El trabajo de investigación presentado en esta tesis doctoral aborda el uso de algoritmos de inteligencia artificial y su aplicación en los sistemas de ayuda para la toma de decisiones en enfermedades de diagnóstico complejo. La dificultad en la gestión clínica de dichas enfermedades requiere un trabajo en conjunto (área de salud e ingeniería informática) y un intercambio de conocimientos, experiencias e información que permita obtener mejores resultados en el proceso de atención de los enfermos. La creación de sistemas que contribuyan en la toma de decisiones tiene como propósito mejorar la calidad de los procesos médico-asistenciales en la predicción y clasificación de enfermedades buscando enriquecer el cuidado de los pacientes. Dichos sistemas de ayuda tienen tres componentes fundamentales: base de datos (información del paciente), algoritmos de inteligencia artificial y usuarios (médicos, personal asistencial, etc.). La integración de los componentes mencionados trae mejoras en la atención de los pacientes, la reducción de errores médicos, diagnósticos y protocolos clínicos más acertados, agilidad en los procesos, prevención de eventos adversos, entre otros. Dada la gran variedad de datos que se recogen en la historia clínica, extraer conocimiento de ellos es una tarea muy difícil de realizar con los métodos tradicionales. Por este motivo se han incorporado redes neuronales artificiales, redes bayesianas y árboles de decisión en el campo médico, logrando importantes contribuciones. En esta tesis doctoral estos modelos se han utilizado en la clasificación del riesgo en cirugía cardíaca y en la predicción de la mortalidad hospitalaria. Los modelos han sido evaluados teniendo en cuenta su precisión, sensibilidad, especificidad. Tales clasificadores son sensibles cuando los datos presentan un alto contenido de ruido, datos incompletos, duplicidad de las variables, texto, amplio rango de magnitudes, etc. Para solucionar estos problemas, se han utilizado herramientas para el preprocesado de los datos, como la normalización, discretización e imputación de datos. Cuando estas fueron aplicadas se observó una mejora en los resultados. Otra dificultad que tienen las bases de datos médicas es la alta dimensionalidad. Por lo tanto, se ha optado por la aplicación de técnicas de selección de características principales y por el análisis de cada una de las variables para evitar la duplicidad de la información. Estas técnicas han mejorado notablemente el desempeño de los clasificadores. En cuanto a los algoritmos utilizados en este trabajo se ha evidenciado un buen resultado en la clasificación de enfermedades y en la predicción de la mortalidad hospitalaria. Para clasificar el riesgo de cirugía cardíaca pediátrica en tres categorías (alto, medio y bajo) se han implementado el perceptrón multicapa, mapas autoorganizados, redes de función de base radial y árboles de decisión. Los resultados muestran que las redes neuronales presentan un buen desempeño con una precisión entre el 81.7% y 99.8%, mientras que los árboles de decisión produjeron errores más elevados en la clasificación. Una adecuada clasificación del riesgo quirúrgico permite al personal médico y asistencial mejorar el plan de atención y por lo tanto reducir las posibles complicaciones y el riesgo de muerte. Teniendo en cuenta esto, los árboles de decisión no son los más adecuados para la clasificación del riesgo, sin embargo presentan excelentes resultados cuando se trata de un resultado binario. Los algoritmos usados para la predicción de la mortalidad hospitalaria de los pacientes operados de reparación abierta de aneurisma de aorta abdominal han sido el perceptrón multicapa, las redes de función de base radial y las redes bayesianas. Esta parte de la investigación fue desarrollada en dos fases: en la primera fase, la implementación se llevó a cabo utilizando todas las variables de la base de datos. En la segunda fase, se emplearon técnicas de selección de características principales. Los resultados generales respecto a la precisión de los algoritmos en las dos fases fueron entre 91.2% y 96.4%. La diferencia de las pruebas radica en los valores de sensibilidad y especificidad, pues en la primera fase la sensibilidad y especificidad muestran valores entre 52.1% y 72% y entre 92.6% y 97%, respectivamente. En la segunda fase, en la cual se aplicó un método de selección de características y una combinación de todos los algoritmos, se observó un aumento en la sensibilidad con valores entre el 65.5% y 86.8%, es decir, que los algoritmos mejoraron la capacidad para predecir la mortalidad hospitalaria. El algoritmo que mostró el mejor resultado en todas las pruebas realizadas fue la red bayesiana. El desarrollo de un sistema de ayuda para la toma de decisiones clínicas basado en los métodos de aprendizaje mencionados en este trabajo podría mejorar la clasificación del riesgo en cirugía y la predicción de mortalidad hospitalaria. Además, el sistema sería útil para que los médicos y el personal asistencial puedan evaluar a tiempo el impacto de las decisiones y dar prioridad a las actividades de prevención de eventos adversos.

Tesis por compendio / [EN] Lack of Homogeneity in the Product (LHP) appears in some production processes which incorporate raw materials coming directly from nature and/or production processes with operations which cause some heterogeneity in the characteristics of the outputs obtained respect to certain attributes. The result is the existence of several references (subtypes) of the same product which differ in some characteristics relevant to customers and this aspect becomes a problem when customers require homogeneous units in their orders. Supply Chains (SC) in sectors with this problem, such as ceramic, wood, textiles, fruit or meat, among others, are forced to include one or more classification stages along the production process whose location and classification criteria depend on each specific sector. The classification of the same element in several subtypes increases the number of references and the volume of information to process, complicating management system. In addition, after each classification stage, the quantity of each subtype will only be known after the production is finished which introduces a new type of LHP inherent uncertainty: uncertainty in the quantities of each subtype in different planned lots. This uncertainty is a problem when the customer orders must commit and be served from homogeneous units. The Master Plan is one of the main inputs to the order promising process so that in this case, it is crucial that the Master Plan in its definition, considers and anticipates as accurately as possible the homogeneous quantities of the same product that will be available to serve the customer not only in time and quantity, but also the required homogeneity. In this thesis, it is proposed as main objective to develop methods and models for master planning of operations in SC with LHP dealing with its inherent uncertainty associated. To achieve this, the problem of LHP is characterized and its impact is identified in the planning process operations. This base serves for the development of mathematical programming models for master planning of SC with LHP in deterministic and uncertain contexts. Through these models the size of the production batch is defined considering their division into homogeneous quantities and the uncertainty associated with the objective of serving the customer demand with homogeneous units. A support system to decision-making that facilitates the proposal of different scenarios as an alternative approach to the treatment of uncertainty is also proposed. All models are validated in the ceramic sector. The results show that the gross margin and the level of customer service improves when taking into account in planning models both characteristics due to the LHP and its associated uncertainty. / [ES] La Falta de Homogeneidad en el Producto (FHP) aparece en algunos procesos productivos que incorporan materias primas procedentes directamente de la naturaleza y/o procesos productivos con operaciones que provocan cierta heterogeneidad en las características de los productos obtenidos en relación con ciertos atributos. El resultado es la existencia de varias referencias (subtipos) del mismo producto que son diferentes en algunas características relevantes para los clientes y este aspecto se convierte en un problema cuando los clientes requieren unidades homogéneas en sus pedidos. Las Cadenas de Suministro (CdS) en los sectores con esta problemática, como el cerámico, maderero, textil, frutícola, o cárnico, entre otros, se ven obligadas a incluir una o varias fases de clasificación a lo largo del proceso productivo cuya localización y criterios de clasificación, dependen de cada sector específico. La clasificación de un mismo ítem en varios subtipos aumenta el número de referencias a manejar y el volumen de información a procesar, lo que complica la gestión del sistema. Además, después de cada etapa de clasificación, la cantidad obtenida de cada subtipo sólo se conoce con posterioridad a su producción lo que introduce un nuevo tipo de incertidumbre inherente a la FHP: la incertidumbre en las cantidades de cada subtipo de los diferentes lotes de producción planificados. Esta incertidumbre supone un problema cuando los pedidos de los clientes deben comprometerse y servirse a partir de unidades homogéneas. El Plan Maestro constituye una de las principales entradas al proceso de comprometer pedidos por lo que, en este caso, es crucial que el Plan Maestro en su definición considere y anticipe con la mayor exactitud posible las cantidades homogéneas de un mismo producto que estarán disponibles con objeto de servir al cliente no sólo en fecha y cantidad, sino también con la homogeneidad requerida. En esta Tesis, se plantea como objetivo principal desarrollar métodos y modelos para la planificación maestra de operaciones en las CdS con FHP que traten su incertidumbre inherente asociada. Para conseguirlo, se caracteriza la problemática de la FHP y se identifica su impacto en el proceso de planificación de operaciones. Esta base sirve para el desarrollo de modelos de programación matemática para la planificación maestra de cadenas de suministro con FHP en contextos determinista e incierto. A través de estos modelos se define el tamaño de los lotes de producción considerando su división en cantidades homogéneas así como su incertidumbre asociada con el objetivo de servir la demanda de los clientes con unidades homogéneas. También se propone un sistema de ayuda a la toma de decisiones que facilita el planteamiento de distintos escenarios como un enfoque alternativo al tratamiento de la incertidumbre. Todos los modelos se validan en el sector cerámico. Los resultados obtenidos muestran que el margen bruto y el nivel de servicio al cliente mejoran cuando se contemplan en los modelos de planificación tanto las características debidas a la FHP como su incertidumbre asociada. / [CA] La Falta d'Homogeneïtat en el Producte (FHP) apareix en alguns processos productius que incorporen matèries primeres procedents directament de la naturalesa i/o processos productius amb operacions que provoquen certa heterogeneïtat en les característiques dels productes obtinguts en relació amb certs atributs. El resultat és l'existència de diverses referències (subtipus) del mateix producte que són diferents en algunes característiques rellevants als clients i este aspecte es convertix en un problema quan els clients requerixen unitats homogènies en els seus comandes. Les Cadenes de Subministrament (CdS) en els sectors amb aquesta problemàtica, com el ceràmic, fuster, tèxtil, fruitícola, o càrnic, entre uns altres, es veuen obligades a incloure una o diverses fases de classificació al llarg del procés productiu la localització del qual així com els criteris de classificació, depenen de cada sector específic. La classificació d'un mateix ítem en diversos subtipus augmenta el nombre de referències i el volum d'informació a processar, la qual cosa complica la gestió del sistema. A més, després de cada etapa de classificació, la quantitat de cada subtipus només es coneix amb posterioritat a la seua producció lo que introduïx un nou tipus d'incertesa inherent a la FHP: la incertesa en les quantitats de cada subtipus dels diferents lots de producció planificats. Esta incertesa suposa un problema quan les comandes dels clients han de comprometre's i servir-se a partir d'unitats homogènies. El Pla Mestre constituïx una de les principals entrades al procés de comprometre comandes pel que, en este cas, és crucial que el Pla Mestre en la seua definició considere i anticipe amb la major exactitud possible les quantitats homogènies d'un mateix producte que estarán disponibles a fi de servir al client no sols en data i quantitat, sinó també amb l'homogeneïtat requerida. En esta Tesi, es planteja com a objectiu principal desenrotllar mètodes i models per a la planificació mestra d'operacions en les CdS amb FHP que tracten la seua incertesa inherent associada. Per a aconseguir-ho, es caracteritza la problemàtica de la FHP i s'identifica el seu impacte en el procés de planificació d'operacions. Esta base servix per al desenrotllament de models de programació matemàtica per a la planificació mestra de CdS amb FHP en contextos determinista i incert. A través d'estos models es definix la grandària dels lots de producció considerant la seua divisió en quantitats homogènies així com la seua incertesa associada amb l'objectiu de servir la demanda dels clients amb unitats homogènies. També es proposa un sistema d'ajuda a la presa de decisions que facilita el plantejament de distints escenaris com un enfocament alternatiu al tractament de la incertesa. Tots els models es validen en el sector ceràmic. Els resultats obtinguts mostren que el marge brut i el nivell de servici al client milloren quan es contemplen en els models de planificació tant les característiques degudes a la FHP com la seua incertesa associada. / Mundi Sancho, MI. (2016). Métodos y modelos para la planificación de operaciones en cadenas de suministro caracterizadas por la falta de homogeneidad en el producto. Aplicación al sector cerámico [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/72865 / TESIS / Compendio

En el contexto de una clínica de Lambayeque, se llevó a cabo la presente investigación la cual está enfocada en apoyar el proceso de toma de decisiones en el área de admisión. Con el objetivo de optimizar la disponibilidad y análisis de la información, y aplicando la metodología de Ralph Kimball, se implementó una solución basada en inteligencia de negocios (BI), teniendo como objetivos: Determinar los requerimientos de información correspondientes al área de admisión que sirvan de apoyo al proceso de toma de decisiones, implementar un repositorio de datos que sirva para el análisis de la información, crear una aplicación web que permita visualizar y analizar la información, por último, validar la solución de inteligencia de negocios en base a la experiencia de usuario. Se diseñó e implementó una arquitectura, donde la información se origina en una base de datos transaccional interna y a través de un proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL) se obtiene información relevante para ser cargada en un Data Mart ubicado en la nube, utilizando el motor MySQL. Posteriormente se desarrolló una aplicación web segura e interactiva que permite a los usuarios visualizar y analizar la información del área de admisión. Además, se integró un dashboard dinámico con Power BI que proporciona una visualización intuitiva de los datos, mientras que las funcionalidades de filtrado y búsqueda permiten un análisis personalizado. Finalmente se realizó una encuesta de satisfacción de usuario en el cual se obtuvo un 91.85% de respuestas positivas al aplicar dicho cuestionario. / In the context of a clinic in Lambayeque, the present research was conducted, which is focused on supporting the decision-making process in the admissions area. With the objective of optimizing the availability and analysis of information, and applying the Ralph Kimball methodology, a business intelligence (BI) solution was implemented, aiming to: Determine the information requirements corresponding to the admissions area that serve as support for the decisión making process, implement a data repository for information analysis, create a web application that allows visualization and analysis of information, and finally, validate the business intelligence solution based on user experience. An architecture was designed and implemented, where the information originates from an internal transactional database, and through an Extraction, Transformation, and Loading (ETL) process, relevant information is obtained to be loaded into a cloud-based Data Mart using the MySQL engine. Subsequently, a secure and interactive web application was developed, allowing users to visualize and analyze admissions area information. Furthermore, the integration of a dynamic dashboard with Power BI provides an intuitive visualization of the data, while filtering and search functionalities allow for customized analysis. Finally, a user satisfaction survey was conducted, obtaining a 91.85% positive response rate when applying the questionnaire.

El presente trabajo de investigación se desarrolla en una empresa agroindustrial ubicada en la región de Lambayeque. Esta genera anualmente una elevada cantidad de residuos de cáscaras de maracuyá provenientes de su línea de producción de jugos y concentrados tropicales, las cuales son eliminadas sin mayor aprovechamiento. Por tal motivo se planteó como objetivo general proponer la instalación de una línea de producción de cartón para aprovechar las cáscaras de maracuyá en la empresa, y de este modo aumentar sus utilidades. Para ello se realizó estudios de viabilidad comercial, técnico-tecnológico y económico-financiero con el propósito de determinar la factibilidad del proyecto, dando como resultado la existencia de una demanda insatisfecha a nivel nacional del cartón conocido como kraftliner para caras cubiertas, la disponibilidad de recursos tecnológicos y materiales para diseñar la nueva línea de producción, y la obtención de indicadores económicos positivos con un VAN de $ 793 803,77 un TIR de 46,10%, un TMAR de 18,77% y un Beneficio/Costo de $ 2,12, lo cual indica que la propuesta es rentable y viable. / This research work is carried out in an agro-industrial company located in the Lambayeque region. This generates a high amount of passion fruit shell waste annually from its production line of tropical juices and concentrates, which are disposed of without further use. For this reason, the general objective was to propose the installation of a cardboard production line to take advantage of the passion fruit shells in the company, and thus increase its profits. For this, commercial, technical-technological and economic-financial feasibility studies were carried out with the purpose of determining the feasibility of the project, resulting in the existence of an unsatisfied demand at the national level for cardboard known as kraftliner for covered faces, the availability of technological and material resources to design the new production line, and obtaining positive economic indicators with a NPV of $ 793 803,77, an IRR of 46,10%, a TMAR of 18,77% and a Benefit / Cost of $ 2,12, which indicates that the proposal is profitable and viable.

Aquesta tesi presenta un marc per als models oberts de suport a les decisions en les organitzacions. El treball es vehicula a través d’un compendi d’articles on s’analitzen els fluxos d’entrada i de sortida de coneixement en les organitzacions, així como les tecnologies existents de suport a les decisions. Es presenten els factors subjacents que impulsen nous models per a formes obertes de suport a la decisió. La tesis presenta un estudi de les distintes tipologies de models de suport a les decisions tenint en compte diferents tipus d’organitzacions. En el primer estudi, paper#, es presenta l’evolució de les tecnologies de suport a les decisions i l’avançament de les noves tecnologies per als models oberts. Aquest estudi proporciona una visió des d’una perspectiva evolutiva de la relació entre el coneixement expert i la seva utilització en les tecnologies de suport a les decisions. La investigació revela l’entorn canviant que la tecnologia ofereix a l’hora de adquirir coneixement per a la presa de decisions i obre horitzons sobre el nou paper que els experts tenen en aquests entorns. Es suggereix que un canvi significatiu en la presa de decisions es basa en el desafiament entre el paper tradicional dels experts i no experts. Per últim, aquest treball explora les oportunitats d’integració de la intel•ligència artificial en la tecnologia de suport a les decisions i quins beneficis addicionals poden aportar les eines d’ intel•ligència col•lectiva en la presa de decisions. El segon estudi, paper#2, investiga sobre la tipologia anomenada "agregada" dins del marc d’entorns oberts per al suport a la presa de decisions. S’utilitza un problema de predicció com a fil conductor per a posar en relleu la complexitat de la previsió de la demanda dins de la industria del cinema. S’analitza com es pot utilitzar la tecnologia per a millorar l’eficàcia en les decisions. La investigació compara dues tecnologies de suport a les decisions: sistemes experts i eines d’intel•ligència col•lectiva, i il•lustra com l’industria del cinema utilitza cada una d’aquestes tecnologies en la previsió dels ingressos de taquilla. Per últim, aquest article explora els beneficis de l’ integració d’aquestes tecnologies de suport per a l’obtenció de prediccions més precises. El tercer estudi, article#3, presenta un estudi longitudinal durant un període de 10 anys que utilitza IBM “Innovation Jams” como un context per a la col•laboració a gran escala dins de la tipologia anomenada "plataforma". Aquest article investiga el paper de les “Innovation Jams”, en el canvi organitzacional i com IBM es compromet amb un nou model d’innovació en les organitzacions. En ell es descriuen les “Innovation Jams”, que han impulsat la innovació i consolidat la pràctica de la innovació oberta en IBM. En aquest article s’utilitza el gènere musical d’una "jamband" com una metàfora per a descriure el desenvolupament emergent i l’ús de les “Innovation Jams”, com una manera d’entendre el canvi organitzatiu. Aquest estudi longitudinal ofereix una visió actualitzada de la recerca en “Innovation Jams”, mostrant com han evolucionat des d’un concepte, a una eina de gestió i finalment a un servei. L’article conclou amb una discussió sobre les implicacions dels resultats i com aquests permeten teoritzar sobre nous models d’ innovació i el canvi en les organitzacions. La recerca duta a terme en aquesta tesi ofereix un marc per als models oberts de suport a la decisió, i suggereix que, les fonts internes i externes de coneixement poden ser utilitzades, més enllà de la innovació del producte o serveis, per a la presa de decisions amb el suport de tecnologies emergents. Les contribucions teòriques d’aquesta tesi sostenen que les organitzacions ja no poden confiar en la tecnologia de suport a les decisions que únicament es centren en la reducció de la frontera entre els aspectes racionals i no racionals de la conducta social humana, sinó que pel contrari, han de considerar la xarxa dinàmica de la organització per al suport a la decisió. D’altra banda, les implicacions pràctiques d’aquesta tesi animen les organitzacions a pensar estratègicament sobre com les tecnologies emergents poden ajudar en la presa de decisions i també com els models de decisió resultants poden ser utilitzats per a navegar per l’entorn complex existent, i, a la vegada, forjar vincles més forts amb els clients, proveïdors i la xarxa de l’organització. / Esta tesis presenta un marco para modelos abiertos de soporte a las decisiones en las organizaciones. El trabajo se vehicula a través de un compendio de artículos dónde se analizan los flujos de entrada y salida de conocimiento en las organizaciones, así como las tecnologías existentes de soporte a las decisiones. Se presentan los factores subyacentes que impulsan nuevos modelos para formas abiertas de soporte a la decisión. La tesis presenta un estudio de las distintas tipologías de modelos de soporte a las decisiones teniendo en cuenta distintos tipos de organizaciones. En el primer estudio paper#1 se presenta la evolución de las tecnologías de apoyo a las decisiones y el avance de las nuevas tecnologías para los modelos abiertos. Este estudio proporciona una visión desde una perspectiva evolutiva de la relación entre conocimiento experto y su utilización en las tecnologías de soporte a las decisiones. La investigación revela el entorno cambiante que la tecnología ofrece a la hora de adquirir conocimiento para la toma de decisiones y abre horizontes sobre el nuevo papel que los expertos tienen en estos entornos. Se sugiere que un cambio significativo en la toma de decisiones se basa en el desafío entre el papel tradicional de los expertos y no expertos. Por último, este trabajo explora las oportunidades de integración de la inteligencia artificial en la tecnología de soporte de decisiones y que beneficios adicionales pueden aportar las herramientas de inteligencia colectiva en la toma de decisiones. El segundo estudio, paper#2, investiga sobre la tipología llamada "agregada" dentro del marco de entornos abiertos para el soporte a la toma de decisiones. Se utiliza un problema de predicción como hilo conductor para poner en relieve la complejidad de la previsión de la demanda dentro de la industria del cine. Se analiza cómo se puede utilizar la tecnología para mejorar la eficacia en las decisiones. La investigación compara dos tecnologías de soporte a las decisiones: sistemas expertos y herramientas de inteligencia colectiva, e ilustra cómo la industria del cine utiliza cada una de estas tecnologías en la previsión de los ingresos de taquilla. Por último, este artículo explora los beneficios de la integración de estas tecnologías de apoyo para la obtención de predicciones más precisas. El tercer estudio, artículo #3, presenta un estudio longitudinal durante un período de 10 años que utiliza IBM “Innovation Jams”, como un contexto para la colaboración a gran escala dentro de la tipología llamada "plataforma". Este artículo investiga el papel de las “Innovation Jams”, en el cambio organizacional y como IBM se compromete con un nuevo modelo de innovación de la organización. En él se describen las “Innovation Jams”, que han impulsado la innovación y consolidado la práctica de la innovación abierta en IBM. En este artículo se utiliza el género musical de una "jamband" como una metáfora para describir el desarrollo emergente y el uso de las “Innovation Jams”, como una manera de entender el cambio organizativo. Este estudio longitudinal ofrece una visión actualizada de la investigación en “Innovation Jams”, mostrando cómo han evolucionado desde un concepto, a una herramienta de gestión y finalmente a un servicio. El artículo concluye con una discusión sobre las implicaciones de los resultados y como ellos permiten teorizar sobre nuevos modelos de innovación y el cambio en las organizaciones. La investigación llevada a cabo en esta tesis ofrece un marco para los modelos abiertos de apoyo a la decisión, y sugiere que el uso de fuentes internas y externas de conocimiento pueden ser utilizadas más allá de la innovación del producto o servicio para la toma de decisiones con el soporte de tecnologías emergentes. Las contribuciones teóricas de esta tesis sostienen que las organizaciones ya no pueden confiar en la tecnología de apoyo a las decisiones que únicamente se centran en la reducción de la frontera entre los aspectos racionales y no racionales de la conducta social humana, sino por el contrario, deben considerar la red dinámica de la organización para el apoyo a la decisión. Por otra parte, las implicaciones prácticas de esta tesis alienta a las organizaciones a pensar estratégicamente acerca de cómo las tecnologías emergentes pueden ayudar a la toma de decisiones y también cómo los modelos de decisión resultantes pueden ser utilizados para navegar por el entorno complejo existente y, a su vez, forjar vínculos más fuertes con los clientes, proveedores y más amplios de la red de la organización. / This thesis presents a framework for open models of decision support through a compendium of papers that links research on the inward and outward flows of knowledge to the organization and decision support technologies. The framework presents underlying factors driving new and more open models of decision support. A typology of decision support models is offered considering types of problems organizations and managers charged with decision-making face. Thesis essay #1 suggests a perspective of the changing landscape for decision support technology and the advancement of new technology for open models of decision support. This study provides insight from an evolutionary perspective of expertise that has shaped the field of decision support technologies. The investigation sets out to reveal the changing landscape of expertise in supporting decision-making using technology and sheds light on the new role that experts will play in organizational decision-making. It suggests that a significant change in how decision-making is being supported which challenge the traditional role of experts and non-experts. Finally, this paper explores opportunities for decision support technology integration and the added benefits artificial intelligence can bring to collective intelligence tools. Thesis essay #2 investigates the ‘aggregate’ typology within the open model decision support framework. A forecasting problem is used to highlight the complexity of demand forecasting in supply-chain management within the film industry and how technology is leveraged for effective supply-chain management decisions. The investigation compares two decision support technologies: expert systems and collective intelligence tools and illustrates how the film industry uses each in forecasting box-office revenue. Finally, this essay explores the combined benefits in integrating each support technology for more accurate forecasting. Thesis essay #3 is a longitudinal study over a 10 year period that uses IBM Innovation Jams as a context for large-scale collaboration within the ‘platform’ typology. This essay investigates the role of innovation jams on organizational change as IBM learned to engage with a new model of organizing innovation. It describes the role innovation jams have played in shaping the practice of open innovation at IBM. This essay uses the musical genre of a “jamband” as a metaphor to describe the emergent development and use of innovation jams as a way to understand organizational change. This longitudinal study brings innovation jam research up-to-date and presents innovation jams as they evolved from a concept, a management tool, and service. The essay concludes with a discussion on the implications of the findings for theorizing about new models of organizing innovation for organizational change. Research conducted in this thesis offers a framework of open models of decision support that suggests that the use of internal and external sources of knowledge can be leveraged beyond product or service innovation, to include decision-making supported by emerging technology. Theoretical contributions of this thesis argues that organizations can no longer rely on decision support technology that solely focus on bridging the boundary between rational and non-rational aspects of human social behavior but instead, must consider the larger dynamic organizational network for decision support. Moreover, practical implications of this thesis encourages organizations to think strategically about how emerging technology can support decision making and the resulting decision support models to navigate the complex environment they work in and in turn, to forge stronger links with customers, suppliers, and the wider organizational network.