INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL COMO FONTE DE VANTAGEM COMPETITIVA NAS ORGANIZAÇÕES: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA

REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/777783442

RESUMO
O avanço das tecnologias digitais têm promovido transformações significativas no ambiente organizacional, especialmente no contexto da chamada Quarta Revolução Industrial. Nesse cenário, a inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma tecnologia estratégica capaz de ampliar a capacidade analítica das organizações, automatizar processos e apoiar a tomada de decisões. Diante desse contexto, o presente estudo tem como objetivo analisar como a inteligência artificial pode contribuir para a geração de vantagem competitiva nas organizações. Para isso, foi realizada uma revisão sistemática da literatura científica, com base em artigos publicados em periódicos acadêmicos indexados nas bases Scopus, Web of Science, ScienceDirect, SciELO e Google Scholar, no período de 2015 a 2025. A análise dos estudos permitiu identificar que a inteligência artificial tem sido aplicada em diversas áreas organizacionais, como marketing, atendimento ao cliente, logística e análise de dados, contribuindo para a melhoria da eficiência operacional, para o suporte à tomada de decisão estratégica e para o desenvolvimento de novos modelos de negócio. Entretanto, a literatura também aponta desafios relacionados à implementação da tecnologia, incluindo limitações técnicas, custos de infraestrutura e questões éticas associadas ao uso de dados e algoritmos. Conclui-se que a inteligência artificial possui potencial significativo para gerar vantagem competitiva nas organizações, desde que sua adoção esteja alinhada a estratégias organizacionais e práticas adequadas de governança tecnológica.
Palavras-chave: inteligência artificial; vantagem competitiva; transformação digital; inovação organizacional; estratégia empresarial.

ABSTRACT
The advancement of digital technologies has led to significant transformations in the organizational environment, particularly within the context of the so-called Fourth Industrial Revolution. In this scenario, artificial intelligence (AI) has emerged as a strategic technology capable of enhancing organizational analytical capabilities, automating processes, and supporting decision-making. In this context, the present study aims to analyze how artificial intelligence can contribute to the generation of competitive advantage in organizations. To achieve this objective, a systematic literature review was conducted based on articles published in academic journals indexed in databases such as Scopus, Web of Science, ScienceDirect, SciELO, and Google Scholar between 2015 and 2025. The analysis of the selected studies indicates that artificial intelligence has been applied in several organizational areas, including marketing, customer service, logistics, and data analytics, contributing to improved operational efficiency, enhanced strategic decision-making, and the development of new business models. However, the literature also highlights challenges associated with the implementation of AI technologies, such as technical limitations, infrastructure costs, and ethical issues related to data use and algorithmic transparency. The findings suggest that artificial intelligence has significant potential to generate competitive advantage for organizations, provided that its adoption is aligned with organizational strategies and appropriate technology governance practices.
Keywords: artificial intelligence; competitive advantage; digital transformation; organizational innovation; business strategy.

1. INTRODUÇÃO

O avanço acelerado das tecnologias digitais nas últimas décadas tem provocado transformações profundas nos modelos produtivos, nas relações econômicas e nas dinâmicas organizacionais. Esse processo tem sido frequentemente associado à chamada Quarta Revolução Industrial, caracterizada pela convergência entre sistemas digitais, físicos e biológicos e pela incorporação de tecnologias avançadas nos processos produtivos e decisórios (SCHWAB, 2017; DWIVEDI et al., 2021). Nesse contexto, tecnologias como big data, computação em nuvem, internet das coisas e inteligência artificial têm ampliado significativamente a capacidade das organizações de coletar, processar e analisar grandes volumes de dados. Como resultado, empresas passam a operar em ambientes cada vez mais orientados por dados e inovação tecnológica, nos quais a adoção de novas ferramentas digitais se torna um elemento estratégico para a competitividade organizacional (RAI; CONSTANTINIDES; SARKER, 2019; DWIVEDI et al., 2021).

Entre as tecnologias emergentes que compõem esse cenário, destaca-se a Inteligência Artificial (IA). De maneira geral, a IA pode ser compreendida como um conjunto de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas que normalmente exigiria inteligência humana, como reconhecimento de padrões, aprendizagem, interpretação de dados e tomada de decisões (KAPLAN; HAENLEIN, 2019; HUANG; RUST, 2018). Esses sistemas utilizam técnicas como aprendizado de máquina (machine learning), redes neurais artificiais e processamento de linguagem natural para identificar padrões complexos em grandes bases de dados e gerar respostas automatizadas ou previsões. Segundo Kaplan e Haenlein (2019), a inteligência artificial representa uma das tecnologias mais transformadoras da atualidade, pois permite ampliar significativamente a capacidade analítica das organizações e automatizar processos que anteriormente dependiam exclusivamente da intervenção humana.

Nos últimos anos, a aplicação da inteligência artificial no ambiente corporativo tem apresentado crescimento expressivo. Diversas organizações têm incorporado soluções baseadas em IA em áreas como marketing, atendimento ao cliente, logística, gestão de operações e análise estratégica de dados (HUANG; RUST, 2018; DWIVEDI et al., 2021). Sistemas de recomendação, chatbots, análise preditiva e automação de processos são exemplos de aplicações amplamente utilizadas no meio empresarial. De acordo com Rai, Constantinides e Sarker (2019), a integração de sistemas inteligentes permite melhorar a eficiência operacional, otimizar processos decisórios e gerar novos modelos de negócios baseados em dados. Dessa forma, a inteligência artificial passa a desempenhar um papel cada vez mais relevante na criação de valor organizacional e no desenvolvimento de estratégias competitivas baseadas em informação e inovação tecnológica.

Paralelamente à expansão do uso da inteligência artificial, cresce também a preocupação com aspectos regulatórios e com a governança das tecnologias digitais. No Brasil, diferentes instrumentos legais têm impacto direto sobre o desenvolvimento e a utilização de sistemas baseados em IA. Entre os principais marcos regulatórios destaca-se a Lei nº 13.709/2018, conhecida como Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que estabelece princípios, direitos e diretrizes para o tratamento de dados pessoais, incluindo decisões automatizadas baseadas em algoritmos (DOURADO; AITH, 2022). Além disso, o Marco Civil da Internet (Lei nº 12.965/2014) estabelece princípios relacionados à proteção da privacidade, neutralidade da rede e responsabilidade no uso da internet no Brasil. Mais recentemente, o país tem avançado na discussão de um marco regulatório específico para inteligência artificial, como o Projeto de Lei nº 2.338/2023, que propõe diretrizes para o desenvolvimento e uso responsável dessa tecnologia. Segundo Belli, Curzi e Britto (2023), o desenvolvimento de estruturas regulatórias adequadas é fundamental para garantir equilíbrio entre inovação tecnológica, proteção de direitos fundamentais e segurança no uso de sistemas baseados em IA.

Apesar do seu potencial transformador, a adoção da inteligência artificial nas organizações também apresenta limitações e desafios relevantes. Do ponto de vista técnico, a implementação de sistemas de IA depende da disponibilidade de grandes volumes de dados de qualidade, infraestrutura tecnológica adequada e profissionais especializados para o desenvolvimento e manutenção dos algoritmos (DWIVEDI et al., 2021). Além disso, existem desafios relacionados à integração desses sistemas com processos organizacionais já existentes. No âmbito ético, questões como viés algorítmico, transparência das decisões automatizadas e responsabilidade sobre os resultados gerados por sistemas inteligentes têm sido amplamente debatidas na literatura científica (KAPLAN; HAENLEIN, 2019; BELLI; CURZI; BRITTO, 2023). Esses fatores indicam que, embora a inteligência artificial ofereça importantes oportunidades de inovação e eficiência, sua adoção exige estratégias de governança tecnológica e avaliação cuidadosa de impactos sociais e organizacionais.

Diante desse cenário de transformação tecnológica e crescente digitalização dos processos organizacionais, surge uma questão relevante para o campo da gestão estratégica: como a inteligência artificial pode gerar vantagem competitiva nas organizações? Considerando o potencial da tecnologia para ampliar a capacidade analítica das empresas, otimizar processos e apoiar decisões estratégicas, torna-se fundamental compreender de que maneira a adoção de sistemas baseados em IA pode contribuir para a diferenciação competitiva, para a inovação organizacional e para o fortalecimento do posicionamento estratégico das empresas em ambientes de mercado cada vez mais dinâmicos e orientados por dados.

2. METODOLOGIA

A presente pesquisa caracteriza-se como um estudo exploratório e descritivo, com abordagem qualitativa, conduzido por meio de revisão sistemática da literatura científica. Esse tipo de abordagem é amplamente utilizado em pesquisas nas áreas de administração, gestão da inovação e sistemas de informação, pois permite identificar, organizar e analisar criticamente o conhecimento científico produzido sobre determinado tema (TRANFIELD; DENYER; SMART, 2003; SNYDER, 2019). No contexto deste estudo, a revisão sistemática foi empregada com o objetivo de compreender de que forma a inteligência artificial tem sido abordada na literatura científica como um fator potencial de geração de vantagem competitiva nas organizações.

A revisão sistemática da literatura consiste em um procedimento metodológico estruturado que busca identificar, selecionar e analisar estudos relevantes sobre um determinado tema, utilizando critérios previamente definidos de busca e seleção de publicações. Diferentemente de revisões narrativas tradicionais, esse método segue etapas sistemáticas que reduzem vieses na seleção das fontes e permitem maior transparência no processo de análise da produção científica (TRANFIELD; DENYER; SMART, 2003). Dessa forma, a aplicação dessa metodologia possibilita reunir evidências científicas sobre as aplicações da inteligência artificial no ambiente corporativo, bem como identificar tendências, desafios e impactos estratégicos associados ao uso dessa tecnologia.

A coleta dos estudos foi realizada por meio de buscas em bases de dados acadêmicas amplamente utilizadas na literatura científica internacional. Foram consultadas as bases Scopus, Web of Science, ScienceDirect, SciELO e Google Scholar, por concentrarem periódicos científicos revisados por pares nas áreas de administração, tecnologia da informação e inovação. A seleção dessas bases justifica-se pela sua abrangência e relevância para pesquisas acadêmicas relacionadas à transformação digital e ao uso de tecnologias emergentes nas organizações.

Para a identificação dos estudos relevantes, foi utilizada uma estratégia de busca baseada na combinação de palavras-chave relacionadas ao tema da pesquisa. As expressões foram combinadas por meio de operadores booleanos, de modo a ampliar a abrangência da busca e garantir a recuperação de estudos pertinentes ao objetivo do trabalho. A seguinte estrutura de busca foi utilizada nas bases consultadas: ("Artificial Intelligence" OR "AI") AND ("competitive advantage" OR "organizational performance") AND ("business" OR "organizations")

Além disso, foram utilizadas variações em português das palavras-chave, como “inteligência artificial”, “vantagem competitiva”, “organizações” e “estratégia empresarial”, com o objetivo de identificar publicações relevantes em periódicos nacionais. A busca foi limitada a artigos publicados no período de 2015 a 2025, considerando a rápida evolução das tecnologias de inteligência artificial e o crescimento recente da produção científica sobre o tema.

Após a etapa inicial de busca, os estudos identificados passaram por um processo de filtragem baseado em critérios de inclusão e exclusão previamente definidos. Foram incluídos na análise apenas artigos publicados em revistas científicas revisadas por pares, que abordassem diretamente a aplicação da inteligência artificial no contexto organizacional ou seus impactos na competitividade empresarial. Por outro lado, foram excluídos estudos duplicados, publicações que não apresentavam relação direta com o tema da pesquisa, trabalhos disponíveis apenas em formato de resumo e documentos não científicos, como relatórios institucionais, notícias e publicações em blogs.

A etapa seguinte consistiu na leitura dos títulos, resumos e palavras-chave dos estudos selecionados, com o objetivo de verificar sua relevância para a pesquisa. Os artigos considerados pertinentes foram posteriormente analisados de forma integral, permitindo a identificação das principais abordagens teóricas, aplicações da inteligência artificial no ambiente corporativo, benefícios estratégicos associados ao uso da tecnologia e desafios relacionados à sua implementação nas organizações.

Para a interpretação dos dados obtidos, foi utilizada a análise qualitativa de conteúdo, que permite identificar padrões, categorias e temas recorrentes na literatura científica (BARDIN, 2016). A partir dessa análise, os estudos foram organizados em categorias temáticas relacionadas aos principais aspectos discutidos na literatura sobre inteligência artificial e competitividade organizacional. Entre essas categorias destacam-se: aplicações da inteligência artificial no ambiente empresarial, impactos da tecnologia na eficiência operacional, uso de IA na tomada de decisão estratégica, geração de valor organizacional e desafios técnicos e éticos associados à implementação de sistemas inteligentes (Tabela 1).

Por meio desse procedimento metodológico, buscou-se sistematizar o conhecimento científico existente sobre o tema e fornecer uma visão abrangente das contribuições da inteligência artificial para a geração de vantagem competitiva nas organizações. A aplicação de uma revisão sistemática da literatura permite, portanto, consolidar evidências presentes em diferentes estudos, contribuindo para a compreensão das oportunidades e limitações do uso da inteligência artificial no contexto corporativo contemporâneo.

Tabela 1: Síntese dos estudos analisados sobre inteligência artificial e vantagem competitiva organizacional.

Fonte: Elaborado pela autora, 2026.

3. RESULTADOS E DISCUSSÕES

A análise dos artigos selecionados permitiu identificar padrões recorrentes na literatura científica sobre a aplicação da inteligência artificial no ambiente organizacional. De modo geral, os estudos indicam que a adoção de tecnologias baseadas em IA tem potencial para transformar processos organizacionais, aprimorar a tomada de decisões e gerar novas fontes de vantagem competitiva. A partir da análise de conteúdo dos trabalhos incluídos na revisão sistemática, os resultados foram organizados em quatro categorias principais: aplicações da inteligência artificial nas organizações, impactos na eficiência operacional, uso da IA na tomada de decisão estratégica e desafios relacionados à implementação da tecnologia (Tabela 2).

Tabela 2: Categorias analíticas identificadas na literatura sobre inteligência artificial e vantagem competitiva organizacional.

Fonte: Elaborado pela autora, 2026.

3.1. Aplicações da Inteligência Artificial nas Organizações

Os estudos analisados demonstram que a inteligência artificial tem sido aplicada em diferentes áreas funcionais das organizações, especialmente em marketing, atendimento ao cliente, logística e análise de dados. Tecnologias como chatbots, sistemas de recomendação, análise preditiva e automação de processos têm sido amplamente utilizadas para melhorar a eficiência e a qualidade dos serviços oferecidos pelas empresas (HUANG; RUST, 2018).

No setor de marketing, por exemplo, a inteligência artificial tem possibilitado o desenvolvimento de sistemas capazes de analisar o comportamento do consumidor em tempo real, permitindo maior personalização de produtos e serviços (DAVENPORT; GUHA; GREWAL, 2021). Esses sistemas utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões de consumo e antecipar necessidades dos clientes, contribuindo para o aumento da satisfação e fidelização.

Na área de operações e logística, a IA também tem sido empregada para otimizar cadeias de suprimentos, prever demandas e reduzir desperdícios. Segundo Haefner et al. (2021), o uso de algoritmos preditivos pode melhorar significativamente a precisão das previsões de demanda e aumentar a eficiência dos processos logísticos. Dessa forma, a inteligência artificial contribui para tornar os processos organizacionais mais eficientes e orientados por dados.

3.2. Inteligência Artificial e Eficiência Operacional

Outra dimensão frequentemente destacada na literatura refere-se aos impactos da inteligência artificial na eficiência operacional das organizações. Diversos estudos indicam que a automação de tarefas rotineiras e a capacidade de análise de grandes volumes de dados permitem reduzir custos operacionais e aumentar a produtividade das empresas (DWIVEDI et al., 2021).

A aplicação de sistemas inteligentes em processos administrativos e operacionais pode diminuir erros humanos, acelerar processos de tomada de decisão e melhorar a qualidade das informações disponíveis para os gestores. De acordo com Brynjolfsson e McAfee (2017), a utilização de tecnologias digitais avançadas, incluindo a inteligência artificial, tem potencial para impulsionar ganhos significativos de produtividade nas organizações.

Além disso, a automação proporcionada pela IA permite que profissionais se concentrem em atividades de maior valor estratégico, como inovação, planejamento e desenvolvimento de novos produtos. Nesse sentido, a tecnologia não apenas substitui determinadas tarefas operacionais, mas também redefine a forma como o trabalho é organizado nas empresas.

3.3. Inteligência Artificial e Tomada de Decisão Estratégica

Outro aspecto relevante identificado nos estudos analisados refere-se ao papel da inteligência artificial como suporte à tomada de decisão estratégica nas organizações. Sistemas baseados em IA são capazes de analisar grandes quantidades de dados provenientes de diferentes fontes, gerando insights que podem auxiliar gestores na formulação de estratégias empresariais (JARRAHI, 2018).

A utilização de algoritmos avançados permite identificar tendências de mercado, prever comportamentos de consumidores e avaliar cenários futuros com maior precisão. Segundo Raisch e Krakowski (2021), a inteligência artificial pode complementar a capacidade analítica dos gestores, contribuindo para decisões mais informadas e baseadas em evidências.

Nesse contexto, observa-se a emergência de modelos organizacionais híbridos, nos quais decisões estratégicas são tomadas a partir da combinação entre análise algorítmica e julgamento humano. Esse modelo de colaboração entre humanos e sistemas inteligentes tende a ampliar a capacidade das organizações de responder a ambientes competitivos complexos e dinâmicos.

3.4. Desafios e Limitações da Implementação da Inteligência Artificial

Apesar dos benefícios associados ao uso da inteligência artificial nas organizações, a literatura também aponta diversos desafios relacionados à implementação dessa tecnologia. Entre os principais obstáculos identificados estão os custos de implementação, a necessidade de infraestrutura tecnológica adequada e a escassez de profissionais especializados em ciência de dados e desenvolvimento de algoritmos (MIKALEF; GUPTA, 2021).

Além dos desafios técnicos, existem também preocupações relacionadas a aspectos éticos e regulatórios. Questões como viés algorítmico, transparência das decisões automatizadas e proteção de dados pessoais têm sido amplamente discutidas no contexto da governança da inteligência artificial (BELLI; CURZI; BRITTO, 2023).

Outro desafio relevante refere-se à integração dos sistemas de inteligência artificial com processos organizacionais já existentes. Em muitos casos, a adoção da tecnologia exige mudanças estruturais na cultura organizacional e na forma como decisões são tomadas nas empresas. Dessa maneira, a implementação bem-sucedida da IA depende não apenas de recursos tecnológicos, mas também de estratégias de gestão adequadas e de uma governança eficaz da inovação.

3.5. Inteligência Artificial Como Fonte de Vantagem Competitiva

A partir da análise dos estudos revisados, observa-se que a inteligência artificial pode contribuir para a geração de vantagem competitiva nas organizações ao promover melhorias significativas em eficiência operacional, capacidade analítica e inovação organizacional. Empresas que conseguem integrar tecnologias de IA em seus processos decisórios e operacionais tendem a desenvolver maior capacidade de adaptação às mudanças do mercado e de identificação de novas oportunidades de negócio.

Nesse sentido, a inteligência artificial pode ser compreendida como um recurso estratégico capaz de fortalecer o posicionamento competitivo das organizações. Contudo, os resultados da literatura indicam que os benefícios da tecnologia dependem da forma como ela é incorporada às estratégias empresariais. Organizações que investem simultaneamente em infraestrutura tecnológica, qualificação profissional e governança de dados apresentam maior probabilidade de obter vantagens competitivas sustentáveis a partir da adoção da inteligência artificial.

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O presente estudo teve como objetivo analisar, a partir da literatura científica, de que forma a inteligência artificial pode contribuir para a geração de vantagem competitiva nas organizações. Por meio de uma revisão sistemática da literatura, foram examinados artigos científicos publicados em periódicos acadêmicos que abordam a aplicação da inteligência artificial no contexto organizacional e seus impactos estratégicos.

Os resultados da análise indicam que a inteligência artificial tem sido cada vez mais incorporada às atividades empresariais, desempenhando um papel relevante na transformação digital das organizações. A literatura evidencia que tecnologias baseadas em IA têm sido utilizadas em diversas áreas funcionais, como marketing, atendimento ao cliente, logística, análise de dados e gestão de operações. Essas aplicações possibilitam maior eficiência operacional, automação de processos e ampliação da capacidade analítica das empresas, contribuindo para decisões organizacionais mais informadas e orientadas por dados. Outro aspecto importante identificado nos estudos analisados refere-se ao potencial da inteligência artificial para apoiar a tomada de decisão estratégica nas organizações. Sistemas baseados em IA permitem analisar grandes volumes de informações provenientes de diferentes fontes, possibilitando a identificação de padrões, tendências de mercado e oportunidades de inovação. Nesse sentido, a inteligência artificial pode atuar como um recurso estratégico que fortalece a capacidade das organizações de responder a ambientes competitivos cada vez mais dinâmicos e complexos.

Entretanto, a revisão da literatura também evidencia que a adoção da inteligência artificial apresenta desafios significativos. Entre as principais limitações identificadas estão a necessidade de infraestrutura tecnológica adequada, a disponibilidade de dados de qualidade e a carência de profissionais especializados para o desenvolvimento e implementação de sistemas inteligentes. Além disso, questões relacionadas à ética, transparência algorítmica e proteção de dados pessoais têm ganhado destaque no debate científico e regulatório, indicando a importância da adoção de práticas de governança responsáveis no uso dessas tecnologias. Diante desses resultados, conclui-se que a inteligência artificial possui potencial significativo para gerar vantagem competitiva nas organizações, sobretudo quando integrada de forma estratégica aos processos decisórios e às atividades operacionais. No entanto, os benefícios da tecnologia dependem da capacidade das empresas de desenvolver competências organizacionais adequadas, investir em infraestrutura tecnológica e adotar políticas de governança que garantam o uso ético e responsável dos sistemas baseados em IA.

Como limitação do presente estudo, destaca-se o fato de que a pesquisa se baseia exclusivamente em análise da literatura científica, não incluindo investigação empírica em organizações específicas. Dessa forma, estudos futuros podem ampliar a compreensão do tema por meio da realização de pesquisas empíricas, como estudos de caso ou análises quantitativas, que investiguem de forma mais aprofundada os impactos da inteligência artificial no desempenho e na competitividade das empresas.

Por fim, espera-se que os resultados apresentados contribuam para o avanço das discussões acadêmicas sobre inteligência artificial e gestão estratégica, além de oferecer subsídios para organizações interessadas em compreender melhor o papel dessa tecnologia no desenvolvimento de vantagens competitivas sustentáveis em ambientes de mercado cada vez mais orientados por dados e inovação tecnológica.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ALSHEIBANI, Saad; CHEUNG, Yvonne; MESSOM, Chris. Artificial intelligence adoption: AI-readiness at firm-level. Journal of Business Research, v. 115, p. 410–424, 2020.

BELLI, Luca; CURZI, Yasmin; BRITTO, Walter. AI regulation in Brazil: advancements, challenges and lessons from data protection regulation. Computer Law & Security Review, v. 48, 2023.

BROUGHAM, David; HAAR, Jarrod. Smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithms (STARA): employees’ perceptions of our future workplace. Journal of Business Research, v. 89, p. 239–247, 2018.

COCKBURN, Iain; HENDERSON, Rebecca; STERN, Scott. The impact of artificial intelligence on innovation. Journal of Economic Perspectives, v. 33, n. 2, p. 193–212, 2019.

DAVENPORT, Thomas H.; GUHA, Abhijit; GREWAL, Dhruv; BRESSGOTT, Timna. How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, v. 49, p. 24–42, 2021.

DOURADO, Daniel de Araújo; AITH, Fernando Mussa Abujamra. The regulation of artificial intelligence for health in Brazil begins with the General Personal Data Protection Law. Revista de Saúde Pública, v. 56, 2022.

DWIVEDI, Yogesh K. et al. Artificial intelligence (AI): multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, v. 57, 2021.

HAEFNER, Lutz; WINTER, Michael; VAN DER AALST, Wil. Artificial intelligence in supply chain management. Journal of Business Research, v. 129, p. 546–556, 2021.

HUANG, Ming-Hui; RUST, Roland T. Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, v. 21, n. 2, p. 155–172, 2018.

JARRAHI, Mohammad Hossein. Artificial intelligence and the future of work: human-AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, v. 61, n. 4, p. 577–586, 2018.

JÖHNK, Jan; WEISSERT, Manuel; WYRICH, Marvin. Ready or not, AI comes: an investigation of AI readiness in organizations. Business & Information Systems Engineering, v. 63, p. 5–20, 2021.

KAPLAN, Andreas; HAENLEIN, Michael. Siri, Siri, in my hand: who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations and implications of artificial intelligence. Business Horizons, v. 62, n. 1, p. 15–25, 2019.

KEDING, Christoph. Understanding the interplay of artificial intelligence and strategic management. Business Horizons, v. 64, n. 2, p. 195–204, 2021.

LICHTENTHALER, Ulrich. Artificial intelligence and the future of innovation management. Technology Analysis & Strategic Management, v. 32, n. 1, p. 1–10, 2020.

MAKRIDAKIS, Spyros. The forthcoming artificial intelligence (AI) revolution: its impact on society and firms. Futures, v. 90, p. 46–60, 2017.

MIKALEF, Patrick; GUPTA, Manjul. Artificial intelligence capability: conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management, v. 58, n. 3, 2021.

MIKALEF, Patrick et al. Big data analytics capabilities and firm performance: the mediating role of dynamic capabilities. Information Systems Frontiers, v. 22, p. 547–567, 2020.

RAI, Arun; CONSTANTINIDES, Panos; SARKER, Suprateek. Next-generation digital platforms: toward human–AI hybrids. MIS Quarterly, v. 43, n. 1, p. iii–ix, 2019.

RAISCH, Sebastian; KRAKOWSKI, Sebastian. Artificial intelligence and management: the automation–augmentation paradox. Academy of Management Review, v. 46, n. 1, p. 192–210, 2021.

RANSBOTHAM, Sam et al. Expanding AI’s impact with organizational learning. MIT Sloan Management Review, v. 62, n. 1, p. 1–8, 2020.

SHRESTHA, Yash Raj; BEN-MENAHEM, Smadar; VON KROGH, Georg. Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence. Academy of Management Perspectives, v. 33, n. 1, p. 66–83, 2019.

SNYDER, Hannah. Literature review as a research methodology: an overview and guidelines. Journal of Business Research, v. 104, p. 333–339, 2019.

TRANFIELD, David; DENYER, David; SMART, Palminder. Towards a methodology for developing evidence-informed management knowledge by means of systematic review. British Journal of Management, v. 14, n. 3, p. 207–222, 2003.

VERHOEF, Peter C. et al. Digital transformation: a multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, v. 122, p. 889–901, 2021.

WAMBA, Samuel Fosso et al. Artificial intelligence capability and firm performance. Technological Forecasting and Social Change, v. 167, 2021.

¹ Bacharel em Administração, Centro Universitário Carioca, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail