مدیریت استراتژیک هوشمند

مدیریت استراتژیک هوشمند

سخن سردبیر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دکتری مدیریت بازرگانی، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
2 دانشیار دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران شمال، تهران، ایران.
چکیده
شماره تابستان 1403 مجله حاضر، با هدف ارائه دیدگاه‌های نوین و کاربردی در زمینه مدیریت و تصمیم‌گیری استراتژیک، مجموعه‌ای از مقالات میان‌رشته‌ای و پیشرو را گردآوری کرده است. در این شماره، شش مقاله کلیدی به موضوعاتی همچون «تصمیم‌گیری استراتژیک مبتنی بر تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی»، «مدل‌سازی استراتژیک تاب‌آوری سازمانی در مواجهه با بحران‌های پیچیده»، «طراحی مدل پیش‌بینی رفتار مشتریان با بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی»، «طراحی مدل هوشمند مدیریت ریسک در زنجیره تأمین با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین»، «مدل ارزیابی عملکرد سازمانی با استفاده از ابزارهای هوش تجاری BI  و «ارائه مدل بومی‌سازی مدیریت استراتژیک پایداری در صنایع ایران» پرداخته شده است. هر یک از این مقالات، ضمن ارائه چارچوب‌های نظری و روش‌شناسی دقیق، تلاش می‌کنند تا راه‌حل‌هایی عملی برای چالش‌های واقعی سازمان‌ها و صنایع امروزی ارائه دهند. نوآوری در ترکیب تحلیل داده‌های کلان، هوش مصنوعی، رویکردهای یادگیری ماشین و تکنیک‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره، نقطه عطفی است که می‌تواند به بهبود فرایندهای استراتژیک و افزایش تاب‌آوری و پایداری در سازمان‌ها کمک کند. امید است که این شماره از مجله، منبعی الهام‌بخش برای پژوهشگران، مدیران و سیاست‌گذاران باشد و بتواند حرکت رو به جلویی را در حوزه مدیریت استراتژیک رقم بزند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Editor's Note

نویسندگان English

Mohammad Amin Torabi 1
Zahra Alipour Darvishi 2
1 PhD in Business Administration, University of Tehran, Tehran, Iran.
2 Associate Professor, Islamic Azad University, North Tehran Branch, Tehran, Iran.
چکیده English

The Summer 1403 issue of this journal aims to provide novel and practical perspectives in strategic management and decision-making, gathering a collection of interdisciplinary and pioneering articles. This issue features six key papers addressing topics such as “Strategic Decision-Making Based on Sentiment Analysis in Social Media,” “Strategic Modeling of Organizational Resilience to Complex Crises,” “Designing a Customer Behavior Prediction Model Using Artificial Intelligence Algorithms and Neural Networks,” “Developing an Intelligent Risk Management Model in Supply Chains through Machine Learning Techniques,” “Organizational Performance Evaluation Using Business Intelligence (BI) Tools,” and “A Localized Strategic Sustainability Management Model in Iranian Industries.” Each paper offers a precise theoretical framework and methodology, striving to provide practical solutions for contemporary organizational and industrial challenges. The integration of Big Data analytics, artificial intelligence, machine learning approaches, and multi-criteria decision-making techniques represents a turning point that can enhance strategic processes and increase organizational resilience and sustainability. We hope that this issue serves as an inspiring resource for researchers, managers

کلیدواژه‌ها English

Strategic decision-making
sentiment analysis
organizational resilience
artificial intelligence
neural networks
risk management
supply chain
business intelligence (BI)
strategic sustainability management
multi-criteria decision-making techniques
Arute, F., et al. (2019). Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature, 574(7779), 505–510.
Barton, M., & Wiseman, R. (2020). Complex decision-making in strategic management: A review of AI and future methodologies. Journal of Strategic Management, 45(1), 122–140.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W.W. Norton & Company.
Dufresne, A., et al. (2019). Scenarios for future strategic decision-making in a digital world. Journal of Future Studies, 40(2), 35–48.