iran
2 Department of Management and Entrepreneurship, Faculty of Economics, Razi University, Kermanshah, Iran
3 Department of Management and Entrepreneurship, Razi University, Kermanshah, Iran.
4 Department of Management, Razi University, Kermanshah, Iran
چکیده English

Introduction: In the dynamic landscape of contemporary entrepreneurship, Artificial Intelligence (AI) and Big Data have emerged as transformative forces, redefining traditional business paradigms and creating unprecedented opportunities for success. The impact of these technologies on entrepreneurial activities is reflected in the explosive growth of research interest in recent years, leading to a dispersion and fragmentation of existing studies, which complicates the generation of a comprehensive and systematic perspective. This paper provides a comprehensive literature review by examining existing research on the application of AI and Big Data-based technologies in entrepreneurship.

Methodology: This study employs a meta-synthesis approach. Based on the definition by researchers such as Sandelowski and Barroso in 2007, the meta-synthesis method comprises seven stages. The study population in the meta-synthesis section includes all articles published in reputable domestic and international scientific databases, based on keywords related to Artificial Intelligence, Big Data, and entrepreneurship. A time frame of 2011 to 2025 was selected for keyword searches. Following the screening of articles, a total of 77 articles (27 Persian and 50 foreign) were selected and thoroughly reviewed. Through the coding method, initial codes, concepts, and categories were formed. To assess the reliability of the findings, the Kappa coefficient (0.80) was used, indicating acceptable reliability. Furthermore, the research quality control was previously conducted using the CASP method, and articles lacking the necessary quality were excluded and did not enter the coding and thematic analysis cycle.

Findings: The findings indicate that AI and Big Data influence all stages of the entrepreneurial process. Furthermore, based on the findings, the "AI and Big Data-Enabled Entrepreneurship" model was developed, comprising four main categories: 1- Antecedents of AI and Big Data application in entrepreneurship, 2- Challenges and limitations, 3- Dimensions of AI and Big Data, and 4- Consequences of AI and Big Data application in entrepreneurship. Regarding consequences, the findings suggest that AI and Big Data technologies impact all stages of the entrepreneurial process, including: 1- Opportunity recognition, 2- Opportunity evaluation, and 3- Opportunity exploitation. Additionally, they are effective in entrepreneurship education and research, as well as in sustainable entrepreneurship.

Conclusion/Contributions: Based on the research team's analysis, this is the first study to systematically synthesize the existing literature on entrepreneurship, AI, and Big Data. Specifically, our systematic literature review reveals four distinct clusters. This framework can identify specific areas that will attract the attention of researchers and entrepreneurs (and even intrapreneurs within established organizations) in the future to leverage the potential of AI and Big Data.In conclusion, we believe that delegating all automated processes to artificial intelligence—processes that can be performed more effectively, accurately, and rapidly than by humans—enables entrepreneurs to better express their creative, empathetic, and insightful potential in ways that no algorithm can replicate. From this perspective, artificial intelligence should not be regarded as a dangerous adversary, but rather as an enabler for entrepreneurs.

کلیدواژه‌ها English

Artificial Intelligence
Big Data
Entrepreneurship
Business
Opportunity Recognition
Machine Learning
Abouei, Mahdi. (2018). Providing a Big Data Analytics-Driven Strategic Decision-Making Model to Improve Business Value Creation. A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment for the Degree of Master. Supervisor: Hasan Rangriz.Tehran: Kharazmi University. Faculty of Management. [In Persian].
Ahmadi, S. A., Daraee, M. R., Salamzadeh, A., & Jafari, M. R.,(2013). Artificial Intelligence and Business Opportunities: Identifying the Functions of Artificial Intelligence in Creating Competitive Advantage for Technology-Based Businesses (A Case Study of the Computer Games Industry). Journal of Entrepreneurship Development,6(2),7-26. [In Persian]. 
 Alaf Jafari, E., Rousta, A., Asayesh, F., & Ahmadi sharif, M.,(2024). A Revolution in Insurance Marketing Innovation: Sustainable Marketing with an Artificial Intelligence Approach. Journal of Innovation and Creativity in Human Sciences,14(2),57-79. [In Persian]. 
Albimani, N. M., Thottoli, M. M., Almahrouqi, A., & Alkhaldi, N. (2025). Enhancing entrepreneurial opportunity exploitation through AI: the mediating role of dynamic capabilities. Journal of Ethics in Entrepreneurship and Technology, https://doi.org/10.1108/JEET-03-2025-0013
Al‑Mamary, Y. H. (2025). The transformative power of artificial intelligence in entrepreneurship: exploring AI’s capabilities for the success of entrepreneurial ventures. Future Business Journal,11(104), 1-25. https://doi,org/10.1186/s43093-025-00533-7
Amini, Mostafa., Hariri, Nadjla., Ghayori Sales, Majid., Babalhavaeji, Fahimeh & Taheri , Seyed Mahdi.(2020),” Studying on Data-Driven Business Model Patterns”, Journal of Iranian Research Institute for Information Science and Technology, Vol.36 No.1,pp. 243-270. [In Persian]. 
Anggono, E. F. & Purnomo, A. (2024). Leveraging Big Data for Competitive Advantage in Entrepreneurship: A Decade of Insights. under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG. GTSD, 235-246. https://doi.org/10.1007/978-3-031-76197-3_20
Ardichvili, A., Cardozo, R., and Ray, S. (2003). A theory of entrepreneurial opportunity identification and development. Business Venturing, 18(1), 105-123.
Ardito, L., Petruzzelli, A. M., Panniello, U., & Garavelli, A. C. (2019). Towards Industry 4.0: Mapping digital technologies for supply chain management-marketing integration. Business Process Management Journal, 25(2), 323–346. https://doi.org/10.1108/BPMJ-04-2017-0088
Bahrami, F., Kanaani, F., Turkina, E., Moin, M. S., & Shahbazi, M., (2021). Key Challenges in Big Data Startups: An Exploratory Study in Iran. Iranian Journal of Management Studies (IJMS), 14(2): 273-289. [In Persian].
Bali, mohammad. (2024). Innovative leadership and digital entrepreneurship: Synergy of human and artificial intelligence in future regeneration. 70(6). [In Persian].
Barani, S., Nosratpanah, R., & Beigi, Sh (2025). The AI Advantage in the Formation of Digital Entrepreneurship: The rol of ChatGPT Adaption in Guiding potetial Entreprenurs Pllaned Bhavior .Journal of Entrepreneurship and innovation Research,4(1),93-113. https://doi.org/10.22034/eir.2025.487611.1124
Baron, R. A. (2006). Opportunity recognition as pattern recognition: How entrepreneurs“connect the dots” to identify new business opportunities. Academy of Management Perspectives, 20(1), 104-119.
Bench, S., & Day, T. (2010). The user experience of critical care discharge: a meta-synthesis of qualitative research. International journal of nursing studies47(4), 487-499.
Benoit, D. F., Lessmann, S., & Verbeke, W. (2020). On realising the utopian potential of big data analytics for maximising return on marketing investments. Journal of Marketing Management ISSN, 36(3–4), 233–247.
Bickley, S. J., Macintyre, A., & Torgler, B. (2025). Artificial intelligence and big data in sustainable entrepreneurship. Journal of Economic Surveys39(1), 103-145. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4686881
Boateng, Sh. L., Penu, O., Budu, J., Boateng, R., Marfo, J. S., & Broni, F. (2024). Mapping the Research on Artificial Intelligence and Entrepreneurship: A Bibliometric Review from Scopus Database. International Journal of E-Entrepreneurship and Innovation, 14(1),1-24. https://doi.org/10.4018/IJEEI.343790
Bogachov, S., Kwilinski, A., Miethlich, B., Bartosova, V., Gurnak, A. (2020). Artificial intelligence components and fuzzy regulators in entrepreneurship development. Entrepreneurship and Sustainabi lity Issues, 8(2), 487-499. http://doi.org/10.9770/jesi.2020.8.2(29) 
Campbell, R., Pound, P., Pope, C., Britten, N., Pill, R., Morgan, M., & Donovan, J. (2003). Evaluating meta-ethnography: a synthesis of qualitative research on lay experiences of diabetes and diabetes care. Social Science & Medicine, 56(4), 671–684. https://doi.org/10.1016/S0277-9536(02)00064-3
Celbiş, M. G. (2021). A machine learning approach to rural entrepreneurship. Papers in Regional Science100(4), 1079-1105. https://doi.org/ 10.1111/pirs.12595  
Chalmers, D., MacKenzie, N. G., & Carter, S. (2021). Artificial intelligence and entrepreneurship: Implications for venture creation in the fourth industrial revolution. Entrepreneurship Theory and Practice45(5), 1028-1053.
https://doi.org/10.1177/1042258720934581
Chen, L., Ifenthaler, D., Kim Yau, J. Y., & Sun, W. (2024). Artificial intelligence in entrepreneurship education: a scoping review. Education + Training, 66(6), 589-608. https://doi.org/10.1108/ET-05-2023-0169
Climent, R. C., Navarrete, S. R., Haftor, D. M., & Staniewski, M. W. (2024). Value creation and appropriation from the use of machine learning: a study of start‑ups using fuzzy‑set qualitative comparative analysis. International Entrepreneurship and Management Journal, 20, 935-967. https://doi.org/10.1007/s11365-023-00922-w
Cockburn, I. M., Henderson, R., & Stern, S. (2018). The impact of artificial intelligence on innovation (No. w24449). National Bureau of Economic Research.
Dale, W. (2025). AI and the Human Element: Exploring the Collaboration Between Entrepreneurs and Artificial Intelligence in Decision-Making and Venture Outcomes (Doctoral dissertation, massachusetts institute of technology).
Duan, Y., Hsieh, T., Wang, R.R. and Wang, Z. (2020), “Entrepreneurs’ facial trustworthiness, gender, and crowdfunding success”, Journal of Corporate Finance, Vol. 64
Entrepreneurship: The Role of ChatGPT Adoption in Guiding Potential Entrepreneurs' Planned Behavior. Journal of Entrepreneurship and Innovation Research, 4(1), 93-113. https://doi.org/10.22034/eir.2025.487611.1124
Eckhardt, J., & Shane, S. (2003). Opportunities and Entrepreneurship. Journal of Management.29(3),333-349.
Esmer, Y. & Yüksel, M. (2024). Artificial Intelligence Entrepreneurship: A Conceptual Research. Journal of Emerging Economies and Policy, 9(2), 180-187. http://dergipark.org.tr/joeep
Farhoudi, M., Hormozi Kalantar, R., & Zand Hossami, H., (2021). A New Conceptual Model for Big Data and Data-Driven Business Analytics in Iran Based on the Proposed Model. Biannual Journal of Information and Communication Technology, 13(47),23-34.
Fazelzadeh, Fatemeh Zahra. (2023). Identifying factors affecting the readiness to use artificial intelligence in new technological businesses. A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment for the Degree of Master. Supervisor Reza Kohn Hoshnejad, Qom: Hazrat-e-masoumeh university. Faculty of Humanities. [In Persian].
Fossen, F. M., McLemore, T., & Sorgner, A. (2024). Artificial Intelligence and Entrepreneurship. Foundations and Trends® in Entrepreneurship, 20(8), 781–904. http://dx.doi.org/10.1561/0300000130
Furman, J., & Seamans, R. (2019). AI and the economy. Innovation Policy and the Economy, 19(1), 161–191. https://doi.org/10.1086/699936