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Anais

Resumo do trabalho

Gestão da Inovação · Redes, Ecossistemas e Ambientes de Inovação

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Título

CONEXÕES E FRONTEIRAS: UMA ANÁLISE BIBLIOMÉTRICA DA INTERSEÇÃO ENTRE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ECOSSISTEMAS DE INOVAÇÃO

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Palavras-chave

Inteligência Artificial Inovação Análise Bibliométrica
Agradecimento: O presente trabalho foi realizado com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa de Minas Gerais (FAPEMIG) por meio do Projeto APQ-02206-24 do Edital Universal nº 01/2024 e com o apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior –
Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001.

Autores

  • Gabriel José da Silva Abrahão
    UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS (UFLA)
  • Eduardo Filipe Morais de Aquino
    UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS (UFLA)
  • Andre Grutzmann
    UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS (UFLA)

Resumo

Introdução

O uso da Inteligência Artificial nos Ecossistemas de Inovação tem o potencial de transformar a maneira como as organizações atuam e criam novas oportunidades de inovação (Rizomyliotis et al., 2025). A presença da IA nos Ecossistemas de Inovação não está restrita à tecnologia, atuando, também, na influência e na competição de tal ecossistema (Breslin et al., 2021).

Problema de Pesquisa e Objetivo

O objetivo do trabalho é verificar as lacunas e identificar as principais tendências de pesquisa entre Ecossistemas de Inovação e Inteligência Artificial. Alinhado ao objetivo, destaca-se que a IA permite que tais ecossistemas atinjam novos patamares de inovação com características como a precisão e a velocidade.

Fundamentação Teórica

Os Ecossistemas de Inovação abrangem todos os atores, suas relações e atividades, além do fluxo de informação associado à inovação distribuída, à colaboração e à interação (Adner, 2017). Por outro lado, a definição de Inteligência Artificial não atingiu um consenso (Kelly; Kaye; Oviedo-Trespalacios, 2023).

Discussão

As obras mais citadas analisam a IA como integradora em ecossistemas de inovação, desde a Indústria 5.0 até cidades inteligentes e finanças. As discussões abrangem a adoção da IA em setores como construção e a importância da ética. A análise das futuras pesquisas aponta cinco tendências: (1) Estrutura e atores dos ecossistemas; (2) Governança e regulação; (3) Adoção e performance da IA; (4) Novas abordagens metodológicas; e (5) Aplicações setoriais com foco em sustentabilidade e impacto socioeconômico.

Conclusão

A partir do gráfico relacionado à publicação anual, foi possível observar a evolução do número de documentos, o qual cresce periodicamente, com seu pico no ano de 2024. Ademais, a quantidade de autores aponta a colaboração entre estes nas publicações. A rede de colaboração realça uma estrutura de núcleo-periferia e o destaque da China, que possui ligações com diversas nações. No mapa temático, visualizou-se termos como, por exemplo, artificial intelligence, machine learning, ecosystems e digital ecosystems. Por fim, no mapa de pesquisas futuras, foram observadas cinco tendências de pesquisa.

Contribuição / Impacto

Este estudo contribui sugerindo tendências de pesquisa em Ecossistemas de Inovação e IA, com base nos artigos analisados.

Referências Bibliográficas

ADNER, R. Ecosystem as structure: An actionable construct for strategy. Journal of Management, v. 43, n. 1, 2017.
BRESLIN, D. et al. Developing a coevolutionary account of innovation ecosystems. Industrial Marketing Management, v. 98, 2021.
KELLY, S.; KAYE, S. A; OVIEDO-TRESPALACIOS, O. What factors contribute to the acceptance of artificial intelligence? A systematic review. Telematics and Informatics, v. 77, 2023.
RIZOMYLIOTIS, I. et al. Start‐Up Employees Adoption of AI Technology for Innovation Ecosystems: An In‐Depth Exploration. R&D Management, 2025

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