20.500.12556/RUL-186646 Navigating AI disruption systems theory framework for the European social survey The article examines how AI-driven technological disruption may reshape expectations on how surveys are best implemented and what is the character of survey data. It applies systems theory to the paradigmatic case of the European Social Survey, analysing how the European Social Survey has increased its internal complexity to meet demands for data quality, relevance, and usability, thereby consolidating its status as a flagship within the traditional survey model. Drawing on the theory of disruptive innovation, the study then theorizes the European Social Survey’s response to AI disruption, shaped by its dual commitment to innovation and scientific rigour. Based on a heuristic typology of three data-collection models, it argues that ex ante validation by the science system is a necessary condition for the European Social Survey to consider coupling with silicon data alternatives. At the same time, the European Social Survey’s history of incremental innovation positions it to engage with lower-risk forms of AI augmentation. The study complements technical research on AI-enabled survey methods by contributing a systems-theoretical perspective to strategic debates on risks and benefits of integrating traditional survey models with AI advancements. Cet article examine comment les bouleversements technologiques induits par l’IA pourraient redéfinir les attentes quant à la meilleure façon de mener des enquêtes et à la nature des données d’enquête. La théorie des systèmes est ici appliquée au cas paradigmatique de l’Enquête sociale européenne (ESS), en analysant comment l’ESS s’est complexifiée pour répondre aux exigences de qualité, de pertinence et d’exploitabilité des données, consolidant ainsi son statut en tant que référence au sein du modèle d’enquête traditionnel. À partir de la théorie de l’« innovation de rupture » (disruptive innovation), l’étude apporte ensuite une réflexion théorique sur la réponse de l’ESS aux bouleversements liés à l’IA, marquée par son double engagement en faveur de l’innovation et de la rigueur scientifique. Sur la base d’une typologie heuristique de trois modèles de collecte de données, la validation ex ante par le système scientifique est présentée comme une condition nécessaire pour que l’ESS envisage d’intégrer des alternatives de simulation de données d’enquête issues de l’IA (silicon data). Parallèlement, l’histoire de l’ESS, marquée par une innovation progressive, la place en position de s’engager dans des formes d’augmentation par l’IA présentant moins de risques. Cette étude complète la recherche technique sur les méthodes d’enquête basées sur l’IA en apportant la perspective de la théorie des systèmes aux débats stratégiques sur les risques et les avantages de combiner les modèles d’enquête traditionnels et les avancées de l’IA.Este artículo analiza cómo la disrupción tecnológica impulsada por la IA puede reconfigurar las ideas sobre la mejor forma de realizar las encuestas y sobre la propia naturaleza de los datos de encuesta. El artículo aplica la teoría de sistemas al caso paradigmático de la Encuesta Social Europea (ESS), analizando cómo esta ha aumentado su complejidad interna para satisfacer las demandas de calidad, relevancia y usabilidad de los datos, consolidando así su estatus como referente dentro del modelo de encuesta tradicional. A partir de la teoría de la innovación disruptiva, el estudio teoriza la respuesta de la ESS a la disrupción de la IA, marcada por su doble compromiso con la innovación y el rigor científico. Basándose en una tipología heurística de tres modelos de recopilación de datos, el artículo argumenta que la validación ex ante por parte del sistema científico es una condición necesaria para que la ESS considere la integración con alternativas de simulación de datos de encuesta a través de IA (silicon data). Al mismo tiempo, la trayectoria de innovación incremental de la ESS la posiciona para abordar formas de uso ampliado de la IA de menor riesgo. El estudio complementa la investigación técnica sobre métodos de encuesta habilitados por IA al aportar una perspectiva de teoría de sistemas a los debates estratégicos sobre los riesgos y beneficios de integrar los modelos de encuesta tradicionales con los avances de la IA. systems theory disruptive innovation comparative research survey infrastructures artificial intelligence AI organizational adaptation European Social Survey teorija sistemov disruptivne inovacije prelomne inovacije primerjalne raziskave infrastrukture za anketiranje umetna inteligenca AI organizacijska prilagoditev Evropska družboslovna raziskava true false true Angleški jezik Francoski jezik Evropa; Članek v reviji 2026-09-03 17:10:11 2026-09-03 17:10:18 2026-09-04 04:31:03 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 19 str. no. 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