O uso da Inteligência Artificial em diversos segmentos econômicos
DOI:
https://doi.org/10.22478/ufpb.2236-417X.2026v16n1.77550Resumo
O artigo investiga quais segmentos econômicos utilizam a Inteligência Artificial como promotora da Inteligência Competitiva. Esta pesquisa qualitativa possui caráter exploratório e descritivo. O estudo apresenta uma revisão sistemática da literatura recente com buscas nas bases Scopus, Web of Science e na base do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos. A triagem inicial identificou 1.424 documentos e a aplicação dos critérios de exclusão resultou em 202 dos artigos selecionados. O estudo categoriza os artigos conforme o padrão internacional de classificação das atividades econômicas. Os resultados indicam maior interesse na implementação da inteligência artificial em setores como comunicação, atividades científicas e saúde. Tais achados evidenciam a relevância tecnológica nestes contextos. Conclui que existem oportunidades de aprimoramento em segmentos menos explorados. Por fim, o trabalho propõe caminhos para pesquisas futuras que aprofundem a análise dos impactos da Inteligência Artificial para a Inteligência Competitiva em cada segmento econômico.
Downloads
Referências
ALVES, Mariana; et al. Use of artificial intelligence tools in supporting decision-making in hospital management. BMC Health Services Research, v. 24, n. 1, 25 out. 2024. Disponível em: https://tinyurl.com/fcph79uj. Acesso em: 7 maio 2025.
CRESWELL, John W. Projeto de pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto. 2. ed. Porto Alegre: Artmed, 2007.
HAENLEIN, Michael; KAPLAN, Andreas. A brief history of artificial intelligence: on the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, v. 61, n. 4, p. 5–14, 2019. Disponível em: https://tinyurl.com/nhssea75. Acesso em: 16 fev. 2025.
HILTON, Caleb B.; et al. Personalized predictions of patient outcomes during and after hospitalization using artificial intelligence. NPJ Digital Medicine, v. 3, 3 abr. 2020. Disponível em: https://tinyurl.com/2j7akfkd. Acesso em: 2 maio 2025.
SILVA, Helton Júnio da; RIBEIRO, Jurema Suely de Araújo Nery; DUTRA, Frederico Giffoni de Carvalho; LIMA, Leandro Cearenço; CORRÊA, Fábio. Inteligência competitiva, indústria 4.0 e suas interfaces: uma abordagem bibliométrica. Revista Inteligência Empresarial, v. 47, p. 1–21, 2023. Disponível em: https://tinyurl.com/2s39j26p. Acesso em: 7 maio 2025.
KANBACH, Daniel K.; HEIDUK, Lukas; BLÜHER, Georg; et al. The GenAI is out of the bottle: generative artificial intelligence from a business model innovation perspective. Review of Managerial Science, v. 18, n. 4, p. 1189–1220, 2024. Disponível em: https://tinyurl.com/3yurahfy. Acesso em: 9 fev. 2025.
KUMAR, Suresh A.; et al. A machine-learning scraping tool for data fusion in the analysis of sentiments about pandemics for supporting business decisions with human-centric AI explanations. PeerJ Computer Science, v. 7, p. e713, 17 set. 2021. Disponível em: https://peerj.com/articles/cs-713/. Acesso em: 8 maio 2025.
LACERDA, Daniel Pacheco; DRESCH, Aline; PROENÇA, Adriano; et al. Design science research: método de pesquisa para a engenharia de produção. Gestão & Produção, v. 20, p. 741–761, 2013. Disponível em: https://tinyurl.com/mr2tdx46. Acesso em: 9 fev. 2025.
MOHER, David; LIBERATI, Alessandro; TETZLAFF, Jennifer; et al. Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement. PLOS Medicine, v. 6, n. 7, p. e1000097, 2009. Disponível em: https://tinyurl.com/5742z37t. Acesso em: 18 mar. 2025.
MOREIRA, Fernando Martins; RODRIGUES, Fabiano De Azevedo; SANT’ANA, Ricardo César Gonçalves. Análise de domínio da produção científica sobre coleta de dados no contexto do Institute of Electrical and Electronics Engineers. Complexitas – Revista de Filosofia Temática, v. 3, n. 1, p. 28, 13 fev. 2019. Disponível em: https://tinyurl.com/bdem3m82. Acesso em: 7 maio 2025.
OLIVEIRA, Fernando; KAKABADSE, Nada; KHAN, Nadeem. Board engagement with digital technologies: a resource dependence framework. Journal of Business Research, v. 139, p. 804–818, fev. 2022.
PASCHEN, Jaakko; et al. Artificial intelligence (AI) and value co-creation in B2B sales: activities, actors and resources. Australasian Marketing Journal (AMJ), v. 29, n. 3, jun. 2020. Disponível em: https://tinyurl.com/3h59z7z8. Acesso em: 30 mar. 2025.
RIBEIRO, Jurema Suely de Araújo Nery; CRUZ, Renato da Rocha; DUTRA, Frederico Giffoni de Carvalho; SILVA, Alexandre Pinto da; CORRÊA, Fábio. Inteligência competitiva: um estudo bibliométrico de 2018 a 2023 nas bases de dados SPELL e CAPES. In: KM Brasil 2024. Anais […], p. 640–658, 2024.
ROMANOV, Dmitry; et al. Removing order effects from human-classified datasets: a machine learning method to improve decision making systems. Decision Support Systems, p. 113891, out. 2022. Disponível em: https://tinyurl.com/y68f3fhv. Acesso em: 8 maio 2025.
UNITED NATIONS. International standard industrial classification of all economic activities (Rev. 4). New York: United Nations, 2008. Disponível em: https://tinyurl.com/48ktdaeh. Acesso em: 9 fev. 2025.
VAN DEN BERG, Liandi; COETZEE, Ben; MEARNS, Martie. Establishing competitive intelligence process elements in sport performance analysis and coaching: a comparative systematic literature review. International Journal of Information Management, v. 52, p. 102071, 2020. Disponível em: https://tinyurl.com/mr37mv38. Acesso em: 18 dez. 2024.
VAN ECK, Nees Jan; WALTMAN, Ludo. How to normalize cooccurrence data? An analysis of some well-known similarity measures. Journal of the American Society for Information Science and Technology, [s. l.], v. 60, n. 8, p. 1635-1651, 2009.
VAN ECK, Nees Jan; WALTMAN, Ludo. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, v. 84, n. 2, p. 523–538, 2010. Disponível em: https://tinyurl.com/2s4h2epn. Acesso em: 17 fev. 2025.
