Inteligência Competitiva como Estrutura Estratégica para a Adoção de Sistemas Residenciais Inteligentes Com IOT: Evidências de Consumidores de Shenzhen

Resumo

Objetivo: Este estudo desenvolve uma estrutura processual de Inteligência Competitiva (IC) para provedores de sistemas residenciais inteligentes com IoT. Examina quais percepções dos consumidores estão associadas à intenção de adoção de sistemas residenciais inteligentes com IoT entre os consumidores pesquisados de Shenzhen e demonstra como as evidências derivadas dos consumidores são transformadas, por meio do ciclo completo de IC, em apoio governado à decisão estratégica.

Metodologia/Abordagem: Estudo quantitativo transversal por questionário, incorporado a uma estrutura processual de Inteligência Competitiva. Um conjunto piloto de 106 respostas apoiou a triagem do instrumento e um conjunto formal de 375 respostas foi utilizado para as análises substantivas, incluindo análise de confiabilidade (alfa de Cronbach), estatísticas descritivas, correlação de Pearson, regressão linear múltipla com diagnósticos de colinearidade e robustez (HC3) e análise de moderação da Inovatividade Pessoal com correção para testes múltiplos. A IC é operacionalizada como um processo organizacional planejamento, coleta, análise, disseminação, utilização, feedback e governança e não como uma escala reflexiva no nível do consumidor. Foi desenvolvido também um Índice de Acionabilidade da Inteligência Competitiva Derivada do Consumidor para converter sinais estatisticamente sustentados dos consumidores em prioridades de IC ranqueadas para apoio à decisão estratégica.

Originalidade/Relevância: Os estudos existentes sobre adoção de residências inteligentes identificam antecedentes perceptuais da adoção, mas raramente explicam como as evidências derivadas dos consumidores são transformadas, por meio de um ciclo completo de Inteligência Competitiva, em decisões de produto, comunicação e mercado. O estudo aborda essa lacuna ao conectar a análise da adoção do consumidor ao processo organizacional de IC, a uma matriz de prioridades estratégicas e a um protocolo de governança e feedback para o contexto pesquisado de Shenzhen.

Principais Resultados: Os dados estavam completos e limpos (N = 375; sem valores ausentes, sem linhas duplicadas e todos os itens dentro do intervalo 1–5). Os nove construtos apresentaram consistência interna boa a excelente (α = 0,876–0,946). Os sete construtos de percepção correlacionaram-se positiva e significativamente com a intenção de adoção (r = 0,43–0,54; p < 0,001). Na regressão múltipla, os sete preditores permaneceram significativos e explicaram conjuntamente 57,9% da variância da intenção de adoção (R² ajustado = 0,571; F(7, 367) = 72,17; p < 0,001), com Interface Clara (β = 0,221) e Consistência (β = 0,200) apresentando os maiores pesos padronizados e Segurança Percebida (β = 0,128) o menor peso significativo. A Inovatividade Pessoal moderou significativamente cinco das sete relações nos testes exploratórios, com maior intensidade para Completude da Informação (ΔR² = 0,077) e Precisão da Informação (ΔR² = 0,064).

Contribuições Teóricas/Metodológicas: O estudo desenvolve uma operacionalização processual da Inteligência Competitiva que conecta sinais de mercado derivados dos consumidores ao planejamento, coleta, análise, disseminação, utilização estratégica e feedback da inteligência. Metodologicamente, distingue os construtos mensurados de adoção do consumidor do processo organizacional de IC e demonstra como evidências de regressão e moderação podem ser convertidas em uma estrutura governada de apoio à decisão estratégica.