Inteligência Artificial aplicada à gestão de empresas de pequeno e médio porte no Brasil: uma revisão integrativa da literatura

Abstract

Este trabalho teve como objetivo evidenciar, por meio da literatura nacional recente, a aplicação da inteligência artificial (IA) na gestão de pequenas e médias empresas (PMEs) brasileiras, destacando benefícios, impactos organizacionais e principais entraves. A pesquisa adota uma abordagem qualitativa e foi conduzida por meio de uma revisão integrativa da literatura, conforme metodologia proposta por Botelho, Cunha e Macedo (2011), estruturada em seis etapas: definição da questão de pesquisa, estabelecimento de critérios de inclusão e exclusão, busca e seleção de estudos, extração e categorização dos dados, análise crítica e apresentação dos resultados. Foram analisadas publicações de 2022 a 2025, com foco exclusivo em estudos nacionais que tratam da realidade das PMEs. Os resultados apontam que a IA tem sido aplicada especialmente nos setores de marketing, atendimento ao cliente, gestão financeira, análise de dados e automação de processos, promovendo ganhos em eficiência, personalização, tomada de decisão e redução de custos. Contudo, persistem desafios como a falta de infraestrutura, carência de mão de obra qualificada, resistência à mudança e restrições orçamentárias. O estudo conclui que a consolidação da IA como instrumento estratégico nas PMEs depende de fatores como capacitação técnica, apoio institucional, mudanças culturais e políticas públicas de fomento à inovação. A revisão identificou, ainda, lacunas para pesquisas futuras, especialmente quanto à governança algorítmica, à conformidade com a LGPD e aos impactos da IA em empresas de regiões periféricas e em setores economicamente vulneráveis.

This study aimed to highlight, through recent Brazilian literature, the application of artificial intelligence (AI) in the management of small and medium-sized enterprises (SMEs), emphasizing its benefits, organizational impacts, and main challenges. The research adopts a qualitative approach and was conducted through an integrative literature review, following the methodology proposed by Botelho, Cunha, and Macedo (2011), structured into six stages: defining the research question, establishing inclusion and exclusion criteria, searching and selecting studies, extracting and categorizing data, critical analysis, and presentation of results. Publications from 2022 to 2025 were analyzed, focusing exclusively on national studies addressing the specific context of Brazilian SMEs. The results indicate that AI has been applied mainly in marketing, customer service, financial management, data analysis, and process automation, promoting improvements in efficiency, personalization, decision-making, and cost reduction. However, challenges persist, such as lack of infrastructure, shortage of qualified personnel, resistance to change, and budget constraints. The study concludes that the consolidation of AI as a strategic tool in SMEs depends on factors such as technical training, institutional support, cultural transformation, and public policies that encourage innovation. The review also identified gaps for future research, particularly regarding algorithmic governance, compliance with Brazil's General Data Protection Law (LGPD), and the impacts of AI on businesses in peripheral regions and economically vulnerable sectors.