Objetivo do estudo
O presente estudo tem como objetivo mapear e categorizar as frentes de pesquisa que articulam Inteligência Artificial e Transformação Digital, por meio de uma análise bibliométrica com apoio de Análise Fatorial Exploratória (AFE), a fim de compreender a evolução, os focos temáticos.
Relevância/originalidade
O artigo é relevante por mapear, de forma sistemática e empírica, as principais frentes de pesquisa sobre a intersecção entre inteligência artificial e transformação digital, oferecendo subsídios teóricos e práticos para compreender esse campo emergente e suas implicações organizacionais.
Metodologia/abordagem
O estudo adotou uma abordagem bibliométrica com dados das bases Scopus e Web of Science, utilizando análise fatorial exploratória e acoplamento bibliográfico para identificar, categorizar e interpretar as principais frentes de pesquisa sobre inteligência artificial e transformação digital.
Principais resultados
A análise identificou quatro frentes de pesquisa: capacidades da transformação digital, colaboração humano-IA, mudança organizacional impulsionada por IA e desempenho/experiência digital. Esses clusters revelam a natureza multidimensional da intersecção entre IA e TD, envolvendo aspectos tecnológicos, humanos, estratégicos e culturais.
Contribuições teóricas/metodológicas
O estudo contribui ao sistematizar a literatura sobre IA e TD com base em métodos quantitativos robustos, revelando frentes emergentes e propondo uma estrutura analítica que integra dimensões tecnológicas, organizacionais e humanas, ampliando a compreensão teórica do campo e orientando futuras pesquisas.
Contribuições sociais/para a gestão
O estudo oferece subsídios para gestores e formuladores de políticas compreenderem como alinhar tecnologias emergentes, capacidades organizacionais e experiências humanas, apoiando decisões estratégicas mais eficazes e sustentáveis diante dos desafios da transformação digital impulsionada pela inteligência artificial.