Pesquisa do PPGDR analisa impactos da inteligência artificial sobre organização das empresas e produtividade

A inteligência artificial pode representar mais do que uma nova etapa da automação e da digitalização. É o que discute o artigo Artificial Intelligence, Organizational Coordination, and Productivity Heterogeneity: An Evolutionary Model of Structural Change, de Thiago Cavalcante, publicado na revista internacional Structural Change and Economic Dynamics, da Elsevier.

A pesquisa investiga em que condições a inteligência artificial pode produzir mudanças na própria natureza do conhecimento produtivo e, consequentemente, nas formas de organização das empresas. A análise parte das abordagens evolucionária e neoschumpeteriana para discutir os efeitos da mediação algorítmica sobre três dimensões centrais da teoria da firma: aprendizagem, rotinas e capacidades dinâmicas.

Segundo o estudo, sistemas de inteligência artificial podem ampliar a capacidade de codificação e escalabilidade do conhecimento e permitir que processos de inferência sejam realizados com relativa autonomia. Isso pode modificar mecanismos de aprendizagem, reconfigurar rotinas organizacionais e ampliar as capacidades das firmas de coordenar recursos cognitivos distribuídos entre pessoas, algoritmos e infraestruturas tecnológicas.

Efeitos heterogêneos entre empresas e setores

Um dos principais argumentos do artigo é que a incorporação da inteligência artificial não produz os mesmos resultados em todas as organizações. A adoção e os efeitos da tecnologia são condicionados por fatores como qualidade e disponibilidade dos dados, capacidades acumuladas, infraestrutura tecnológica, características das tarefas, capacidade de integração e estruturas de governança.

Nesse sentido, a pesquisa aponta que a difusão da IA tende a produzir diferentes regimes organizacionais, em vez de um único modelo dominante. Em setores intensivos em dados e com tarefas mais codificáveis, por exemplo, pode haver maior espaço para a delegação de decisões a sistemas algorítmicos. Já em atividades marcadas por conhecimento tácito, julgamento contextual, exigências éticas ou restrições regulatórias, a tendência é de maior complementaridade entre sistemas de IA e expertise humana.

O estudo também chama atenção para as desigualdades no acesso aos recursos necessários para a adoção da tecnologia. Dados, infraestrutura computacional, modelos de inteligência artificial e capital humano especializado estão inseridos em mercados com assimetrias e concentração tecnológica. Essas condições podem influenciar não apenas a velocidade de adoção da IA, mas também a capacidade de diferentes empresas de obter e apropriar-se dos ganhos de produtividade associados à tecnologia.

Uma possível mudança de paradigma

O artigo questiona se a inteligência artificial pode ser compreendida como um novo paradigma sociotécnico, capaz de alterar a forma como o conhecimento produtivo é definido, gerado e incorporado à atividade econômica. A hipótese, contudo, é apresentada com cautela: o estudo não afirma que essa transformação já tenha se consolidado, mas identifica condições nas quais a IA pode assumir características de uma mudança paradigmática.

A contribuição do trabalho está justamente em aproximar o debate sobre transformação tecnológica da discussão sobre os fundamentos da organização das firmas. Ao considerar que diferentes regimes tecnológicos podem alterar as formas de produção, aprendizagem e coordenação do conhecimento, a pesquisa oferece uma perspectiva evolucionária para compreender os efeitos da inteligência artificial sobre empresas, setores e processos de mudança estrutural.

Serviço

Artigo: Artificial Intelligence, Organizational Coordination, and Productivity Heterogeneity: An Evolutionary Model of Structural Change
Autor: Thiago Cavalcante
Periódico: Structural Change and Economic Dynamics
Editora: Elsevier
DOI: 10.1016/j.strueco.2026.08.008

Leia o artigo: https://doi.org/10.1016/j.strueco.2026.08.008