Analisar como a governança algorítmica atua como instrumento de gestão estratégica para a construção e sustentação de vantagem competitiva em plataformas digitais, articulando a infraestrutura de coleta de dados (dataficação), os efeitos de rede e o controle disciplinar do trabalho.
O estudo inova ao superar a fragmentação da literatura, confrontando a perspectiva gerencialista (eficiência e criação de valor) com a abordagem crítica (controle opaco e subordinação), propondo um modelo integrado entre gestão estratégica, governança algorítmica e ciência da informação.
Pesquisa básica qualitativa e exploratório-descritiva via Revisão Integrativa da Literatura (corpus de 35 artigos). Empregou triangulação analítica combinando processamento lexicométrico no IRAMUTEQ (CHD, AFC, Similitude), extração de dados assistida por Inteligência Artificial Generativa e rigorosa validação humana na fonte.
Evidencia que a vantagem competitiva decorre da orquestração de dados e do aprisionamento tecnológico (lock-in) via externalidades de rede. Revela que a mesma arquitetura que gera eficiência operacional impõe dirigismo econômico e disciplina algorítmica invisível sobre os trabalhadores do ecossistema.
Teoricamente, demonstra que a eficiência de mercado e o controle opaco são coproduzidos na arquitetura de dados das plataformas. Metodologicamente, estabelece um protocolo auditável e replicável que articula análise de conteúdo, lexicometria e inteligência artificial sob supervisão humana.
Orienta gestores, reguladores e formuladores de políticas na identificação de assimetrias informacionais. Fornece diretrizes para o desenho de auditorias algorítmicas, governança de dados ética e mecanismos de transparência que equilibrem o desempenho econômico corporativo com a proteção humana e laboral.
To analyze how algorithmic governance acts as a strategic management tool for building and sustaining competitive advantage in digital platforms, articulating data collection infrastructure (datafication), network effects, and disciplinary control over labor.
The study innovates by overcoming literature fragmentation, confronting the managerial perspective (efficiency and value creation) with the critical approach (opaque control and subordination), proposing an integrated framework across strategic management, algorithmic governance, and information science.
Basic qualitative and exploratory-descriptive research using Integrative Literature Review (35-article corpus). Applied analytical triangulation combining lexicometric processing in IRAMUTEQ (DHC, FCA, Similitude), Generative AI-assisted data extraction, and rigorous human validation at the original source.
Demonstrates that competitive advantage stems from data orchestration and technological lock-in via network externalities. Reveals that the same architecture driving operational efficiency enforces economic steering and invisible algorithmic discipline over platform workers.
Theoretically, demonstrates that market efficiency and opaque control are co-produced within platform data architecture. Methodologically, establishes an auditable, replicable protocol integrating content analysis, lexicometry, and artificial intelligence under strict human supervision.
Guides managers, regulators, and policymakers in identifying information asymmetries. Provides frameworks for designing algorithmic audits, ethical data governance, and transparency mechanisms that balance corporate economic performance with human and labor protection.