Em um mundo cada vez mais pressionado por metas de redução de carbono e práticas empresariais responsáveis, surge uma pergunta essencial: a inteligência artificial (IA) pode realmente ajudar a proteger o meio ambiente? Pesquisadores buscaram responder a essa questão, analisando como as capacidades habilitadas por IA podem melhorar tanto o desempenho ambiental quanto a eficiência produtiva nas empresas de manufatura.

O estudo — conduzido por Samuel Fosso Wamba, Cameron Guthrie, Maciel M. Queiroz (FGV EAESP) e Adegboyega Oyedijo — foi publicado no International Journal of Production Research e oferece evidências concretas de que a IA pode, sim, ser uma aliada poderosa da sustentabilidade corporativa.

Os pesquisadores coletaram dados de 128 gestores de empresas de manufatura — 54 nos EUA e 74 no Reino Unido. Eles testaram um modelo que conecta as capacidades de IA ao desempenho ambiental e produtivo. Entre essas capacidades estão a percepção de oportunidades, o aprendizado organizacional, a coordenação entre áreas, a integração de dados em tempo real e a reconfiguração de processos.

Com base em análises estatísticas, o grupo comprovou que empresas que desenvolvem essas competências conseguem melhorar sua sustentabilidade e competitividade simultaneamente.

Inteligência artificial e meio ambiente: como a IA pode impulsionar a sustentabilidade nas empresas

Os resultados mostram que a IA pode ir muito além da automação. Quando aplicada de forma estratégica, ela permite que as empresas prevejam demandas, otimizem o uso de recursos e reduzam desperdícios. Isso cria um ciclo virtuoso de eficiência e responsabilidade ambiental.

Empresas que usam IA para analisar dados de produção e identificar gargalos, por exemplo, conseguem diminuir o consumo de energia e matérias-primas, além de reduzir falhas e emissões.

No entanto, o impacto varia conforme o contexto. Nos Estados Unidos, a IA está mais associada à produtividade e à inovação tecnológica, impulsionada por investimentos robustos em Indústria 4.0. Já no Reino Unido, onde há metas governamentais de carbono mais rígidas, a IA é utilizada para atender a regulações ambientais e reduzir impactos ecológicos.

O que as empresas podem aprender com isso

O estudo indica que a IA só gera resultados sustentáveis quando integrada à estratégia da empresa. Portanto, não basta investir em ferramentas tecnológicas. É preciso desenvolver capacidades organizacionais que permitam aprender com os dados, adaptar processos e coordenar ações entre fornecedores, parceiros e clientes. Dessa forma, essas capacidades ajudam a criar cadeias de suprimentos mais transparentes e resilientes, essenciais para enfrentar crises ambientais e novas exigências regulatórias.

Além disso, gestores que utilizam IA de forma inteligente conseguem selecionar fornecedores mais sustentáveis, reduzir resíduos e garantir conformidade ambiental. Empresas que adotam IA de maneira consciente não apenas ganham em produtividade, mas também contribuem para um modelo de crescimento mais verde e ético.

Por fim, a chave está em usar a IA como um meio de evolução organizacional, e não apenas como uma tecnologia de automação. Em um cenário global de transição ecológica, a pesquisa mostra que inteligência artificial e meio ambiente podem, sim, caminhar lado a lado — desde que a inovação venha acompanhada de propósito e responsabilidade.

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A Inteligência Artificial na Administração Pública vem revolucionando a forma como governos planejam políticas e tomam decisões. Se antes gestores públicos dependiam apenas da experiência e da intuição, hoje contam com algoritmos e sistemas inteligentes capazes de processar grandes volumes de dados em segundos. Essa transformação traz ganhos de eficiência, mas também novos desafios: como garantir decisões éticas e transparentes quando há intervenção de máquinas?

Essas são algumas das reflexões trazidas pelos professores Ricardo Gomes e Fernando Deodato Domingos, da FGV EAESP, em artigo publicado na revista internacional Public Administration. O estudo revisita conceitos de Herbert Simon, como o de racionalidade limitada. Também propõe caminhos para que aplique-se a IA com responsabilidade e impacto positivo na gestão pública.

Os pesquisadores analisaram 193 artigos publicados nos últimos 50 anos sobre os trabalhos de Simon, a partir do banco de dados Web of Science. Essa revisão sistemática identificou três grandes eixos de pesquisa que ligam a IA à administração pública: Racionalidade e tomada de decisão, Desempenho humano, Trabalho, organizações e conhecimento.

O impacto da Inteligência Artificial na administração pública moderna

Com base nessa análise, o estudo revela como a Inteligência Artificial na Administração Pública vem sendo usada para aperfeiçoar processos decisórios, mas também alerta para a necessidade de aprimorar o diálogo entre tecnologia, ciência cognitiva e ética pública.

Um dos principais achados da pesquisa é que a racionalidade limitada — conceito que reconhece as limitações humanas na tomada de decisão — continua extremamente atual.

Assim como as pessoas, os sistemas de IA também operam com informações incompletas e restrições de tempo e contexto. Por isso, a tecnologia não deve buscar decisões “perfeitas”, mas soluções satisfatórias e éticas, alinhadas ao interesse público.

Os algoritmos de machine learning podem ajudar gestores a lidar com sobrecarga de dados e incertezas, mas precisam de supervisão humana e transparência nos processos decisórios.

A integração entre IA e setor público apresenta tanto oportunidades quanto riscos. O artigo destaca três grandes desafios:

• Mitigar vieses algorítmicos que podem reproduzir desigualdades sociais.
• Garantir transparência e accountability nas decisões automatizadas.
• Fortalecer a confiança pública nos sistemas inteligentes usados por governos.

Dessa forma, os autores defendem o desenvolvimento de modelos de governança ética que combinem tecnologia, empatia e responsabilidade social. A IA deve ser usada como ferramenta de apoio, não de substituição, ao julgamento humano — um equilíbrio essencial para uma administração pública mais justa e eficiente.

Um futuro de decisões públicas mais humanas e inteligentes

A principal contribuição do estudo é mostrar que o futuro da Inteligência Artificial na Administração Pública depende da capacidade de unir diferentes áreas do conhecimento — da psicologia cognitiva à economia comportamental, da ciência de dados à gestão pública.

Portanto, essa integração pode gerar soluções mais transparentes, inclusivas e eficazes, ajudando governos a responder de forma adaptativa a crises, alocação de recursos e políticas sociais.

Por fim, o legado intelectual reinterpretado pelos pesquisadores serve como um guia para construir uma governança digital mais ética e centrada nas pessoas. Nela, a tecnologia potencializa — e não substitui — o papel humano na gestão pública.

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A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente no dia a dia das empresas, mas nem sempre seu uso gera os resultados esperados. Um novo estudo, publicado no periódico International Journal of Production Economics, mostra que a forma como as empresas coletam dados para alimentar a IA faz toda a diferença no sucesso dos serviços digitais que elas desenvolvem. O artigo é assinado pelos pesquisadores Maciel M. Queiroz (FGV EAESP), Ana Beatriz Jabbour (EM Normandie Business School, França) e Mehdi Bagherzadeh (NEOMA Business School, França). Eles investigaram como o uso de dados coletados via crowdsourcing (ou seja, dados fornecidos por um grupo grande de pessoas, como consumidores ou especialistas) influencia o valor que as empresas conseguem gerar com a IA.

Os autores realizaram uma pesquisa online com empresas de diversos setores, usando dados coletados pela plataforma Prolific. O estudo propôs um modelo conceitual original, cuja validade foi estatisticamente testada por meio de Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), permitindo avaliar o impacto de diferentes tipos de participantes e da turbulência tecnológica sobre a criação de valor em serviços digitais.

Crowdsourcing: o combustível da IA

Para que ferramentas de IA funcionem bem, elas precisam ser treinadas com grandes volumes de dados. O estudo destaca que o crowdsourcing é uma forma eficiente de reunir esses dados, principalmente quando eles não estão concentrados dentro de uma só organização. Exemplos práticos disso são o Waze, que usa informações de motoristas em tempo real, e a Tesla, que coleta dados dos usuários para melhorar o piloto automático.

Mas um ponto crucial é escolher quem vai fornecer os dados. A pesquisa mostrou que tanto o público em geral quanto especialistas podem contribuir para gerar valor. No entanto, em setores onde a tecnologia muda rapidamente, como o setor automotivo ou de tecnologia da informação, o envolvimento de especialistas se torna essencial.

Quando a velocidade da inovação exige mais preparo

O estudo identificou que, em ambientes de alta turbulência tecnológica – ou seja, onde as inovações são constantes -, os serviços digitais desenvolvidos com dados fornecidos por especialistas são muito mais eficazes. Isso porque esses profissionais têm o conhecimento técnico necessário para fornecer dados mais precisos e relevantes. Já em setores mais estáveis, o público geral pode ser suficiente — ou até mesmo ideal — para alimentar a IA.

Para os gestores, o recado é que não basta investir em IA — é preciso saber com quem contar na coleta de dados. Também é fundamental adaptar a estratégia digital ao ritmo de inovação do setor em que a empresa atua. Em setores mais dinâmicos, incluir especialistas no processo de crowdsourcing pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso do projeto digital.

Em resumo, o estudo destaca que o sucesso de serviços digitais baseados em IA depende de decisões estratégicas. Decisões estas sobre o uso de dados e o contexto de inovação da empresa. Usar a inteligência artificial de forma eficiente significa entender que, em tempos de transformação constante, a escolha certa de parceiros e fontes de dados pode ser o diferencial competitivo que sua empresa precisa.

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Por Eduardo Chukr Mafra Ney, pós-graduando do Doutorado Profissional em Administração da FGV EAESP 

A inovação tecnológica tem sido o motor do progresso nas últimas décadas, porém poucas tecnologias prometem uma transformação tão radical quanto a Inteligência Artificial (IA). De suas origens em tarefas automatizadas a sua integração em processos complexos de análise de dados, a IA tem se mostrado uma ferramenta valiosa para aprimorar a eficiência operacional e facilitar decisões táticas. Agora, estamos à beira de uma era onde a IA não apenas apoiará, mas poderá assumir papéis decisórios nas diretorias executivas e conselhos de administração. Nesse cenário, surge uma questão crítica: considerando os riscos éticos e legais, devemos delegar decisões estratégicas a máquinas artificialmente racionais?

Nos últimos anos, a IA evoluiu de uma ferramenta experimental para um componente essencial nas operações e decisões táticas de muitas empresas. Grandes empresas como Amazon, Walmart e Google já utilizam a IA para otimizar processos logísticos, prever demandas e personalizar ofertas. O próximo passo lógico seria a incorporação da IA nas decisões estratégicas, geralmente reservadas para conselhos de administração. Nesse contexto, a IA promete transformar a dinâmica e os processos decisórios de duas maneiras: fornecendo análises de dados robustas que embasam decisões mais informadas e eficazes, e reduzindo o risco de vieses comportamentais que podem comprometer o direcionamento estratégico.

Já vemos sinais dessa transformação. Alicia T., da Tieto, e Vital, da DKV, são exemplos de IAs que atuam como membros de conselhos de administração, participando de decisões estratégicas e oferecendo insights. Essas IAs têm o direito a voto em decisões de investimento e apoiam os conselheiros humanos com informações, interpretações de dados e simulações de cenários futuros. Embora essas iniciativas sejam lideradas predominantemente por humanos, o cenário poderá mudar com a rápida evolução tecnológica. Em breve, a IA potencialmente liderará decisões estratégicas de forma autônoma, sem a necessidade de colaboração humana direta.

No entanto, a incorporação da IA em decisões estratégicas traz riscos. Existem preocupações legítimas sobre impactos sociais, ambientais e legais que podem surgir com decisões orientadas ou influenciadas por IA. Por exemplo, decisões exclusivamente baseadas em algoritmos podem ignorar impactos sociais significativos, prejudicando minorias ou causando desequilíbrios ambientais em prol do retorno econômico.

Além disso, decisões de investimento ou desinvestimento fundamentadas apenas em análises de IA podem desconsiderar aspectos éticos, afetando negativamente a reputação da empresa. A IA não possui patrimônio a proteger, obrigações a manter, reputação social ou identidade profissional para balizar riscos e impactos de suas decisões. Em contraste com humanos, a falta de autoconsciência e identidade legal da IA pode isentá-la de responsabilidades legais, mesmo que suas decisões resultem em consequências negativas.

Dado esses riscos, como podemos utilizar a IA de maneira responsável e ética na tomada de decisões estratégicas? É crucial direcionar a transformação digital estabelecendo limites claros para os papéis e responsabilidades de humanos e máquinas. A IA deve ser vista como uma ferramenta poderosa que complementa, e não substitui, o julgamento humano e a responsabilidade corporativa. É essencial criar uma cultura de colaboração, onde IA e humanos trabalhem juntos para promover decisões estratégicas mais bem informadas e eticamente equilibradas.

Para isso, é importante implementar uma gestão de mudança que harmonize as competências tecnológicas da IA com as habilidades e o senso crítico humanos. A eficiência, competitividade e resultados devem ser equilibrados com a preservação de pressupostos éticos e legais. Estabelecer uma cultura de cooperação, e não de substituição, permitirá que as capacidades sejam ampliadas sinergicamente, reduzindo a possibilidade de escolhas questionáveis e promovendo decisões mais equilibradas.

A integração cuidadosa e bem delimitada da IA nas decisões estratégicas pode melhorar significativamente a competitividade e a performance das empresas, além de garantir operações responsáveis e sustentáveis. A chave para minimizar riscos e maximizar benefícios na utilização da IA em conselhos e diretorias é compreender que a transformação digital não é apenas uma mudança tecnológica, mas também trata da coexistência e das responsabilidades entre humanos e máquinas. Adaptar a governança organizacional a esse novo contexto será crucial para a sobrevivência e sucesso das empresas nessa nova era que está apenas começando.

Nota: para saber mais sobre o tema, leia: Diretorias e conselhos ciborgue: A inteligência artificial na alta liderança | GV-EXECUTIVO

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Sobre o autor: Eduardo Chukr Mafra Ney é pós-graduando do Doutorado Profissional em Administração da FGV EAESP – Diretor de Finanças com carreira consolidada em multinacionais. Possui experiências internacionais em Finanças e Marketing na University of New Orleans, Administração na University of California in Irvine e Finanças Corporativas na Ohio University. Atualmente leciona Finanças Corporativas e Planejamento Estratégico na FIPECAFI.

Texto originalmente publicado no blog Gestão e Negócios do Estadão, uma parceria entre a FGV EAESP e o Estadão, reproduzido na íntegra com autorização.

Os artigos publicados na coluna Blog Gestão e Negócios refletem exclusivamente a opinião de seus autores, não representando, necessariamente, a visão da Fundação Getulio Vargas ou do jornal Estadão.

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A chegada dos transformadores pré-treinados generativos (GPTs) revolucionou a forma como muitos profissionais realizam tarefas que envolvem a criação de textos. No setor público, essa tecnologia tem gerado controvérsias. Os trabalhadores de linha de frente, conhecidos como burocratas de rua, estão dispostos a usar GPTs, mesmo quando suas organizações proíbem tal prática. A pesquisa publicada por Gabriela Lotta, Neomi Frisch-Aviram e Luciana Jordão na Public Administration Review analisa como a competição com o setor privado influencia essa tendência entre os defensores públicos brasileiros.

O estudo utilizou uma abordagem de métodos mistos, combinando grupos focais e um experimento quantitativo. Na fase qualitativa, os pesquisadores realizaram dois grupos focais com defensores públicos no Brasil. Um total de 14 participantes discutiram online com o objetivo de explorar as percepções dos burocratas da linha de frente sobre o uso de GPTs. Posteriormente, um experimento com 279 defensores públicos testou as hipóteses de que a competição com o setor privado estimula o uso não autorizado de GPTs.

Os resultados revelam que os defensores públicos veem os GPTs como uma ferramenta promissora para aumentar a eficiência e reduzir a carga de trabalho.

Isso especialmente em tarefas repetitivas. No entanto, existe uma relutância devido à falta de treinamento e à preocupação com a perda de controle sobre suas próprias funções. Além disso, a defensoria pública é um órgão que necessita transparência de processos e o uso da caixa preta das IAs pode ser um impeditivo. A pesquisa também destaca que a competição com colegas do setor privado. Afinal, eles têm mais acesso a ferramentas tecnológicas, influencia diretamente a decisão dos defensores públicos de usar GPTs, mesmo quando isso viola as regras organizacionais.

Um dos achados mais importantes é que os defensores públicos se sentem mais inclinados a quebrar as regras tecnológicas quando acreditam que seus concorrentes do setor privado estão em vantagem por usar IA. No entanto, entre os defensores públicos que competem com outros trabalhadores públicos, como promotores, essa pressão é menor. Isso porque ambos compartilham restrições semelhantes em relação ao uso de novas tecnologias.

Por fim, a pesquisa sugere que organizações públicas precisam adotar uma abordagem mais proativa em relação à regulação do uso de tecnologias como os GPTs. A resistência ao uso dessas ferramentas pode deixar a defensoria pública em desvantagem competitiva em relação ao setor privado, o que, por sua vez, pode levar a um aumento no uso não autorizado de GPTs.

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A Inteligência Artificial (IA) vem se consolidando como uma das tecnologias mais influentes do século XXI, revolucionando diversos setores e áreas de conhecimento. No entanto, sua aplicação em prol da sustentabilidade é um campo de estudo relativamente novo, mas de extrema importância. À medida que o mundo enfrenta desafios globais como a mudança climática, a escassez de recursos e as desigualdades sociais, IA e desenvolvimento sustentável se entrelaçam como uma ferramenta potencialmente transformadora para apoiar as mudanças que o mundo precisa.

Os pesquisadores da FGV EAESP Manoel Siqueira, Vanessa dos Santos, Eduardo Diniz e Ana Paula Cruz publicaram um artigo na Revista de Gestão Social e Ambiental. Ele explora como a IA está sendo utilizada nos sistemas de informação para promover o desenvolvimento sustentável. Além disso, oferece uma visão abrangente dos benefícios e desafios associados a essa tecnologia.

O estudo realizou uma revisão sistemática da literatura, focando em artigos publicados entre 2017 e 2022 nas bases de dados Scopus e Web of Science. As duas bases são as mais relevantes no campo dos Sistemas de Informação (SI). Assim, a pesquisa selecionou 97 artigos de um total de 331, considerando aqueles que abordavam o uso da IA para o desenvolvimento sustentável em diversas dimensões, como ambiental, econômico, organizacional, jurídico-político e social. A análise foi realizada utilizando uma matriz conceitual para agrupar os estudos por conceitos e unidades de análise, oferecendo uma visão detalhada dos temas abordados.

A análise dos artigos revelou que a maior parte da pesquisa sobre IA e sustentabilidade concentra-se no desenvolvimento social, seguido do desenvolvimento ambiental e econômico.

Os estudos sobre o desenvolvimento social discutem estratégias para melhorar a qualidade de vida urbana, reduzir a pobreza e a fome, e melhorar a educação e a saúde. No campo ambiental, destacam-se aplicações da IA para a gestão eficiente de recursos naturais, como água e energia. Pesquisas sobre desenvolvimento econômico, por sua vez, exploram o uso da IA para otimizar a gestão de recursos e apoiar decisões econômicas.

Os resultados apontam o uso crescente da IA em diversos setores, como educação, saúde, mobilidade urbana e produção de alimentos, demonstrando a versatilidade dessa tecnologia. Além disso, a pesquisa enfatiza a importância de integrar a IA aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Ela propõe um framework que relaciona os conceitos analisados com os 17 ODS.

Este estudo evidencia o papel fundamental da IA na promoção do desenvolvimento sustentável. Ele destaca suas aplicações práticas não apenas em questões tecnológicas, mas também econômicas, ambientais e sociais. No entanto, também revela a necessidade de uma pesquisa mais aprofundada em áreas como desenvolvimento organizacional e jurídico-político, onde a literatura ainda é escassa.

A integração da IA com os ODS oferece um caminho promissor para enfrentar os desafios globais, mas requer uma abordagem equilibrada que considere tanto os benefícios quanto os possíveis contratempos. Pesquisas futuras devem focar em preencher as lacunas identificadas e explorar novas tecnologias emergentes, como blockchain e 5G, que podem complementar as descobertas atuais.

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As ferramentas, aplicações e capacidades de Inteligência Artificial (IA) têm recebido enorme atenção de profissionais da indústria, acadêmicos e formuladores de políticas. O mercado de IA está crescendo rapidamente e projeta-se que atinja US$ 309,6 bilhões até 2026, em comparação com US$ 58,3 bilhões em 2021. Nesse cenário, empresas estão integrando IA em seus modelos de negócios para melhorar a eficiência e criar desempenho em um mundo cada vez mais digitalizado.

O pesquisador da FGV EAESP, Maciel M. Queiroz, em colaboração com Samuel Fosso Wamba, Ilias Pappas e Yulia Sullivan, publicou um estudo na Information Systems Frontiers explorando o impacto direto da capacidade de IA no desempenho das empresas, bem como seu efeito indireto quando mediado por uma cultura orientada a dados. A pesquisa utilizou 205 respostas de uma pesquisa online com empresas que adotaram IA nos EUA, analisando dados por meio de modelagem de equações estruturais.

Os pesquisadores apresentam três tipos de recursos necessários para a capacidade de IA: tangíveis (tecnologia), intangíveis (habilidades do pessoal) e humanos (cultura orientada a dados). Assim, capacidade de IA é definida como a habilidade de uma empresa em selecionar, orquestrar e alavancar seus recursos específicos de IA. Portanto, para melhorar o desempenho, as empresas devem implantar esses recursos de forma eficiente.

O estudo conclui que a capacidade de IA exerce um efeito positivo significativo no desempenho das empresas. Além disso, uma cultura orientada a dados medeia parcialmente essa relação. Empresas com forte cultura de dados conseguem extrair mais valor de suas capacidades de IA.

Importância das diferentes configurações de recursos de IA

Portanto, as capacidades da IA são essenciais para apoiar o desempenho empresarial, constituindo um recurso estratégico para vantagem competitiva.

As empresas podem alcançar altos níveis de desempenho quando combinam recursos técnicos e de infraestrutura de IA com recursos humanos ou uma cultura orientada a dados. Em contraste, empresas com baixos níveis de cultura orientada a dados precisam de investimentos substanciais em recursos humanos e infraestrutura para alcançar um alto desempenho.

O estudo também ressalta que a capacidade de IA é um motor poderoso para apoiar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), como o ODS 9 (indústria, inovação e infraestrutura) e o ODS 12 (consumo e produção responsáveis). Logo, o impacto positivo da capacidade de IA na cultura orientada a dados e no desempenho das empresas pode contribuir significativamente para o desenvolvimento sustentável.

As descobertas sugerem que empresas podem alcançar altos níveis de desempenho utilizando diferentes configurações de seus recursos de IA. Portanto, não é necessário que as empresas usem todos os recursos disponíveis para alcançar alto desempenho, mas sim que façam uma combinação eficaz desses recursos.

Os pesquisadores afirmam que gerentes e tomadores de decisão devem prestar muita atenção à capacidade de IA. Desenvolver e implantar recursos técnicos, humanos e de infraestrutura de IA é crucial para ativar essas capacidades. Portanto, empresas que conseguem integrar eficientemente recursos tangíveis, intangíveis e humanos de IA estão melhor posicionadas para obter vantagens competitivas e contribuir para o desenvolvimento sustentável.

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Recentemente, a computação quântica tornou-se um dos principais focos de pesquisas no meio acadêmico. Milhões, ou até bilhões, de dólares sendo direcionados para essa tecnologia emergente. Com isso, ela promete transformar o mercado corporativo e a tecnologia como um todo. A computação quântica baseia-se em princípios que permitem processar informações de maneira radicalmente diferente dos computadores tradicionais. Computadores estão ocupando cada vez menos espaço, mas a computação quântica leva isso a um novo nível. Com isso, ela opera em dimensões onde as regras da física clássica já não se aplicam. Essa nova abordagem abre possibilidades inéditas para o processamento de dados e resolução de problemas complexos.

Os pesquisadores Eduardo de Rezende Francisco e Gustavo Mirapalheta, da FGV EAESP, juntamente com alunos do mestrado profissional, exploraram esses conceitos em um estudo publicado na “Revista de Estudos de Gestão, Informação e Tecnologia”. Assim, o trabalho investiga como a computação quântica pode superar as limitações da computação clássica e seu impacto potencial nas empresas e na transformação digital.

O estudo destaca que a chave para o poder computacional quântico está na capacidade de entrelaçar um número crescente de átomos. Isso dobra a capacidade computacional com cada átomo adicionado. Apesar de parecer distante do cotidiano, a expectativa é que, até 2025, cerca de 40% das grandes corporações estejam formando profissionais com esse conhecimento. Embora ainda no início, a computação quântica é reconhecida por exigir um novo conjunto de habilidades, incentivando empresas a priorizarem aprendizado e desenvolvimento nesta área.

A pesquisa sugere que a computação quântica está prestes a ser adotada em larga escala, com aplicações práticas para diversas indústrias.

Entre os benefícios esperados estão a resolução de problemas complexos de aprendizado de máquina, análises rápidas e integradas de grandes conjuntos de dados (Big Data), e avanços em inteligência artificial (IA).

A computação quântica tem o potencial de transformar significativamente várias áreas, incluindo descoberta de medicamentos, otimização de portfólios financeiros e aplicações em machine learning. Essa tecnologia disruptiva promete maximizar as capacidades de Big Data Analytics. Além disso, ela também pode se integrar de maneira fluida com a IA e a Internet das Coisas (IoT), impulsionando a transformação digital.

Os pesquisadores concluem que a habilidade de processar informações com desempenho superior começa a redefinir a maneira como as informações são processadas e utilizadas. Isso trará benefícios econômicos e sociais imprevisíveis, transformando a lógica econômica que tem impulsionado a produtividade nas últimas décadas.

A pesquisa conclui que a computação quântica representa uma disrupção significativa, exigindo que as empresas reavaliem suas estratégias e desenvolvam novas competências. Em suma, a computação quântica viabiliza um novo conjunto de tecnologias que, integradas à inteligência artificial e às capacidades de Big Data Analytics. Isso potencializa a transformação digital das organizações e da sociedade. À medida que essa tecnologia avança, uma nova geração de profissionais será necessária para aproveitar as oportunidades que a computação quântica traz. Em conclusão, seria a revolução da forma como vivemos e trabalhamos.

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Em conjunto com técnicas tradicionais, metodologias baseadas em inteligência artificial (IA) podem complementar a análise de dados qualitativos. A chamada mineração de textos – ou text mining – baseia-se na aprendizagem de máquina para extrair informações de materiais textuais. Num cenário de reutilização de dados gerados por outras pesquisas e sob moderação humana, a técnica tem o potencial de apoiar e aprofundar resultados previamente encontrados, revelar novas evidências e reduzir vieses humanos. Um novo modelo metodológico combinando meios tradicionais de pesquisa e big data é proposto como estratégia para enriquecer tais análises.

É o que mostra estudo publicado pelos pesquisadores da FGV EAESP Eduardo Henrique Diniz, João Luiz Becker e Henrique Pontes Gonçalves de Oliveira, em colaboração com Carla Bonato Marcolin, da Universidade Federal de Uberlândia, na revista “Qualitative Research in Organizations and Management”. Para comparar a análise de textos feita por seres humanos e máquinas, os pesquisadores aplicaram técnicas automatizadas de análise de dados em 25 entrevistas previamente analisadas por métodos tradicionais, buscando evidenciar as semelhanças e diferenças de cada tratamento.

O estudo original de onde foram coletados os dados tinha como objetivo entender a internacionalização da pesquisa de pós-graduação do Brasil. As 25 entrevistas realizadas para atingir o objetivo foram analisadas com métodos tradicionais da pesquisa qualitativa e resultaram na elaboração de um modelo de categorias contendo as principais perspectivas e estratégias para a inserção internacional da pesquisa brasileira. Com a análise baseada em IA, feita posteriormente, um novo modelo foi gerado e comparado com os resultados do método tradicional.

Inteligência artificial inspira novo modelo de pesquisa para complementar a análise qualitativa tradicional

Os autores apontam que a nova análise foi capaz de definir os mesmos tópicos revelados pela análise tradicional. Desta forma, confirmou duas das quatro categorias identificadas previamente como relevantes para o tema da internacionalização da pesquisa e distribuindo as demais em novos conjuntos equivalentes a um ou mais tópicos originais. O modelo da IA também revelou uma nova categoria considerada relevante que não havia sido adequadamente contemplada pelos pesquisadores na análise inicial – a importância do idioma inglês – mas não detectou um dos tópicos originais – a evolução do tema ao longo do tempo e suas perspectivas futuras.

A partir da comparação entre os dois modelos, os pesquisadores desenvolveram um novo modelo com contribuições de ambas as análises. O modelo final manteve as categorias iniciais, mas com um aprofundamento no conjunto de palavras associado a cada uma, a adição de uma nova categoria e uma organização hierárquica diferente, considerando as mudanças destacadas pela IA. Nesse cenário, a análise baseada em IA destacou-se como uma ferramenta complementar para a pesquisa qualitativa. Em pesquisas futuras, os autores sugerem testar a nova metodologia em diferentes conjuntos de entrevistas e aprimorar a tecnologia de forma a reduzir possíveis erros.

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A inteligência artificial (IA) tem proporcionado mudanças em diversos setores da sociedade, e o mercado financeiro não é exceção. Estratégias de investimentos, avaliação de riscos e finanças corporativas são processos que vêm sendo aprimorados com a ajuda de algoritmos de IA. Em artigo para a revista “GV-executivo”, os pesquisadores da FGV EAESP Claudia Emiko Yoshinaga e Henrique Castro discutem o papel das novas tecnologias no mundo financeiro e o impacto dessas mudanças para profissionais da área.

Diferentemente de métodos tradicionais, em que as análises são feitas manualmente, a inteligência artificial processa grandes quantidades de dados de forma rápida e simultânea, permitindo a identificação de padrões e correlações. A partir de informações do mercado financeiro, tecnologias de IA podem auxiliar investidores a tomar decisões estratégicas e aproveitar oportunidades passageiras do mercado, por exemplo. Um exemplo é a chamada negociação algorítmica, em que os algoritmos realizam negociações a partir de dados do mercado em tempo real. Outro exemplo é o investimento quantitativo, em que a IA cria modelos preditivos de movimentações do mercado com base em dados históricos.

Mercado financeiro deve priorizar dados de alta qualidade ao lidar com inteligência artificial

Os autores também destacam o aprimoramento que as tecnologias vêm gerando na área de gestão de riscos. Com mais dados sendo analisados, pode-se detectar de forma mais precisa padrões suspeitos de fraudes e falhas na segurança em investimentos e finanças empresariais. Além disso, ferramentas de processamento de informações, como o Chat GPT, ajudam a identificar tendências financeiras – como acontecimentos do mundo corporativo – e a percepção do público sobre determinados movimentos no mercado, auxiliando na tomada de decisões por gestores e investidores.

Os efeitos também são sentidos pela área corporativa, que utiliza análises de inteligência artificial para melhorar a distribuição de recursos financeiros dentro da empresa, para avaliar possíveis alvos para fusão e aquisição e elaborar relatórios otimizados. Por outro lado, no uso de IAs pela indústria financeira, os autores atentam para a necessidade de priorizar dados de alta qualidade, eliminando possíveis vieses que possam atrapalhar os resultados, bem como associar o processo à supervisão humana, para que seja complementado pelo pensamento crítico e, ainda, cumprir regulamentações de privacidade para garantir a segurança dos dados e os direitos individuais.

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