APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED ON NEURAL NETWORKS IN SERVER MANAGEMENT: A LITERATURE REVIEW
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ni10202511271846
Gabryel Abreu Guimarães D’Angelo1
Siomara Dias da Rocha2
Resumo
A Inteligência Artificial (IA) evoluiu como uma área central da transformação digital, definida pela capacidade de sistemas computacionais reproduzirem processos cognitivos humanos, como análise, aprendizado e tomada de decisão. Este estudo, estruturado como uma revisão da literatura examinou pesquisas publicadas entre 2010 e 2024 em bases como Scielo, IEEE, ACM e Google Scholar, com o objetivo de compreender a evolução conceitual da IA, suas aplicações e impactos nos principais setores. Os resultados demonstram que o avanço da IA tem sido impulsionado pelo aumento da capacidade computacional, pela disponibilidade crescente de dados e pelo aperfeiçoamento de técnicas como Machine Learning e redes neurais. A literatura analisada aponta que setores como saúde, finanças, indústria, transporte e segurança têm sido amplamente beneficiados, recebendo soluções que incluem diagnósticos assistidos, detecção de fraudes, automação de processos, veículos autônomos e monitoramento inteligente. Áreas como educação, administração pública e recursos humanos também apresentam expansão significativa, com sistemas adaptativos de aprendizagem, análise automatizada de currículos e otimização de serviços públicos. Embora exista preocupação sobre a substituição de empregos, os estudos indicam que a relação predominante é de complementaridade, na qual humanos e máquinas atuam em conjunto, ampliando a eficiência e a precisão das atividades. Conclui-se que a IA é um elemento-chave para a inovação e competitividade, mas sua adoção demanda planejamento estratégico, capacitação profissional, transparência e responsabilidade ética para garantir impactos positivos e sustentáveis na sociedade.
Palavras-chave: Inteligência Artificial. Servidores. Tecnologias.
1 INTRODUÇÃO
Conforme Lee (2022) a inteligência artificial (IA) é uma combinação de software e hardware capaz de executar tarefas que normalmente exigiriam a inteligência humana. Para Sanvito (2021) na economia contemporânea, um dos ativos mais valiosos não é representado por bens físicos, mas pela informação. O homem é um animal informívoro. Nesse contexto, torna-se evidente que as organizações modernas funcionam como sistemas complexos, que precisam ser gerenciados de forma eficiente e eficaz. O processo de gerenciamento envolve múltiplas dimensões — desde a tomada de decisões e a gestão de recursos até o planejamento estratégico —, o que tem impulsionado o interesse pelo uso de tecnologias inteligentes como suporte à administração.
Diante disso, surge a questão: como as diferentes formas de IA estão sendo utilizadas para aprimorar a administração e quais os desafios inerentes a essa transformação? Como destaca Branco e Teffé (2022) os avanços na capacidade computacional, o aumento da disponibilidade de dados e a redução dos custos operacionais têm impulsionado a difusão do desenvolvimento e do uso da IA.
A inteligência artificial tem sido aplicada em diversos setores, contribuindo para a melhoria da eficiência, da produtividade e da qualidade da tomada de decisões. À medida que a tecnologia evolui, novas possibilidades emergem, permitindo que a IA seja incorporada em processos cada vez mais estratégicos e inovadores.
Assim, o presente artigo tem como objetivo analisar o papel da inteligência artificial na transformação da administração pública, discutindo suas aplicações em diferentes contextos e os desafios decorrentes dessa adoção. Por meio de uma análise crítica e fundamentada, busca-se contribuir para a compreensão de como as ferramentas de IA podem ser integradas de maneira efetiva para otimizar os processos administrativos e aprimorar a entrega de serviços públicos.
2 REVISÃO DA LITERATURA
2.1 História da Inteligência Artificial
O desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) está intimamente relacionado à evolução da computação e da ciência da informação ao longo do século XX. Após os primeiros experimentos realizados durante a Segunda Guerra Mundial, a década de 1950 marcou a consolidação do termo “Inteligência Artificial”, cunhado durante a Conferência de Dartmouth, em 1956, nos Estados Unidos. Esse evento é amplamente reconhecido como o ponto de partida oficial da IA como campo de pesquisa independente.
Nas décadas seguintes, as investigações concentraram-se em algoritmos de raciocínio lógico e aprendizado simbólico, embora as limitações tecnológicas da época, especialmente quanto ao poder computacional e à disponibilidade de dados tenham restringido o avanço das aplicações práticas. A partir dos anos 1980, com o surgimento das redes neurais artificiais e dos sistemas especialistas, a IA passou a demonstrar resultados expressivos em tarefas específicas, como reconhecimento de padrões e diagnósticos automatizados.
Com a expansão da internet e o aumento exponencial do volume de dados disponíveis, observou-se um novo salto de desenvolvimento nas décadas de 2000 e 2010, impulsionado por técnicas de machine learning e deep learning. Tais avanços permitiram que os sistemas de IA se tornassem mais precisos e autônomos, viabilizando sua integração em diversas áreas, como saúde, educação, indústria e gestão pública. Atualmente, a IA é compreendida como um campo multidisciplinar que combina computação, estatística, neurociência e ciências sociais aplicadas, consolidando-se como elemento estratégico para inovação e tomada de decisão em ambientes complexos.
2.2 Redes Neurais
As redes neurais funcionam com princípios semelhantes às células neurais humanas. Elas são uma série de algoritmos que capturam a relação entre diversas variáveis subjacentes e processam os dados como um cérebro humano faz. O cérebro humano é considerado como se fosse um processador, sendo composto por aproximadamente 10 bilhões de neurônios. Todas as funções e movimentos do organismo estão relacionados ao funcionamento destas pequenas células (neurônios).
Os neurônios estão conectados uns aos outros através de sinapses, e juntos formam uma grande rede, chamada Rede Neural. Esta grande rede proporciona uma admirável capacidade de processamento e armazenamento de informação As Redes Neurais Artificiais são provavelmente a mais antiga técnica de IA. Surgiu na década de 40, por Walter Pitts e McCulloch, o primeiro matemático e o segundo neurofisiologista (TATIBANA E KAETSU, 2012).
A ideia era fazer uma analogia entre neurônios biológicos e circuitos eletrônicos, capazes de simular conexões sinápticas pelo uso de resistores variáveis e amplificadores. Foi ainda nesta década de 40, que o matemático Johann Vonn Neumann, propôs a arquitetura dos computadores eletrônicos atuais, em seu trabalho intitulado: “Preliminary Discussion of the Logic Design of na Eletronic Computing Instrument”. Uma máquina de processamento sequencial com CPU e memória separados e um ponteiro que registra o endereço do próximo comando a ser executado (LUDWIG e MONTGOMERY, 2007).
As redes neurais aplicadas à gestão de servidores e data centers têm se mostrado eficazes na otimização de recursos e na previsão de consumo energético, permitindo balanceamento de carga dinâmico e alocação proativa de capacidade com base em previsões de CPU, memória e tráfego de rede (JANARDHANAN, 2024). Estratégias de deep learning e modelos preditivos multivariados permitem identificar padrões de uso e antecipar picos de demanda, reduzindo desperdício energético e melhorando a escalabilidade dos ambientes de TI (MALIK et al., 2022).
Adicionalmente, redes neurais suportam manutenção preditiva e detecção de anomalias ao analisar grandes volumes de logs, métricas de desempenho e sinais térmicos, o que possibilita ações preventivas antes de falhas críticas e diminui tempo de inatividade (GAO; WANG e SHEN, 2022). Casos práticos demonstram ganhos operacionais relevantes: por exemplo, a aplicação de algoritmos de ML em data centers do Google (projeto DeepMind) reduziu em até 40% o consumo de energia destinado ao resfriamento, evidenciando o potencial de IA para eficiência energética em escala (EVANS e GAO, 2016).
2.3 Aplicações da Inteligência Artificial em Gestão e Administração
No contexto organizacional, a Inteligência Artificial tem sido progressivamente incorporada a processos administrativos, estratégicos e operacionais. De acordo com Silva e Mairink (2019), o uso de algoritmos inteligentes permite a automatização de tarefas repetitivas e a análise avançada de grandes volumes de dados, favorecendo decisões mais rápidas e fundamentadas. Essa transformação representa um avanço significativo na gestão, sobretudo em ambientes públicos e empresariais marcados pela necessidade de eficiência e transparência.
Lima e Labidi (1999) destacam que a evolução da IA se apoia na integração entre hardware e software, o que possibilita o desenvolvimento de sistemas adaptativos e capazes de aprender continuamente. Essa característica tem impulsionado a criação de plataformas voltadas ao monitoramento de desempenho organizacional, otimização de recursos e previsão de demandas. No campo da administração pública, tais sistemas contribuem para aprimorar a alocação de servidores, o planejamento estratégico e a prestação de serviços ao cidadão.
Para Damasceno e Vasconcelos (2018), a aplicação da IA em ambientes administrativos vai além da automação, configurando-se como uma ferramenta de apoio à tomada de decisão e de ampliação da capacidade analítica institucional. Nesse sentido, a IA pode ser utilizada tanto para identificar padrões de comportamento e desempenho quanto para prever tendências futuras, contribuindo para uma gestão mais inteligente, integrada e orientada a dados.
A literatura indica que a Inteligência Artificial, especialmente por meio das redes neurais e técnicas de aprendizado de máquina, tem se mostrado fundamental para o aprimoramento da gestão e da eficiência institucional. Sua evolução histórica e consolidação como ferramenta estratégica demonstram o potencial de transformar processos administrativos, tornando-os mais dinâmicos, transparentes e precisos. Nesse contexto, a revisão apresentada serve de base para compreender as possibilidades de aplicação da IA na gestão de servidores e em diferentes setores organizacionais.
Para Silva e Mairink (2019), o sucesso organizacional depende da sinergia entre pessoas e tecnologia. A integração entre competências humanas e ferramentas inteligentes torna os ambientes corporativos mais produtivos, inovadores e competitivos. A Figura 1 apresenta os principais Setores e Aplicações da IA.
Figura 1. Os principais setores e aplicações da IA.
A Inteligência Artificial apresenta aplicações amplas em diversos setores, como saúde, finanças, transporte, indústria e varejo, apoiando diagnósticos, detecção de fraudes, otimização de rotas, automação e análise de comportamento. Também é utilizada em recursos humanos, marketing e segurança, contribuindo para triagens, segmentação e monitoramento inteligente. No entretenimento e na alimentação, promove recomendações, personalização e otimização da cadeia produtiva. Na educação, apoia a aprendizagem adaptativa e avaliações automatizadas. Esses usos demonstram o caráter transversal e estratégico da IA na modernização dos processos organizacionais.
3 METODOLOGIA
Para o estudo do tema “Gestão de servidores através de Inteligência Artificial de Redes Neurais: a aplicação da IA a diferentes setores”, a metodologia de pesquisa será bibliográfica e estruturada em revisão sistemática da literatura. Essa abordagem permite garantir rigor científico, relevância e abrangência, reunindo informações consolidadas sobre aplicações da IA e redes neurais em diversos contextos organizacionais. A pesquisa combina abordagens qualitativas, quantitativas e exploratórias para analisar a viabilidade, eficiência e impactos da utilização de IA na gestão de servidores. O estudo buscará responder perguntas como:
- Quais setores têm adotado IA para gestão de servidores?
- Quais são os benefícios e desafios do uso de redes neurais nesse contexto?
- Qual o impacto da IA sobre a eficiência e a tomada de decisão em diferentes áreas?
3.1 Etapas da pesquisa
- Definição de palavras-chave:
- Inteligência Artificial (IA), Redes Neurais, Gestão de Servidores, Automação, Eficiência Organizacional.
- Seleção das bases de dados: busca em fontes multidisciplinares com relevância acadêmica e científica.
- Critérios de inclusão e exclusão:
- Inclusão: artigos, livros, teses e dissertações publicados nos últimos 10 anos; abordagens teóricas e aplicadas de IA em gestão de servidores ou setores correlatos.
- Exclusão: publicações irrelevantes para o tema, artigos de opinião sem fundamentação científica.
- Levantamento e análise dos estudos: leitura crítica dos trabalhos selecionados, extração de informações relevantes, categorização por setor e aplicação.
- Síntese e discussão: consolidação dos achados para identificar padrões, lacunas e oportunidades de aplicação da IA na gestão de servidores.
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Os resultados obtidos a partir da revisão teórica e da análise cronológica demonstram uma evolução consistente e interdependente entre o avanço das redes neurais, o desenvolvimento da inteligência artificial e sua incorporação progressiva na administração e na gestão de sistemas computacionais. A sistematização apresentada no Quadro 1 evidencia que, ao longo de mais de sete décadas, a IA deixou de ser um campo essencialmente teórico para se consolidar como ferramenta estratégica em ambientes organizacionais cada vez mais complexos.
A análise dos subtópicos permitiu identificar três movimentos centrais: (1) a consolidação dos fundamentos matemáticos e computacionais que possibilitaram o surgimento das redes neurais; (2) a expansão das técnicas de aprendizagem de máquina e deep learning, que viabilizaram aplicações robustas em previsão de demandas, otimização de recursos e manutenção preditiva; e (3) a incorporação da IA aos processos gerenciais, trazendo impactos diretos sobre eficiência, tomada de decisão, governança de dados e práticas organizacionais.
Os resultados também mostram que a aplicação da IA em ambientes administrativos e de TI não se limita a ganhos tecnológicos, mas envolve transformações estruturais, sociais e éticas. A discussão evidencia que, à medida que as organizações incorporam sistemas inteligentes, cresce igualmente a necessidade de práticas responsáveis, infraestrutura adequada e capacitação profissional que garantam o uso seguro, estratégico e transparente dessas tecnologias.
4.1 Evolução Histórica e Avanços das Redes Neurais na Administração
A evolução das redes neurais artificiais acompanha o desenvolvimento da computação desde os trabalhos pioneiros de Pitts e McCulloch, ainda na década de 1940. Esses autores demonstraram que era possível representar matematicamente o funcionamento básico de um neurônio biológico, estabelecendo o alicerce conceitual para modelos computacionais capazes de aprender por meio de exemplos (LUDWIG e MONTGOMERY, 2007). Essa fundamentação teórica, associada ao avanço da arquitetura de computadores descrita por Von Neumann, impulsionou as primeiras tentativas de criação de sistemas inteligentes, embora as limitações tecnológicas da época restringissem aplicações práticas.
Com o aumento da capacidade computacional ao longo das décadas de 1980 e 1990, as redes neurais passaram a ser utilizadas em problemas de classificação, reconhecimento de padrões e sistemas especialistas. Ainda assim, seu desempenho era amplamente dependente de recursos computacionais e de técnicas matemáticas que só se consolidaram plenamente com o surgimento de novas abordagens e com o barateamento do hardware. A partir dos anos 2000, o avanço da internet e a explosão do volume de dados disponíveis deram início a uma nova fase, na qual métodos de machine learning e deep learning se tornaram essenciais para tarefas complexas.
Segundo Tatibana e Kaetsu (2012), as redes neurais destacam-se sobretudo pela capacidade de processar grandes quantidades de informações simultaneamente e de aprender com experiências anteriores. Esse princípio é fundamental para aplicações modernas de inteligência artificial que dependem de padrões não lineares e de grande variabilidade, como análise de desempenho de servidores, previsão de comportamento de sistemas e identificação de anomalias.
Na administração e na gestão organizacional, a consolidação das redes neurais como ferramenta estratégica decorre justamente dessa evolução histórica. Como enfatiza Lima e Labidi (1999), a integração entre hardware avançado e software inteligente criou condições para a aplicação de modelos aprendizes capazes de suportar decisões gerenciais complexas. Assim, as redes neurais deixaram de ser apenas um conceito teórico para se tornarem componentes fundamentais na modernização administrativa, especialmente em ambientes de alta demanda computacional.
4.2 Aplicações de IA na Previsão de Demandas e Otimização de Recursos
A capacidade das redes neurais de identificar padrões em grandes conjuntos de dados torna essa tecnologia particularmente adequada para prever demandas em servidores e sistemas de TI. Estudos como os de Janardhanan (2024) demonstram que modelos de deep learning conseguem analisar variáveis como uso de CPU, memória, tráfego de rede e padrões temporais para realizar projeções precisas de demanda futura. Essa capacidade permite antecipar picos de uso, reduzindo falhas e aumentando a eficiência operacional.
Malik et al. (2022) reforçam que os modelos preditivos multivariados permitem uma alocação mais inteligente de recursos, especialmente em data centers que operam em larga escala. Isso ocorre porque as redes neurais conseguem correlacionar métricas que, para métodos estatísticos tradicionais, seriam difíceis de modelar de forma simultânea. Essa integração de variáveis possibilita ajustes automáticos na infraestrutura, garantindo escalabilidade dinâmica e uso racional dos recursos computacionais.
Outro benefício fundamental é a redução de custos operacionais. Ao identificar períodos de baixa demanda, os sistemas podem desligar servidores não essenciais ou reduzir o consumo de energia, estratégia que tem sido amplamente adotada em grandes corporações. O exemplo mais emblemático desse processo é o do projeto DeepMind do Google, no qual algoritmos de IA reduziram em até 40% o consumo energético de sistemas de resfriamento (EVANS e GAO, 2016), demonstrando o impacto econômico direto da otimização baseada em IA.
Por fim, essas aplicações ampliam a capacidade gerencial das organizações, como destacam Silva e Mairink (2019), que enfatizam a importância da sinergia entre conhecimento humano e tecnologia. A previsão de demanda, nesse contexto, não substitui o gestor, mas fornece suporte avançado para decisões estratégicas, fortalecendo processos e garantindo maior competitividade organizacional.
4.3 Uso de IA para Manutenção Preditiva em Servidores
A manutenção preditiva é uma das áreas nas quais a IA apresenta resultados mais expressivos. Segundo Gao, Wang e Shen (2022), modelos de redes neurais aplicados à análise de logs, métricas térmicas e indicadores de desempenho conseguem identificar anomalias antes que falhas ocorram. Esse tipo de solução evita interrupções inesperadas e reduz significativamente o tempo de inatividade de servidores, um fator crítico em ambientes corporativos e governamentais.
A análise contínua e autônoma das condições operacionais de hardware permite que os sistemas aprendam padrões normais de comportamento, alertando administradores quando variações incomuns surgem. Isso contrasta com métodos tradicionais de manutenção — que dependem de inspeções periódicas ou de falhas já ocorridas — oferecendo uma abordagem proativa baseada em dados, como defendem Lima e Labidi (1999) em relação aos sistemas adaptativos.
Além disso, a literatura aponta que a manutenção preditiva baseada em IA não apenas reduz falhas, mas melhora a eficiência energética e prolonga a vida útil dos equipamentos. Ao prever sobrecargas e otimizar o uso do servidor, é possível equilibrar a distribuição de tarefas no ambiente computacional, evitando desgaste prematuro de componentes. Malik et al. (2022) reforçam que esse tipo de solução aumenta a confiabilidade e segurança das infraestruturas de TI.
Por consequência, a manutenção preditiva tem sido um dos pilares da transformação digital nos ambientes de data center, uma vez que permite decisões rápidas, precisas e orientadas a dados. Esse cenário altera profundamente o papel dos gestores de TI, que passam a atuar de forma mais estratégica e menos operacional, como apontam Damasceno e Vasconcelos (2018) em suas discussões sobre o uso de IA na administração pública.
4.4 Impactos Organizacionais da Automação Baseada em IA
As aplicações de IA na administração promovem mudanças estruturais nas organizações. A automação de tarefas repetitivas e a capacidade de análise avançada de dados possibilitam uma administração mais dinâmica e eficiente. Como afirmam Silva e Mairink (2019), a combinação entre capacidade humana e inteligência artificial resulta em ambientes de trabalho mais produtivos e inovadores, já que as máquinas assumem atividades mecânicas enquanto os profissionais se dedicam a decisões estratégicas.
Esse cenário gera impactos diretos sobre a produtividade institucional. A automação baseada em IA reduz erros, acelera processos e aumenta a precisão das análises, fatores essenciais em setores como administração pública, segurança e finanças. A literatura revisada demonstra que a IA contribui para maior transparência e eficiência, aspectos fundamentais em ambientes que exigem prestação de contas e confiabilidade.
No entanto, esse processo também desafia as organizações a se adaptarem a novos modelos de trabalho. Como observado por Damasceno e Vasconcelos (2018), a adoção de IA modifica rotinas administrativas e exige que servidores e gestores desenvolvam novas competências relacionadas ao uso de tecnologias inteligentes. Assim, a tecnologia não elimina a necessidade de profissionais qualificados, mas reorganiza seu papel dentro das instituições.
Finalmente, é importante destacar que a automação baseada em IA não implica substituição de mão de obra, mas reconfiguração das atividades produtivas. Esse entendimento, presente em obras recentes como as de Branco e Teffé (2022), reforça que IA e humanos atuam complementarmente. Ou seja, a IA amplifica as capacidades humanas ao mesmo tempo em que depende de supervisão, validação e interpretação contextual.
4.5 Desafios Éticos, Técnicos e Operacionais da Adoção da IA
Apesar dos inúmeros benefícios, a adoção da inteligência artificial apresenta desafios complexos. O primeiro deles é a necessidade de garantir transparência e segurança no processamento de dados. Como destaca Sanvito (2021), vivemos em uma sociedade informívora, onde a informação se tornou o ativo mais valioso. Isso aumenta a responsabilidade das instituições em proteger dados sensíveis, especialmente em ambientes que utilizam IA para análise preditiva e tomada de decisão.
Do ponto de vista técnico, a implementação de sistemas inteligentes exige infraestrutura adequada e profissionais capacitados. Lima e Labidi (1999) afirmam que a integração entre hardware e software é fundamental para o bom funcionamento da IA, porém essa integração implica custos e desafios operacionais que nem todas as instituições estão preparadas para enfrentar. A falta de conhecimento especializado pode limitar a adoção ou comprometer a eficácia das soluções.
Em termos éticos, autores como Silva e Mairink (2019) alertam para o risco de decisões automatizadas reproduzirem vieses existentes nos dados de treinamento. Isso pode gerar injustiças, especialmente em ambientes governamentais e financeiros. A supervisão humana, portanto, permanece essencial para garantir que a IA seja utilizada de maneira justa, transparente e alinhada ao interesse social.
Branco e Teffé (2022) destacam a necessidade de planejamento estratégico para adoção de IA. Organizações que implementam tecnologias sem diretrizes claras correm o risco de criar dependências tecnológicas, reduzindo sua capacidade de inovação e autonomia. Assim, a sustentabilidade da IA depende de ações integradas que combinem governança, ética, capacitação e modernização contínua.
A organização cronológica apresentada na Tabela 1 permite visualizar, de maneira estruturada, como o desenvolvimento das redes neurais e da inteligência artificial se articula diretamente com a evolução tecnológica e com as transformações ocorridas no ambiente organizacional ao longo das últimas décadas. Essa disposição temporal evidencia não apenas o avanço progressivo das bases teóricas e computacionais, mas também a ampliação das aplicações práticas dessas tecnologias, que passaram a desempenhar papel fundamental na modernização dos processos gerenciais e na otimização das infraestruturas de TI. Dessa forma, a Tabela 1 funciona como um guia interpretativo que contextualiza a trajetória histórica da IA, destacando marcos científicos, contribuições conceituais e impactos administrativos que moldaram o cenário contemporâneo da transformação digital.
Tabela 1. Principais autores e contribuições para o desenvolvimento das redes neurais e da inteligência artificial na administração (ordem cronológica).
A partir dos anos 2000, observa-se um crescimento significativo na produção científica voltada para aspectos operacionais e aplicados da IA. Autores como Ludwig e Montgomery (2007), Tatibana e Kaetsu (2012) e Lima e Labidi (1999) avançam no entendimento das capacidades de aprendizagem das redes neurais, evidenciando suas aplicações práticas em ambientes reais. Esses trabalhos são fundamentais para demonstrar como a combinação entre maior capacidade computacional, algoritmos mais sofisticados e grande volume de dados cria condições ideais para a expansão do machine learning e do deep learning.
Na fase contemporânea, o quadro evidencia uma concentração de pesquisas voltadas para a otimização de sistemas computacionais, manutenção preditiva, redução de custos operacionais e melhoria do desempenho organizacional. Estudos como os de Evans e Gao (2016), Malik et al. (2022), Gao, Wang e Shen (2022) e Janardhanan (2024) ampliam a discussão ao apresentar casos reais de aplicação da IA em ambientes de TI. Eles demonstram que os benefícios da tecnologia vão muito além da automação básica, alcançando áreas como economia de energia, alocação inteligente de recursos, previsão de demandas e prevenção de falhas críticas.
No campo da administração e das ciências sociais aplicadas, autores como Silva e Mairink (2019), Damasceno e Vasconcelos (2018), Sanvito (2021) e Branco e Teffé (2022) introduzem uma perspectiva essencial para equilibrar os avanços técnicos com reflexões éticas, sociais e organizacionais. Esses pesquisadores destacam a importância de compreender que a adoção da IA não é apenas uma questão tecnológica, mas envolve impactos diretos sobre trabalhadores, práticas gerenciais, transparência institucional e governança de dados. Assim, a discussão apresentada no Quadro 1 contribui para uma visão holística: as tecnologias evoluem, mas sua aplicação exige responsabilidade, preparo institucional e políticas de governança bem definidas.
Dessa forma, o quadro não apenas sintetiza as contribuições teóricas, mas também permite identificar tendências históricas, lacunas de pesquisa e a crescente complexidade que envolve o uso da IA na administração moderna. Ele demonstra que o conhecimento evoluiu de bases matemáticas e computacionais para debates éticos, estratégicos e operacionais, evidenciando a maturidade do campo e sua relevância no cenário atual de transformação digital.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os resultados apresentados evidenciam que a evolução das redes neurais e da inteligência artificial ocorreu de forma gradual e integrada ao avanço tecnológico, consolidando-se como elemento central na modernização administrativa e na gestão de sistemas computacionais. As aplicações contemporâneas como previsão de demandas, otimização de recursos e manutenção preditiva demonstram o potencial da IA para aumentar a eficiência e reduzir custos operacionais. No entanto, a adoção dessas tecnologias exige infraestrutura adequada, capacitação profissional e atenção a questões éticas e de governança. Assim, conclui-se que a IA não apenas transforma processos técnicos, mas também redefine práticas gerenciais, tornando-se componente estratégico para organizações que buscam inovação, segurança e competitividade no contexto da transformação digital.
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1Discente do Curso Superior de Engenharia de Sofwtare na Fundação Centro de Análise, Pesquisa e Inovação Tecnológica (FUCAPI) – Manaus – AM – Brasil. E-mail: gabryelguimaraesdangelo@gmail.com.
2Docente do Curso Superior de Engenharia de Software na Fundação Centro de Análise, Pesquisa e Inovação Tecnológica (FUCAPI) – Manaus – AM – Brasil. Doutora em Química (PPGQ/UFAM). E-mail: siomararocha.quimica@gmail.com.