Esta dissertação relaciona dois temas que estão na ribalta – i.e., smart city e inteligência artificial (ou Artificial Intelligence (AI)). O crescente interesse em smart cities advém do facto de estas serem multidimensionais, adaptáveis às necessidades e aos requisitos de cada realidade. Por outro lado, a AI tem desempenhado um papel transformador e disruptivo em várias áreas, por executar tarefas “inteligentes” e permitir a automatização de processos e a diferenciação. Neste sentido, o planeamento estratégico de uma smart city, especialmente a longo prazo, terá de lidar, provavelmente, com a sua adaptação à AI. Tornam-se da maior relevância todos os contributos de investigação que permitam ter uma visão holística deste tema e possam apoiar processos de tomada de decisão neste âmbito. Adotando a abordagem Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA), a presente dissertação propõe um modelo de análise dinâmica entre iniciativas e desafios de adaptação da smart city à AI – i.e., as suas relações de causa-efeito – através da aplicação da técnica DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL). As diferentes etapas da aplicação desta metodologia foram desenvolvidas em colaboração com um decisor com reconhecida experiência nacional e internacional na abordagem às smart cities. Os contributos e limitações resultantes da aplicação metodológica no contexto em análise serão também alvo de estudo.

This study addresses two main themes on today’s agenda – i.e., smart city and Artificial Intelligence (AI). The growing interest in smart cities comes from the fact that these cities are multidimensional, adaptable to the needs and requirements of each reality. AI, in turn, has been playing a transformative and disruptive role in several areas by performing “smart” tasks, allowing for the automation of processes and differentiation. In this sense, the strategic planning of a smart city, especially in the long-term, will likely deal with its adaptation to AI. Thus, research contributions that allow for a holistic view of this topic and can support decision-making processes in this area are welcome. Based on the epistemological principles of the Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) approach, this study proposes a dynamic analysis system that allows smart city initiatives and challenges to be adapted to AI, highlighting its cause-and-effect relationships. This is carried out based on an application of the DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) technique. The processual steps of this methodological application were developed in close interaction with an experienced decision maker who has coordinated several projects in this study context. The contributions and limitations of our proposal are also analyzed.