人工智能（AI）有望创造和适当的业务价值的各种新机会。但是，许多组织，尤其是那些在传统行业中的组织 - 努力抓住这些机会。要解开根本原因，我们研究了更多传统行业如何实施预测性维护，这是AI在制造组织中的有希望的应用。为了进行分析，我们采用了多案例设计，并采用了关键的现实主义观点来确定AI实施的生成机制。总体而言，我们发现五种相互依存的机制：实验；知识建设和融合；数据;焦虑;和灵感。使用因果循环图表，我们充实了这些机制的社会技术动态，并探索实施AI的组织要求。生成机制的最终拓扑构成了对AI管理的研究，通过对塑造实施过程的因果关系的丰富见解。此外，它证明了因果环图如何改善生成机制的建模和分析。