Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46705| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0001-1121-814X |
| Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Access type: | Acesso Aberto |
| Title: | Inteligência Artificial no Brasil: análise da utilização e das barreiras empresariais pós-2022 |
| Alternate title (s): | Artificial Intelligence In Brazil: an analysis of utilization and business barriers post-2022 |
| Author: | Pereira, Letícia Teodoro |
| First Advisor: | Avellar, Ana Paula Macedo de |
| First member of the Committee: | Paula, Germano Mendes de |
| Second member of the Committee: | Silva, Cássio Garcia da |
| Summary: | Este trabalho tem como objetivo analisar a dinâmica da adoção da Inteligência Artificial (IA) no cenário empresarial brasileiro, bem como identificar algumas barreiras que têm dificultado sua implementação desde 2022. O estudo se estrutura sobre o arcabouço teórico das abordagens Schumpeteriana e Neo-Schumpeteriana, as quais contextualizam a inovação como motor do crescimento econômico e determinante da competitividade. Além disso, a revisão de literatura também inclui a origem, os conceitos, os paradigmas e a difusão da IA posicionando-a como um elemento-chave na Era da Informação. A metodologia da pesquisa articula a revisão bibliográfica sobre inovação e difusão tecnológica com pesquisas documentais como TIC Empresas 2023 do Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (CETIC) e PINTEC Semestral 2022 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A partir destes, realiza-se a análise de dados secundários para delinear os cenários brasileiro e mundial da IA e, com isso, examinar o uso da tecnologia com foco na indústria de transformação. Dentre os resultados encontrados, o estudo revela que a adoção da IA no Brasil é incipiente e heterogênea. A aplicação geral da tecnologia permanece limitada, mesmo em setores com maior incorporação tecnológica, o que indica um descompasso em relação às economias mais avançadas. Essa lacuna é atribuída às barreiras e aos desafios similares aos observados globalmente, como os altos custos de implementação e a escassez de capital humano qualificado. Contudo, a superação desses obstáculos no Brasil é mais complexa, dada a fragilidade de seu Sistema Nacional de Inovação e a trajetória histórica de baixo investimento tecnológico. Diante deste cenário, a presente pesquisa ressalta a importância de ações estratégicas para transpor este hiato, destacando a necessidade de incentivos à inovação, à formação de mão de obra especializada e ao fortalecimento de parcerias público-privadas. |
| Abstract: | This study aims to analyze the dynamics of Artificial Intelligence (AI) adoption in the Brazilian business landscape, as well as to identify some of the barriers that have hindered its implementation since 2022. The study is structured on the theoretical framework of the Schumpeterian and Neo-Schumpeterian approaches, which contextualize innovation as a driver of economic growth and a determinant of competitiveness. Furthermore, the literature review also includes the origin, concepts, paradigms, and diffusion of AI, positioning it as a key element in the Information Age. The research methodology combines a literature review on innovation and technological diffusion with documentary research from sources such as the TIC Empresas 2023 survey from the Regional Center for Studies for the Development of the Information Society (CETIC) and the PINTEC Semestral 2022 from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). From these, a secondary data analysis is conducted to outline the Brazilian and global AI scenarios, thereby examining the use of the technology with a focus on the manufacturing industry. Among the results, the study reveals that AI adoption in Brazil is incipient and heterogeneous. The general application of the technology remains limited, even in sectors with greater technological incorporation, which indicates a gap in relation to more advanced economies. This gap is attributed to barriers and challenges similar to those studied globally, such as high implementation costs and a shortage of qualified human capital. However, overcoming these obstacles in Brazil is more complex, given the fragility of its National Innovation System and a historical trajectory of low technological investment. Given this scenario, this research highlights the importance of strategic actions to bridge this gap, emphasizing the need for innovation incentives, specialized labor training, and the strengthening of public-private partnerships. |
| Keywords: | Inteligência Artificial Difusão Tecnológica Artificial Intelligence Technological Diffusion |
| Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Quote: | PEREIRA, Letícia Teodoro. Inteligência Artificial no Brasil: análise da utilização e das barreiras empresariais pós-2022. 2025. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Econômicas) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46705 |
| Date of defense: | 22-Aug-2025 |
| Appears in Collections: | TCC - Ciências Econômicas |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| InteligênciaArtificialBrasil.pdf | TCC | 1.42 MB | Adobe PDF |  View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License
