Inteligência Artificial em Controle Gerencial: Uma Revisão Estruturada da Literatura

Autores

  • Cássia Ferreira Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
  • Ewerton Alex Avelar Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
  • Carlos José Santos Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
  • Antônio Artur de Souza Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Palavras-chave:

Sistema de controle gerencial.Gestão por algoritmos. Inteligência Artificial.

Resumo

Enquanto a aplicação da Inteligência Artificial é amplamente estudada, há uma notável lacuna em pesquisas recentes no campo da contabilidade, especialmente no âmbito do Controle Gerencial. A escassez de estudos nesse domínio é evidenciada, com apenas alguns trabalhos explorando a aplicação da Inteligência Artificial na contabilidade. Este estudo se diferencia ao preencher essa lacuna por meio de uma Revisão Estruturada da Literatura, cujo objetivo foi investigar o corpus literário sobre a aplicação da Inteligência Artificial no Controle Gerencial. A relevância desta pesquisa está na capacidade de consolidar o conhecimento existente, orientar futuras investigações e promover uma compreensão aprofundada da aplicação da Inteligência Artificial no Controle Gerencial. Os resultados apontam para um crescente interesse na pesquisa sobre Inteligência Artificial no Controle Gerencial, especialmente nos últimos três anos, possivelmente impulsionado pela gestão por algoritmos em plataformas de trabalho. A análise revelou quatro principais perspectivas de investigação na literatura, com destaque para a criação de modelos para aprimorar o Controle Gerencial com uso da Inteligência Artificial. Foram delineadas questões específicas a fim de orientar pesquisas futuras, como o impacto real da implementação de modelos de Inteligência Artificial, estratégias de mitigação dos impactos negativos da Inteligência Artificial nas relações de poder, e a eficiência e precisão da Inteligência Artificial em comparação com humanos. Espera-se que a pesquisa impacte positivamente a academia, oferecendo insights valiosos, orientações para futuras pesquisas e contribuindo para o avanço do conhecimento nas interseções da contabilidade e da Inteligência Artificial especialmente no contexto do Controle Gerencial.

Biografia do Autor

Cássia Ferreira, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Doutoranda em Controladoria e Contabilidade pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Ewerton Alex Avelar, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Professor Adjunto do Departamento de Ciências Contábeis da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Carlos José Santos, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Doutorando em Controladoria e Contabilidade pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Antônio Artur de Souza, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Professor Titular do Departamento de Ciências Administrativas da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Referências

AKHMETSHIN, E. M.; VASILEV, V. L.; MIRONOV, D. S.; ZATSARINNAYA, Е. I.; ROMANOVA, M. V.; E YUMASHEV, A. V. Internal control system in enterprise management: Analysis and interaction matrices. European Research Studies Journal, v. 21, n. 2, p. 728–740. 2018. Disponível em: https://www.ersj.eu/dmdocuments/2018_XXI_2_56.pdf. Acesso em: 4 dez. 2023.

ANTHONY, R. Planning and Control Systems: A Framework for Analysis. Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University.1965.

AVELAR, E. A.; DAYRELL, L. G.; E FERREIRA, C. O. Aplicação da Inteligência Artificial nos Sistemas de Informações Contábeis: análise sobre as perspectivas de pesquisadores e do ChatGPT. In: ADMINISTRAÇÃO DA INFORMAÇÃO – ENADI, 2023, 8., São Paulo, Anais eletrônicos[...], São Paulo: ANPAD, 2023. Disponível em: https://eventos.anpad.org.br/pt_br/event/details/124/1900. Acesso em: 10 dez. 2023.

AVELAR, E. A.; JORDÃO, R. V. D.; FERREIRA, G. M. C.; E; DA SILVA, B. N. E. R. The role of algorithmic management as a support for management control systems in the sharing economy: a study about the drivers’ perceptions of Brazilian ridesharing companies. Revista de Contabilidade e Organizações, v. 16, 2022. DOI: https://doi.org/10.11606/issn.1982-6486.rco.2022.182036

BATHINI, D. R. Microtargeting control: Explicating algorithmic control and nudges in platform-mediated cab driving in India. New Technology, Work and Employment, v. 36, n. 1, p.74–93, 2021. DOI: https://doi.org/10.1111/ntwe.12188

BORGES, A. F.; LAURINDO, F. J.; SPÍNOLA, M. M.; GONÇALVES, R. F.; MATTOS, C. A. The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions. International Journal of Information Management, v. 57, p.102225, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225

BUCHER, E. L.; SCHOU, P. K., E; WALDKIRCH, M. Pacifying the algorithm – Anticipatory compliance in the face of algorithmic management in the gig economy. SAGE Publications. v. 28, p. 44–67, 2021. DOI: https://doi.org/10.1177/1350508420961531

CARDON, P. W.; MA, H. B., E FLEISCHMANN, C. Recorded Business Meetings and AI Algorithmic Tools: Negotiating Privacy Concerns, Psychological Safety, and Control. International Journal of Business Communication. v.60 n.4, 2021. DOI: https://doi.org/10.1177/23294884211037009

CLAUDÉ, M.; COMBE, D. The Roles Of Artificial Intelligence And Humans In Decision Making: Towards Augmented Humans? A focus on knowledge-intensive firms. 2018. Department of Business Administration, Master's Program in Business Development and Internationalisation. Master's Thesis in Business Administration. Disponível em: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1230135/FULLTEXT01.pdf. Acesso em: 15 dez. 2023.

COLOMBO, V. L. B.; E BEUREN, I. M. Accountants robots in shared service centers: Effects of the culture for innovation, work engagement and performance measurement system. Journal of Business e Industrial Marketing, 2023. DOI: https://doi.org/10.1108/JBIM-09-2022-0436

CRAM, W. A.; E WIENER, M. Technology-mediated Control: Case Examples and Research Directions for the Future of Organizational Control. Communications of The Association For Information Systems, 2020. DOI: https://doi.org/10.17705/1CAIS.04604

DUBININA, M. V.; LUHOVA, O. I.; KUZNETSOV, A. A. Application Of Fair Value In The Accounting, Control And Reporting For Ukraine In Accordance With International Financial Reporting Standards. Financial And Credit Activity-Problems of Theory And Practice, v.4, n.31, p.112-124, 2019. DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i31.190808

FERREIRA, A.; OTLEY, D. The design and use of performance management systems: An extended framework for analysis. Management Accounting Research, v. 20, n. 4, p. 263–282, 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mar.2009.07.003.

GUPTA, A.; JOSHI, K.; PATEL, M.; PRATAP, V. Stock Market Prediction using Machine Learning Techniques: A Systematic Review. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER, INSTRUMENTATION, CONTROL AND COMPUTING (PICC), 2023, Anais […]. Thrissur, Índia. p. 1-6. IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/PICC57976.2023.10142862

GUTHRIE, J.; RICCERI, F.; DUMAY, J. Reflections and projections: a decade of intellectual capital accounting research. The British Accounting Review, v. 44 n. 2, p. 68-82, 2012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bar.2012.03.004

HUANG, L. M. Applications of Small and Medium Enterprise Management System Using Edge Algorithm. Mobile Information Systems, 2021. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/8730413.

HUANG, Z. A Hybrid Approach for Identification of Deficiencies in Enterprise Internal Control. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/3022726.

LEU, Y.-Y.; RAKES, T. R.; REES, L. P.; CECCUCCI, W. A. Modelling Resource Allocation in a Decentralized Organization with an AI‐Based, Goal‐Directive Model. Decision Sciences, v. 23, n. 5, p.1027–1049, 1992. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1992.tb00434.x

MACLEAN, K. D. S.; ØDEGAARD, F. Dynamic capacity allocation for group bookings in live entertainment. European Journal of Operational Research, v. 287, n.3, p.975–988, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.02.017

MALMI, T., E; BROWN, D. A. Management control systems as a package-Opportunities, challenges and research directions. Management Accounting Research, v. 19, n. 4, p.287–300, 2008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mar.2008.09.003

MASSARO, M.; DUMAY, J.; GUTHRIE, J. On the shoulders of giants: undertaking a structured literature review in accounting. Accounting, Auditing e Accountability Journal.v. 29, p. 767-801, 2016. DOI: https://doi.org/10.1108/AAAJ-01-2015-1939

MEIJERINK, J., E; BONDAROUK, T. The duality of algorithmic management: Toward a research agenda on HRM algorithms, autonomy and value creation. Human Resource Management Review, v. 33, n. 1, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100876

MONOD, E.; LISSILLOUR, R.; KOSTER, A.; QI, J. Y. Does Al control or support? Power shifts after Al system implementation in customer relationship management. Journal Of Decision Systems, v. 32, n. 3, p. 542-565, 2022. DOI: https://doi.org/10.1080/12460125.2022.2066051

MULLAKHMETOV, K. S. Some approaches to the development of the management control concept. Journal of Advanced Research in Law and Economics, v. 6, n. 1, p.128–137, 2015. DOI: https://journals.aserspublishing.eu/jarle/article/view/444

OLIVEIRA, C; AVELAR, E. A Era dos Algoritmos de Inteligência Artificial no Controle Gerencial. Revista Mineira De Contabilidade, v. 24 n. 2, p. 4–6, 2023. DOI: https://doi.org/10.51320/rmc.v24i2.1543

PULIGNANO, V.; GRIMSHAW, D.; DOMECKA, M.; VERMEERBERGEN, L. Why does unpaid labour vary among digital labour platforms? Exploring socio-technical platform regimes of worker autonomy. Human Relations, v. 77, n. 9, 2023. DOI: https://doi.org/10.1177/00187267231179901

REED, E. S. Artificial intelligence, or the mechanization of work. AI e Society, v. 1, n. 2, p138–143, 1987. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01891277

RUINER, C.; KLUMPP, M. Autonomy and new modes of control in digital work contexts – a mixed-methods study of driving professions in food logistics. Employee Relations, v. 44, n. 4, p. 890–912, 2022. DOI: https://doi.org/10.1108/ER-04-2021-0139.

RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Tradução de Regina Célia Simille, 1 ed. São Paulo: Elsevier, 2013. Disponível em: https://www.cin.ufpe.br/~gtsa/Periodo/PDF/4P/SI.pdf. Acesso em: 18 dez. 2023.

SAMARGHANDI, H.; ASKARANY, D.; DEHKORDI, B. B. A Hybrid Method to Predict Human Action Actors in Accounting Information System. Journal Of Risk And Financial Management, v.16, n.1, 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm16010037.

SAMMARI, N., E ALMESSABI, S. S. M. D. The Impact of Applying Artificial Intelligence on the Quality of Decision-Making of Abu Dhabi Police General Headquarters. Asian Social Science, v.16, n.12, p.101-101, 2020. DOI: https://doi.org/10.5539/ass.v16n12p101

SAMPIERI, R. H.; COLLADO, C. F.; LUCIO, P. B. Metodologia de pesquisa, 1. ed. São Paulo: Mcgraw-Hill, 2006.

SHEN, W. J. Analysis of the application of artificial intelligence technology in the protection of corporate governance rights and interests. Frontiers In Psychology, 2022. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.966689

SHRESTHA, Y. R.; BEN-MENAHEM, S. M.; KROGH, G. Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review, v.61, p.4, 2019. DOI: https://doi.org/10.1177/0008125619862257

SICHMAN, J. S. Inteligência Artificial e sociedade: avanços e riscos. Estudos Avançados, v.35, p.37-50, 2021. DOI: https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2021.35101.004

SILVA, D. R.; COSTA, D. F.; PIMENTA, A. A Influência da Inteligência Artificial na Contabilidade e na Tributação das Organizações: uma revisão de literatura. In: Conferencia Internacional De Contabilidade-USP, São Paulo, 2022, v. 28.

SIMONS, R. Control in an age of empowerment. Harvard Business Review, 1995.

SOHNS, A.; HICKEY, G. M.; TEMBY, O. Exploring the potential impacts of machine learning on trust in fishery management. Fish and Fisheries, v. 23, n.4, p.1016-1023, 2022. DOI: https://doi.org/10.1111/faf.12658

STONE, M.; ARAVOPOULOU, E.; EKINCI, Y.; EVANS, G.; HOBBS, M.; LABIB, A.; LAUGHLIN, P.; MACHTYNGER, J.; MACHTYNGER, L. Artificial intelligence (AI) in strategic marketing decision-making: a research agenda. The Bottom Line. ahead-of-print, v.33, n.2, 2020. DOI: https://doi.org/10.1108/BL-03-2020-0022

TERRY, E.; MARKS, A.; DAKESSIAN, A.; CHRISTOPOULOS, D. Emotional Labour and the Autonomy of Dependent Self-Employed Workers: The Limitations of Digital Managerial Control in the Home Credit Sector. Work Employment And Society, v. 36, n.4, p. 665–682, 2022. DOI: https://doi.org/10.1177/0950017020979504

TOWILL, D. R., E BEVIS, F. W. Managerial control systems based on learning curve models. International Journal of Production Research, v.11, n.3, p.219–238, 1973. DOI: https://doi.org/10.1080/00207547308929967

WIENER, M.; CRAM, W.; BENLIAN, A. Algorithmic control and gig workers: A legitimacy perspective of Uber drivers. European Journal Of Information Systems, v. 32, n.3, p.485–507, 2023. DOI: https://doi.org/10.1080/0960085X.2021.1977729

WOODCOCK, J. Artificial intelligence at work: The problem of managerial control from call centers to transport platforms. Frontiers in Artificial Intelligence, 2022. DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.888817.

YI, Z.; LUO, X. Construction Cost Estimation Model and Dynamic Management Control Analysis Based on Artificial Intelligence. Iranian Journal Of Science And Technology-Transactions Of Civil Engineering, v. 48, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s40996-023-01173-z.

YOUSEFPOUR, A.; FARAHANI, H. M. Prediction and Classification of Financial Criteria of Management Control System in Manufactories Using Deep Interaction Neural Network (DINN) and Machine Learning. Complexity, 2022. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/2295105

ZHANG, Y.; XIONG, F.; XIE, Y.; FAN, X.; GU, H. The Impact of Artificial Intelligence and Blockchain on the Accounting Profession. IEEE Access, v.8, p.110461–110477, 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3000505

Downloads

Publicado

2024-08-20

Como Citar

Ferreira, C., Avelar, E. A., Santos, C. J., & Souza, A. A. de. (2024). Inteligência Artificial em Controle Gerencial: Uma Revisão Estruturada da Literatura. Revista De Contabilidade Do Mestrado Em Ciências Contábeis Da UERJ, 29(2), 202–222. Recuperado de https://www.e-publicacoes.uerj.br/rcmccuerj/article/view/82246

Edição

Seção

Artigos

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.