通过人工智能和利益相关者价值推动双重转型：以平台型农业食品公司为例

《Journal of Engineering and Technology Management》：Igniting twin transition through artificial intelligence and stakeholder value: The case of platform-based agri-food companies

人工智能在平台型农业食品公司推动双转型中的作用及利益相关者合法性研究。通过系统文献综述和52家意大利公司的案例研究，发现AI在优化资源利用、提升运营效率、促进多方协作等方面显著助力可持续发展，但需应对数据隐私、算法偏见等挑战。理论结合商业模型创新与利益相关者理论，构建AI驱动双转型的框架，强调平台在整合经济、环境、社会维度中的枢纽作用，为欧洲SDGs目标实现提供实践路径。

　　随着全球面临诸如气候变化、环境退化、塑料污染和废弃物生产等紧迫挑战，企业向可持续发展转型变得至关重要。这一转型不仅关乎环境保护，也涉及社会公平和经济责任。平台型企业，作为数字技术的重要应用载体，正成为推动这一转型的关键力量。这些企业通过数字化平台，不仅能够优化资源配置和提升运营效率，还能够促进多方利益相关者的协同创新，从而实现更广泛的可持续发展目标。平台化过程，作为商业模式创新的重要驱动力，为可持续发展提供了新的视角和实践路径。

平台型企业利用人工智能（AI）技术来应对可持续发展挑战，尤其是在符合欧洲可持续发展目标（SDGs）方面，展现了其独特优势。人工智能作为一种强大的工具，正在重塑企业的运营模式和创新机制，使它们能够在更广泛的范围内实现价值创造、获取和交付。这种转型不仅体现在技术层面，更体现在企业如何与外部利益相关者互动，以及如何在复杂的市场环境中建立和维护其合法性。通过AI的引入，企业能够更有效地管理数据，预测趋势，优化决策，从而提升其在可持续发展方面的表现。

在平台化的背景下，AI的应用可以显著增强企业的竞争力和可持续性。例如，通过精准农业、减少浪费、提高资源利用效率等实践，AI帮助企业实现更环保的运营模式。同时，AI还能够通过数据分析和预测模型，支持企业在供应链管理、产品开发和市场策略方面做出更明智的决策。这些实践不仅有助于企业实现经济利益，还能够满足消费者对可持续产品和服务日益增长的需求，从而推动整个行业的绿色转型。

此外，AI在提升企业与利益相关者之间的互动方面也发挥着重要作用。通过数据驱动的决策和智能化的管理系统，企业能够更有效地与政府、教育机构、客户和其他利益相关者进行沟通和协作。这种互动不仅促进了资源的共享和信息的透明，还增强了企业在社会中的声誉和信任度。平台型企业通过AI技术的应用，能够在更广泛的范围内建立其合法性，即其行为是否符合社会规范和价值观，从而获得公众和监管机构的认可。

在这一过程中，企业需要不断调整其商业模式，以适应AI带来的变革。例如，平台型企业可以利用AI技术来优化其价值创造、获取和交付机制，使其更加灵活和高效。然而，这种转型也伴随着一系列挑战，如数据隐私、算法偏见、技术伦理等。这些问题不仅影响企业的运营效率，还可能对其社会合法性构成威胁。因此，企业在引入AI技术时，必须综合考虑其技术应用对环境和社会的影响，确保其在实现经济利益的同时，也能够履行其社会责任。

从理论角度来看，平台化和AI的结合为企业提供了新的研究视角，特别是在商业模式创新和利益相关者理论的交叉领域。平台型企业通过AI技术的应用，不仅能够提升自身的运营效率，还能够促进多方利益相关者的共同参与，从而实现更广泛的可持续价值创造。这种价值创造不仅限于企业内部，还延伸到整个生态系统，包括消费者、供应商、政府机构和非政府组织（NGO）等。

然而，尽管平台化和AI的结合为企业带来了诸多机遇，但其实施过程中也存在一定的局限性。例如，平台型企业往往依赖于网络效应，这可能导致“赢家通吃”的局面，限制了小企业和新兴市场的参与。此外，AI技术的应用可能加剧数字鸿沟，使某些群体无法平等享受技术带来的好处。因此，企业在推动可持续发展时，必须注重技术的包容性和公平性，确保其创新成果能够惠及所有利益相关者。

为了更好地理解和应对这些挑战，研究者们提出了一个全面的概念框架，用于分析AI在平台型企业中如何促进可持续发展。该框架分为三个主要部分：平台化商业模式创新、利益相关者理论以及AI对双转型（数字化和绿色化）的推动作用。通过系统文献综述和多个案例研究，研究揭示了AI在可持续发展中的具体应用和影响，包括其在提高资源利用效率、优化供应链管理、减少环境足迹以及促进社会公平方面的潜力。

在实践中，平台型企业需要采取一系列措施，以确保AI技术的应用能够真正推动可持续发展。这包括但不限于：建立透明的数据管理机制，确保数据隐私和安全；开发公平的算法，减少偏见，提升技术的伦理性和社会接受度；加强与利益相关者的合作，共同制定可持续发展战略；以及通过技术创新和数据驱动的决策，提升企业的运营效率和社会责任。

未来的研究方向应当更加关注AI在可持续发展中的伦理和治理问题，以及如何通过技术手段促进社会公平和环境保护。此外，还需要探索不同利益相关者在平台化和AI驱动的可持续发展中的角色和互动，以及如何通过政策和市场机制来支持这一转型。这些研究不仅有助于深化对平台化和AI在可持续发展中的理解，也为实践提供了重要的指导意义。