Critical Success Factors for the Adoption of Artificial Intelligence in Facilities Management: Second-Order Systematic Review

• Robson, Quinello ^[1] ; Kramer Costa, Benny ^[1]
  1. [1] Universidade Nove de Julho

     Universidade Nove de Julho

     Brasil

     
• Localización: Journal of Technology Management & Innovation, ISSN-e 0718-2724, Vol. 20, Nº. 2, 2025, págs. 103-119
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Factores Críticos de Éxito para la Adopción de Inteligencia Artificial en la Gestión de Instalaciones (Facilities Management): Revisión Sistemática de Segundo Orden
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  • español

    La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la Gestión de Instalaciones (Facilities Management - FM) ha crecido significativamente, impulsada por la búsqueda de optimización de recursos, automatización y eficiencia operativa. Sin embargo, la literatura especializada se encuentra en una etapa inicial, lo que dificulta una comprensión integral de los Factores Críticos de Éxito (FCE) que influyen en la adopción de esta tecnología en el sector. Para abordar esta brecha, este estudio realiza una Revisión Sistemática de Segundo Orden (SOSR) con el fin de identificar y consolidar los principales FCE asociados a la adopción de IA en FM. El análisis se fundamenta en un modelo conceptual basado en el marco teórico TOEH (Tecnología–Organización–Entorno–Humano), que permite una lectura multidimensional tanto de los facilitadores como de las barreras. Los desafíos clave incluyen la interoperabilidad de sistemas, la calidad de los datos, la fiabilidad de los modelos de IA y la diversidad tipológica de los edificios, problemas exacerbados por la fragmentación tecnológica y la falta de estandarización, que dificultan las soluciones integradas. Las preocupaciones regulatorias sobre la privacidad y gobernanza de los datos, combinadas con una formación limitada de la mano de obra, obstaculizan aún más la adopción a gran escala. Por el contrario, innovaciones como los gemelos digitales, la IA explicable, la robótica y la ciberseguridad para edificios inteligentes emergen como motores de la transformación. Los hallazgos proporcionan conocimientos valiosos para los gestores de FM, proveedores de tecnología y responsables de políticas, contribuyendo al desarrollo de estrategias efectivas para integrar la IA en el sector de Facilities Management.

  • English

    The application of Artificial Intelligence (AI) in Facilities Management (FM) has grown significantly, driven by the pursuit of resource optimization, automation, and operational efficiency. However, specialized literature remains in an early stage, hindering a comprehensive understanding of the Critical Success Factors (CSFs) that influence the adoption of this technology in the sector. To address this gap, this study conducts a Second-Order Systematic Review (SOSR) to identify and consolidate the main CSFs associated with the adoption of AI in FM. The analysis is grounded in a conceptual model based on the TOEH theoretical framework (Technology–Organization–Environment–Human), which enables a multidimensional reading of both facilitators and barriers. Key challenges include system interoperability, data quality, the reliability of AI models, and building typology diversity, issues exacerbated by technological fragmentation and a lack of standardization, which hinder integrated solutions. Regulatory concerns regarding data privacy and governance, combined with limited workforce training, further hinder large-scale adoption. Conversely, innovations such as digital twins, explainable AI, robotics, and cybersecurity for smart buildings emerge as drivers of transformation. The findings provide valuable insights for FM managers, technology providers, and policymakers, contributing to the development of effective strategies for integrating AI in the Facilities Management sector.