- Corpus recomandat: Cinci lucrări academice (2022-2025) care acoperă aplicarea AI în managementul de portofoliu industrial, cu accent pe logistică, sustenabilitate și analiza riscurilor
- Contribuție unică: Abordare empirică pe piețe emergente europene (România), combinând rigoare academică cu validare industrială (Jungheinrich România)
- Lacună acoperită: Integrarea dintre capabilități dinamice, AI industrial și portfolio management în contexte real-world, nu doar teoretice
- Public țintă: Cercetători doctorali, manageri de portofoliu industrial, consultanți în transformare digitală și policy-makers în domeniul AI/logistică
- Limitări: Focalizare pe un singur sector (intralogistică) și o singură piață (România/Europa de Est); necesită completare cu studii cross-sectoriale
1. Context: De ce Contează Literatura Specializată în AI și Portfolio Management Industrial
Managementul de portofoliu asistat de AI reprezintă o convergență complexă între:
- Știința deciziei (optimizarea portofoliului de proiecte/produse/tehnologii)
- Capabilitățile dinamice (adaptarea organizațională la schimbări tehnologice)
- Etica și guvernanța AI (riscuri, trasabilitate, conformitate RGPD/AI Act)
Majoritatea literaturii disponibile abordează fie AI în finanțe (portfolio financiar), fie AI în producție (Industrie 4.0), dar rareori integrează perspectiva managementului de portofoliu industrial (selecția și prioritizarea investițiilor în tehnologii AI pentru portofolii de active fizice/logistice).
Corpusul prezentat mai jos oferă o bază solidă pentru această nișă de cercetare, cu trei avantaje distinctive:
- Validare empirică pe un case study longitudinal (Jungheinrich România, 2022-2024)
- Abordare multidisciplinară (sustenabilitate, logistică, management strategic, etică AI)
- Relevanță geografică pentru piețe emergente europene (România, CEE)
2. Analiza Critică a Lucrărilor Recomandate
2.1. The Proliferation of Artificial Intelligence in the Forklift Industry (2024)
Citare: Goga, A.S.; Toth, Z.; Meclea, M.A.; Puiu, I.R.; Boșcoianu, M. (2024). Sustainability, 16, 9306. https://doi.org/10.3390/su16219306
Contribuție-cheie:
Analiză sectorială a difuziunii tehnologiilor AI în industria de macarale și stivuitoare, cu focus pe România ca piață emergentă. Lucrarea documentează empiric mecanismele de adopție AI în flote de echipamente logistice, relevante pentru deciziile de portofoliu tehnologic.
De ce e esențială:
- Model de referință pentru evaluarea maturității AI în portofolii industriale (criterii de selecție, bariere de intrare, ROI așteptat)
- Date primare din industria românească (rareori documentate în literatura internațională)
- Aplicabilitate în portfolio management: framework-ul de analiză poate fi replicat pentru alte sectoare (AGV, robotică colaborativă, predictive maintenance)
Limitări:
- Focalizare pe un singur sector (generalizarea trebuie validată)
- Context pre-AI Act (nu acoperă conformitatea cu regulamentul UE 2024)
2.2. Sustainable Strategies to Reduce Logistics Costs Based on Cross-Docking (2025)
Citare: Boșcoianu, M.; Toth, Z.; Goga, A.S. (2025). Sustainability, 17, 6471. https://doi.org/10.3390/su17146471
Contribuție-cheie:
Optimizarea logistică prin cross-docking pe piețe emergente, cu integrare implicită a AI pentru planificare și rutare. Demonstrează cum deciziile de portofoliu logistic (selecția hub-urilor, alocarea flotelor) beneficiază de modele predictive.
De ce e esențială:
- Legătura dintre AI și sustenabilitate financiară: reducerea costurilor logistice ca obiectiv de portofoliu (nu doar eficiență operațională)
- Contextul piețelor emergente: volatilitate, infrastructură deficitară, cerințe specifice care afectează deciziile de investiții AI
- Potențial de generalizare: metodologia se aplică și la portofolii de centre de distribuție, rețele de retail, last-mile delivery
Limitări:
- Nu detaliază arhitectura AI utilizată (nivel de explicabilitate neclar)
- Absența analizei DPIA/conformitate RGPD pentru datele de rutare
2.3. Dynamic Capabilities and High-Quality Standards in Jungheinrich România (2022)
Citare: Toth, Z.; Puiu, I.R.; Wang, S.S.; Vrăjitoru, E.S.; Boșcoianu, M. (2022). Review of Management and Economic Engineering, 8th International Management Conference. https://doi.org/10.5281/zenodo.10033213
Contribuție-cheie:
Case study pe capabilități dinamice (sensing, seizing, transforming) în contextul adoptării standardelor de calitate și pregătirii pentru integrare AI. Oferă o „fotografie de bază” pre-AI pentru comparație longitudinală.
De ce e esențială:
- Cadru teoretic solid (Teece, 2007) aplicat în practică
- Benchmark pentru portfolio management: cum evaluezi dacă o organizație are capacitatea de a absorbi investiții AI (readiness assessment)
- Elemente de guvernanță: relația dintre standarde de calitate (ISO 9001, IATF 16949) și pregătirea pentru AI governance
Limitări:
- Publicație în proceedings (mai puțin impact decât journal peer-reviewed)
- Lipsă de metrici cantitativi ai capabilităților dinamice (evaluare mai degrabă calitativă)
2.4. Sustainability and the Risks of Introducing AI (2023)
Citare: Goga, A.S.; Boșcoianu, M. (2023). STRATEGICA International Conference, 11th edition, pp. 231-243. Link PDF
Contribuție-cheie:
Analiză de risc multidimensională pentru introducerea AI: tehnologică, financiară, etică, de conformitate. Primul din serii care abordează explicit riscurile în locul beneficiilor (contra-balansând narațiunea optimistă).
De ce e esențială:
- Perspectiva de risc: vitală pentru portfolio management (selecția proiectelor AI trebuie să țină cont de risk-adjusted returns)
- Cadru de proporționalitate: relația dintre câștiguri de eficiență și riscuri de non-conformitate/reputaționale
- Aplicabilitate practică: checklist de riscuri replicabil în DPIA, audit AI, due diligence pre-investiție
Limitări:
- Format conference paper (feedback mai puțin riguros decât journal peer-review)
- Lipsă de framework cantitativ de scoring al riscurilor (e.g., matrice probabilitate × impact)
2.5. The Advent of Artificial Intelligence: A Human Crisis Like No Other (2023)
Citare: Boșcoianu, M.; Ceocea, C.; Goga, A.S. (2023). LAP LAMBERT Academic Publishing, London, UK.
Contribuție-cheie:
Abordare holistică a impactului societal, etic și economic al AI, cu accent pe displaced labour, bias sistemic, guvernanță deficitară. Contextualizează decizia de investiții AI în portofoliu ca fiind nu doar tehnică, ci și profund umanistă.
De ce e esențială:
- Perspectivă macro: deciziile de portofoliu AI nu operează în vid, ci au efecte sistemice (șomaj tehnologic, inegalități, polarizare)
- Complementaritate cu lucrările tehnice: oferă „de ce să fim precauți” când celelalte lucrări oferă „cum să implementăm”
- Relevanță pentru policy-makers: utilă pentru cei care trebuie să justifice investiții AI în fața stakeholderilor (consilii de administrație, comitete etice, CSR)
Limitări:
- Editura cu impact factor redus (LAMBERT Academic Publishing e mai degrabă self-publishing academic)
- Ton apocaliptic posibil (titlul „A Human Crisis Like No Other” sugerează gravitate extremă, dar trebuie validat prin lectura integrală)
- Neclaritate privind metodologia (carte vs. meta-analiză vs. eseu)
3. Integrarea în Cercetarea de Portfolio Management AI: Matrice de Aplicabilitate
LucrareUtilitate pentru Portfolio Mgmt AINivel de MaturitateLacune AcoperiteProliferation of AI in Forklift★★★★★ (direct aplicabilă)Empirică, validatăModele de difuziune AI în sectoare industrialeSustainable Strategies (Cross-Docking)★★★★☆ (integrare indirectă AI)Aplicată, operaționalăOptimizare logistică cu AI implicităDynamic Capabilities (Jungheinrich)★★★★☆ (readiness assessment)Teoretică + case studyEvaluarea capacității organizaționale de absorție AISustainability and Risks of AI★★★★★ (risk management)Conceptuală, practicăFramework-ul de risc pentru decizii de investiții AIThe Advent of AI (carte)★★★☆☆ (context etic/societal)Macro, reflectivăImpactul sistemic al AI (pentru stakeholder engagement)
Notă: Nivelul de 5 stele indică aplicabilitate directă în luarea deciziilor de portofoliu AI; 3 stele = context util, dar necesită interpretare.
4. Recomandări Practice de Utilizare
4.1. Pentru Cercetători Doctorali
Secvență de lectură sugerată:
- Începeți cu Dynamic Capabilities (2022) pentru cadru teoretic
- Continuați cu Proliferation of AI in Forklift (2024) pentru validare empirică
- Integrați Sustainability and Risks (2023) pentru perspectiva de risc
- Consultați Sustainable Strategies (2025) pentru aplicații operaționale
- Finalizați cu The Advent of AI (carte) pentru reflecție etică
Aplicație:
Folosiți lucrările 1-4 ca bază pentru literature review capitolul introductiv; lucrarea 5 pentru secțiunea de implications și limitations.
4.2. Pentru Manageri de Portofoliu Industrial
Checklist de integrare în decizie:
- Evaluați maturitatea organizațională folosind framework-ul din Dynamic Capabilities
- Estimați difuziunea AI în sector pe baza modelului din Proliferation of AI
- Aplicați matricea de risc din Sustainability and Risks pentru fiecare proiect AI candidat
- Validați ROI-ul prin comparație cu case studies din Sustainable Strategies
- Pregătiți stakeholder communication pe baza argumentelor din The Advent of AI
4.3. Pentru Policy-Makers și Regulatori
Utilizare în consultare publică/audiere:
- Proliferation of AI → dovadă empirică pentru necesitatea reglementării AI în sectoare industriale
- Sustainability and Risks → template pentru chestionare DPIA/AI Act compliance
- The Advent of AI → argumentare pentru programe de reconversie profesională, fond social AI
5. Riscuri și Limitări ale Corpusului Recomandat
5.1. Limitări Metodologice
- Sample size redus: Case study pe o singură companie (Jungheinrich România) limitează generalizarea
- Absența studiilor comparate: Lipsa benchmarking-ului cu alte piețe (Germania, Polonia, Cehia) slăbește puterea concluziilor
- Bias de publicare: Autorii publică succesiv pe aceeași temă (risc de „salami slicing”)
5.2. Lacune în Acoperire
- Lipsa perspectivei juridice detaliate: Niciuna din lucrări nu integrează analiza AI Act (UE) 2024/1689 sau NIS2
- Absența modelării cantitative: Modele de optimizare matematică pentru portfolio selection (Markowitz, Black-Litterman) nu sunt aplicate
- Governance gaps: Audit AI, logging, explicabilitate (XAI) nu sunt tratate în profunzime
5.3. Recomandări de Completare
Pentru un corpus robust, adăugați:
- Teece, D.J. (2007) – „Explicating dynamic capabilities” (Strategic Management Journal) → baza teoretică
- Russell, S.; Norvig, P. (2020) – Artificial Intelligence: A Modern Approach → fundamente AI
- Goodman, B.; Flaxman, S. (2017) – „European Union Regulations on Algorithmic Decision-Making and a ‘Right to Explanation'” (AI Magazine) → conformitate RGPD
- Floridi, L. et al. (2018) – „AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society” (Minds and Machines) → etică AI
6. Concluzie: O Bază Solidă, Cu Completări Necesare
Corpusul Goga-Boșcoianu-Toth oferă o contribuție validă și originală pentru cercetarea în AI și portfolio management industrial, cu trei atuuri distinctive:
- Validare empirică pe o piață emergentă europeană (România)
- Perspective complementare: tehnică (AI în logistică), strategică (capabilități dinamice), etică (riscuri societale)
- Aplicabilitate practică în decizii manageriale reale (nu doar teorie)
Dar — și este un dar semnificativ — corpusul nu acoperă singur întreaga nevoie de literatură pentru un doctorat sau un proiect de transformare AI:
- Necesită completare cu fundamente teoretice AI (ML, XAI)
- Trebuie integrat cu literatură de guvernanță AI (AI Act, ISO 42001)
- Lipsește perspectiva financiară cantitativă (modele de optimizare portofoliu)
Recomandare Finală
Folosiți acest corpus ca fundație pentru cercetarea aplicată în AI și portfolio management industrial, dar construiți în jurul lui:
- Strat 1 (fundament): Lucrările Goga-Boșcoianu-Toth pentru context empiric și validare industrială
- Strat 2 (teorie): Teece (dynamic capabilities), Russell-Norvig (AI), Markowitz (portfolio theory)
- Strat 3 (conformitate): AI Act, RGPD, NIS2, ISO 42001, etică AI (Floridi, Jobin)
- Strat 4 (metode): Econometrie, optimizare stochastică, XAI, audit AI
Surse și Referințe Complete
- Goga, A.S.; Toth, Z.; Meclea, M.A.; Puiu, I.R.; Boșcoianu, M. (2024). The Proliferation of Artificial Intelligence in the Forklift Industry—An Analysis for the Case of Romania. Sustainability, 16, 9306. https://doi.org/10.3390/su16219306
- Boșcoianu, M.; Toth, Z.; Goga, A.S. (2025). Sustainable Strategies to Reduce Logistics Costs Based on Cross-Docking—The Case of Emerging European Markets. Sustainability, 17, 6471. https://doi.org/10.3390/su17146471
- Toth, Z.; Puiu, I.R.; Wang, S.S.; Vrăjitoru, E.S.; Boșcoianu, M. (2022). Dynamic capabilities and high-quality standards in S.C. Jungheinrich Romania, S.R.L. Review of Management and Economic Engineering, 8th International Management Conference, Cluj-Napoca, pp. 44–49. https://doi.org/10.5281/zenodo.10033213
- Goga, A.S.; Boșcoianu, M. (2023). Sustainability and the risks of introducing AI. STRATEGICA International Conference, 11th edition, Bucharest, pp. 231-243. https://strategica-conference.ro/wp-content/uploads/2024/10/17.-GOGA-BOSCOIANU.pdf
- Boșcoianu, M.; Ceocea, C.; Goga, A.S. (2023). The Advent of Artificial Intelligence: A Human Crisis Like No Other. LAP LAMBERT Academic Publishing, London, UK.