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REVISTA OBSERVATORIO DE LA ECONOMIA LATINOAMERICANA 
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Inteligência artificial na produção de economia, econometria e finanças 
 
Artificial intelligence in the production of economics, econometrics, 
and finance 
 
DOI: 10.55905/oelv21n11-157 
 
Recebimento dos originais: 20/10/2023 
Aceitação para publicação: 20/11/2023 
 
João Guilherme Magalhães-Timotio 
Doutor em Administração com Concentração em Finanças pela Universidade Federal de 
Minas Gerais (UFMG) 
Instituição: Universidade Estadual de Montes Claros (UNIMONTES) 
Endereço: Campus Universitário Prof. Darcy Ribeiro, Av. Prof. Rui Braga, s/n, Vila 
Mauriceia, Montes Claros - MG, CEP: 39401-089 
E-mail: joao.timotio@unimontes.br 
 
Roberto César Faria e Silva 
Doutor em Ciências com Concentração em Estatística 
Instituição: Universidade Estadual de Montes Claros (UNIMONTES) 
Endereço: Campus Universitário Prof. Darcy Ribeiro, Av. Prof. Rui Braga, s/n, Vila 
Mauriceia, Montes Claros - MG, CEP: 39401-089 
E-mail: roberto.silva@unimontes.br 
 
Ramon Alves de Oliveira 
Doutor em Administração pela Universidade Fumec 
Instituição: Universidade Estadual de Montes Claros (UNIMONTES) 
Endereço: Campus Universitário Prof. Darcy Ribeiro, Av. Prof. Rui Braga, s/n, Vila 
Mauriceia, Montes Claros - MG, CEP: 39401-089 
E-mail: ramon.oliveira@unimontes.br 
 
Vânia Ereni Lima Vieira 
Mestra em Relações Internacionais e Direito pela Universidad de La Empresa (UDE) 
Instituição: Universidade Estadual de Montes Claros (UNIMONTES) 
Endereço: Campus Universitário Prof. Darcy Ribeiro, Av. Prof. Rui Braga, s/n, Vila 
Mauriceia, Montes Claros - MG, CEP: 39401-089 
E-mail: vaniaadvogada109272@gmail.com 
 
RESUMO 
O artigo apresenta uma análise bibliométrica da produção científica na interseção entre 
Inteligência Artificial (IA) e os campos de Economia, Econometria e Finanças. Utilizando 
a ferramenta Bibliometrix, um pacote R para análise bibliométrica, o estudo examina 
artigos da plataforma SciVerse Scopus que incluíram "artificial intelligence" em seus 
títulos, resumos e palavras-chave. Os resultados mostram um crescimento exponencial na 
mailto:joao.timotio@unimontes.br
mailto:roberto.silva@unimontes.br
mailto:ramon.oliveira@unimontes.br
mailto:vaniaadvogada109272@gmail.com
 
 
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pesquisa da IA aplicada à economia e finanças, principalmente nos últimos cinco anos. O 
estudo identificou trabalhos de referência significativos para a literatura e utilizou redes 
de coocorrência para visualizar as conexões entre diferentes conceitos e temas. A análise 
revela que a IA está se tornando cada vez mais relevante na economia e finanças, 
transformando a maneira como a pesquisa é conduzida e aplicada. Isso implica um 
potencial significativo para mudanças nos métodos de previsão econômica, detecção de 
fraudes, otimização de portfólio e personalização de serviços financeiros. Este trabalho 
contribui para a compreensão da literatura existente, fornecendo insights para futuras 
pesquisas e sendo um recurso para pesquisadores, formuladores de políticas e 
profissionais. Demonstra como a IA pode transformar campos tradicionais e destaca a 
importância de entender as tendências e os padrões na literatura existente para orientar 
pesquisas futuras. 
 
Palavras-chave: produção científica, inteligência artificial, economia, econometria, fi-
nanças. 
 
ABSTRACT 
This article conducts a bibliometric analysis of scientific output at the juncture of 
Artificial Intelligence (AI) and the domains of Economics, Econometrics, and Finance. 
By employing the Bibliometrix tool, an R package designed for bibliometric analysis, the 
research scrutinizes articles from the SciVerse Scopus database that feature "artificial 
intelligence" in their titles, abstracts, and keywords. The findings indicate an exponential 
surge in AI research applied to economics and finance, particularly pronounced over the 
past five years. The study has pinpointed seminal works that significantly contribute to 
the literature and has utilized co-occurrence networks to map the interrelations among 
various concepts and themes. The analysis suggests that AI is increasingly integral to the 
fields of economics and finance, revolutionizing the way research is performed and 
implemented. This carries substantial implications for alterations in economic forecasting 
methods, fraud detection, portfolio optimization, and the customization of financial 
services. This work enriches the understanding of the existing literature, offers insights 
for future research, and serves as a resource for researchers, policy-makers, and 
practitioners. It demonstrates how AI can reshape conventional fields and underscores the 
importance of grasping current trends and patterns in the extant literature to guide 
forthcoming inquiries. 
 
Keywords: scientific production, artificial intelligence, economics, econometrics, fi-
nance. 
 
 
1 INTRODUÇÃO 
A crescente integração da Inteligência Artificial (IA) nas diversas facetas da vida 
quotidiana tem, sem dúvida, deixado uma marca significativa no campo da Economia, 
 
 
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Econometria e Finanças. Este avanço tecnológico tem contribuído para a transformação 
dos sistemas econômicos e financeiros, proporcionando uma nova abordagem para a 
análise econômica e a tomada de decisões financeiras (Hilpisch, 2020). Para perceber 
melhor esta transformação, é necessário analisar de forma aprofundada a produção 
científica existente na intersecção destes campos. 
Roger C. Schank é um renomado pesquisador na área de IA, em um trabalho de 
1991 ele discute os desafios e implicações da IA em contextos práticos e em grande 
escala, o autor argumenta que uma verdadeira IA deve ser capaz de aprender e se adaptar 
com base em interações com o usuário, o que requer o processamento de uma grande 
quantidade de exemplos (Schank, 1991). 
Nos últimos anos, graças ao crescimento exponencial do poder de computação e 
à vasta quantidade de dados disponíveis, a IA testemunhou desenvolvimentos notáveis. 
Esses avanços permitiram sua adoção generalizada em nossas vidas diárias (Minh et al., 
2022). 
Mas afinal, o que seria uma IA? Algumas definições são apresentadas a seguir: 
O termo “Inteligência Artificial” foi cunhado por John McCarthy na década de 
1950, durante a Conferência de Dartmouth, um evento que reuniu muitos dos principais 
pesquisadores da época para discutir o potencial da computação (McCarthy et al., 1955). 
Em um trabalho publicado originalmente em 1955 e posteriormente republicado 
em 2006, McCarthy, Minsky, Rochester e Shannon, quatro autores pioneiros na pesquisa 
sobre IA, definiram a inteligência artificial como a ciência e a engenharia de fazer 
máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes (McCarthy 
et al., 2006). 
Russell (2016) define IA como o estudo de agentes que recebem percepções do 
ambiente e executam ações. Nilsson (1998) descreveu IA como a atividade dedicada a 
fazer máquinas inteligentes e define uma máquina inteligente como algo que faz coisas 
que qualquer ser humano faria se fosse a máquina. 
Assim, a IA é uma área multidisciplinar e altamente complexa da ciência da 
computação. É frequentemente definida como a criação de sistemas de computador que 
são capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Isso 
 
 
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inclui tarefas como aprender, raciocinar, resolver problemas, percepção sensorial, e usar 
linguagem de maneira natural (Russell, 2016). 
Quanto aos objetivos deste estudo: a) realizar a análise descritiva da amostra e 
obter uma visão geral da produção científica na intersecção da IA com a economia, 
econometria e finanças; b) identificar os principais trabalhos citados nos artigos da 
amostra e entender quais estudos e conceitos têm desempenhado um papel importante na 
formação do campo; c) analisar a rede de coocorrência para entender como diferentes 
conceitos e temas estão interligados na literatura. A análise da rede de coocorrência pode 
nos ajudar a identificar clusters de pesquisa e a entender como diferentes áreas de 
pesquisa se relacionam entre si. 
Diversos estudos já abordaram o impacto da IA na economia (Agrawal et al., 
2019), na econometria (Mullainathan & Spiess, 2017) e nas finanças (Cao, 2022). No 
entanto, a produção científica sobre a interação entre estas disciplinas ainda não foi 
sistematicamente analisada. A identificação de tendências, padrões e lacunas no corpus 
de literatura poderia proporcionar insights valiosos, ajudando a orientar pesquisas futuras. 
Neste artigo, recorreu-se à análise bibliométrica para conduzir um estudo abrangente da 
literatura científica existente. 
A análise bibliométrica é uma ferramenta metodológica útil para medir a produção 
científica numa determinada área. É uma abordagem quantitativa que pode ser usada para 
avaliar a relevância da literatura científica, identificar tendências de pesquisa e entender 
a estrutura de uma determinada disciplina ou campo científico (Donthu et al., 2021). 
No presente estudo, utilizou-se a ferramenta Bibliometrix para o atingimento dos 
objetivos levantados. O Bibliometrix é um pacote R para análise bibliométrica e 
cientométrica de dados textuais. Oferece uma série de recursos para analisar a produção 
científica, incluindo análise descritiva da amostra, identificação dos principais trabalhos 
citados nos artigos da amostra, e visualização de rede de coocorrência e rede de cocitação 
(Aria & Cuccurullo, 2017b, 2017a). 
Este artigo contribui para a compreensão da evolução da literatura sobre a 
intersecção da IA com a economia, econometria e finanças, e pode fornecer insights para 
futuras pesquisas. Além disso, este estudo será de grande utilidade para pesquisadores, 
 
 
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formuladores de políticas e praticantes interessados em entender o estado atual da arte 
neste campo em rápida expansão. 
O trabalho está dividido em cinco seções. A primeira seção consiste nesta 
introdução, que é seguida pela revisão de literatura e abordagem metodológica, segunda 
e terceira seções respectivamente. A quarta seção apresenta os resultados e a discussão 
sobre os mesmos e, por fim, tem-se na quinta seção as considerações finais. 
 
2 REVISÃO DE LITERATURA 
2.1 A EVOLUÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) 
A história da Inteligência Artificial (IA) é uma narrativa fascinante que se estende 
por várias décadas, desde os primeiros conceitos teóricos até as aplicações práticas que 
vemos hoje. 
Conforme exposto na introdução deste trabalho, o termo “Inteligência Artificial” 
foi cunhado por John McCarthy na década de 1950, durante a Conferência de Dartmouth, 
oficialmente conhecida como Dartmouth Summer Research Project on Artificial 
Intelligence, foi um evento seminal para o campo. Foi proposta por John McCarthy, 
Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon, quatro pesquisadores 
proeminentes na época. Eles propuseram que todos os aspectos da aprendizagem ou 
qualquer outra característica da inteligência podem, em princípio, ser tão precisamente 
descritos que uma máquina pode ser feita para simular (McCarthy et al., 1955). 
Nos anos 1960 e 1970, a IA passou por um período de otimismo e investimento 
significativo. Durante esse tempo, os pesquisadores desenvolveram os primeiros sistemas 
de IA, como o ELIZA e o SHRDLU. O ELIZA, desenvolvido por Joseph Weizenbaum 
no MIT, foi um dos primeiros programas de chatbot, enquanto o SHRDLU, criado por 
Terry Winograd, era capaz de entender e responder a comandos em linguagem natural em 
um ambiente de blocos de mundo (Weizenbaum, 1966; Winograd, 1972). 
Durante o final dos anos 1970 e anos 1980, a IA enfrentou o que ficou conhecido 
como “inverno da IA”, um período de ceticismo crescente, redução do financiamento e 
desilusão em relação ao campo. Parte dessa desilusão veio do fato de que os problemas 
que os pesquisadores estavam tentando resolver eram muito mais difíceis do que 
 
 
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inicialmente pensado (Luger, 2005). Por exemplo, a compreensão e o processamento da 
linguagem natural provaram ser incrivelmente complexos, assim como a construção de 
sistemas capazes de aprendizado e percepção em níveis humanos (Brewka, 1996). 
Além disso, houve desafios econômicos e políticos. Durante este período, os 
cortes nos orçamentos de defesa após o fim da Guerra Fria levaram a uma redução 
significativa no financiamento de pesquisa e desenvolvimento em IA. Isso foi exacerbado 
pelo ceticismo crescente em relação à IA, tanto dentro quanto fora da comunidade 
acadêmica (Luger, 2005). 
No entanto, a partir da década de 1990, houve um renascimento no interesse pela 
IA, impulsionado em grande parte pelo advento da internet e pelo aumento exponencial 
do poder de computação. Isso levou a novos avanços, como os algoritmos de aprendizado 
de máquina e as redes neurais, que ajudaram a revitalizar o campo e abrir novas 
possibilidades para o desenvolvimento da IA (Luger, 2005). 
Assim, pode-se considerar que a virada do século marcou o início de um 
renascimento da IA, impulsionado por avanços em algoritmos e aumento da capacidade 
de computação. Em 1997, o supercomputador Deep Blue da IBM derrotou o campeão 
mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco significativo na história da IA (Campbell 
et al., 2002). 
Nos últimos anos, a IA tem visto avanços notáveis, especialmente na área de deep 
learning (aprendizado profundo). Em 2012, uma rede neural convolucional chamada 
AlexNet alcançou resultados impressionantes no desafio de reconhecimento de imagem 
ImageNet, marcando o início da revolução do aprendizado profundo (Krizhevsky et al., 
2012). 
Mais recentemente, mais uma evolução no campo da IA foi apresentada ao 
mundo, trata-se do Generative Pretrained Transformer (GPT) ou também conhecido 
como “Chat GPT”. Que consiste em um modelo de aprendizado de máquina desenvolvido 
pela OpenAI. Ele faz parte de uma família de modelos chamados transformadores, que 
foram introduzidos por (Vaswani et al., 2017) no artigo “Attention is All You Need”. 
Essencialmente, o GPT é uma grande rede neural que foi treinada para prever a 
próxima palavra em uma sequência de texto. Para fazer isso, foi alimentado com enormes 
 
 
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quantidades de texto da internet e de outras fontes, e foi treinado para aprender padrões e 
estruturas na linguagem humana. No processo, adquiriu uma quantidade significativa de 
conhecimentosobre o mundo (Radford et al., 2018). 
O GPT faz parte de um campo mais amplo de pesquisa chamado Inteligência 
Artificial (IA). A IA é o estudo de como construir sistemas computacionais que podem 
realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Isso inclui, mas não se 
limita a, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão 
computacional e robótica (Brown et al., 2020). 
Em resumo, o campo de IA tem experimentado um crescimento notável e 
acelerado nos últimos anos, impulsionado por avanços significativos em algoritmos, 
aumento da capacidade de processamento e a disponibilidade de grandes volumes de 
dados. Vale fazer apresentar alguns pontos de destaque: 
▪ Aprendizado Profundo (Deep Learning): as redes neurais profundas, um 
subcampo do aprendizado de máquina, têm sido particularmente transformadoras 
para a IA. Esses modelos imitam o funcionamento do cérebro humano para pro-
cessar e aprender de dados complexos, e têm sido fundamentais para os avanços 
em áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional e reco-
nhecimento de fala (Goodfellow et al., 2016). 
▪ Modelos de Linguagem: como o BERT (do Google) e o GPT (da OpenAI), 
demonstraram um desempenho impressionante em tarefas de compreensão e ge-
ração de texto. Eles são capazes de traduzir idiomas, responder perguntas, e até 
mesmo escrever artigos coerentes (Brown et al., 2020; Devlin et al., 2018). 
Quanto as aplicações práticas, a IA vem sendo utilizada em uma ampla gama de 
setores. Na medicina, por exemplo, a IA tem sido usada para melhorar a precisão do 
diagnóstico e para desenvolver tratamentos personalizados (Jiang et al., 2017; Yu et al., 
2018). No setor de transporte, a IA tem impulsionado o desenvolvimento de veículos 
autônomos (Wilson et al., 2022; Woschank et al., 2020). Na área financeira, a IA tem sido 
usada para detecção de fraudes e tomada de decisões automatizadas (Aziz et al., 2022; 
Culkin & Das, 2017; Dixon et al., 2020). 
 
 
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Quanto às questões éticas, à medida que a IA se torna cada vez mais integrada à 
sociedade, as questões relacionadas à sua utilização se tornaram cada vez mais 
importantes. Isso inclui preocupações sobre privacidade de dados, viés algorítmico, 
automação do trabalho e a responsabilidade por decisões tomadas por sistemas de IA 
(Bostrom & Yudkowsky, 2014; Etzioni & Etzioni, 2017; Müller, 2020; Nasim et al., 
2022; Nath & Manna, 2023). 
Estes são apenas alguns dos muitos desenvolvimentos em IA. À medida que a 
tecnologia continua a evoluir, pode-se esperar ver ainda mais avanços em suas aplicações. 
 
3 ABORDAGEM METODOLÓGICA 
Os dados usados nessa pesquisa foram coletados no SciVerse Scopus, uma 
plataforma mantida pela Elsevier B.V. Optou-se por essa base de devido à sua reputação 
estabelecida no meio acadêmico, além de suas capacidades avançadas que possibilitam a 
execução de buscas simultâneas em múltiplas fontes respeitadas no âmbito científico. 
Para a seleção da amostra, o termo “artificial intelligence” foi buscado nos títulos, 
resumos e palavras-chaves de artigos que tinham como área principal “Economia, 
Econometria e Finanças” definida pela própria SciVerse Scopus, além disso, definiu-se o 
ano de 2022 como o último da busca (o intuito foi não inserir artigos do ano corrente - 
2023). Cabe ressaltar que preferiu-se trabalhar somente com artigos de periódicos 
científicos, de modo que foram excluídos da amostra todos aqueles publicados em 
congressos, capítulos de livros, editoriais, entre outros documentos. 
Os dados foram baixados em formato CSV e depois foram importados no software 
RStudio para serem trabalhados no pacote Bibliometrix com vistas a atingir os objetivos 
traçados no estudo. 
O pacote Bibliometrix do R permite a operacionalização de técnicas de análise 
bibliométrica e cienciométrica, usadas para visualização de características da produção 
científica de um determinado campo ou área de interesse (Aria & Cuccurullo, 2017b, 
2017a). 
O primeiro objetivo consistiu na descrição da amostra, apresentando informações 
sobre a quantidade de trabalhos, quantidade de autores, período da produção, quantidade 
 
 
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de referências, taxa de crescimento anual da produção, coautores por documentos e taxa 
de coautoria internacional. 
O segundo objetivo consistiu na identificação dos principais trabalhos que 
serviram de referências para os artigos da amostra, ou seja, quais são as principais 
influências da produção sobre inteligência artificial na área de Economia, Econometria e 
Finanças. Em específico, usou-se o recurso “Most Global Cited Documents” do 
Bibliometrix. 
O “Most Global Cited Documents” é um recurso do pacote Bibliometrix que 
permite identificar e analisar os documentos mais citados em um determinado conjunto 
de dados. Essencialmente, analisa o número de vezes que cada documento em seu 
conjunto de dados foi citado por outros documentos. Ele então classifica os documentos 
de acordo com o número de citações que receberam, permitindo identificar os trabalhos 
que tiveram o maior impacto dentro do conjunto de dados especificado (Aria & 
Cuccurullo, 2017a). 
Essa análise é útil para identificar trabalhos seminais dentro de uma determinada 
área de pesquisa. Estes são os trabalhos que tiveram um impacto significativo no campo, 
conforme indicado pelo grande número de vezes que foram citados por outros 
pesquisadores. Além disso, essa análise pode destacar tendências emergentes na pesquisa, 
permitindo identificar áreas onde a atividade de pesquisa está aumentando (Aria & 
Cuccurullo, 2017a). 
Por fim, o terceiro objetivo consistiu na da rede de coocorrência da pesquisa. Ela 
serve para entender e visualizar as relações entre diferentes elementos em um conjunto 
de dados, baseando-se na frequência com que eles aparecem juntos. 
Numa rede de coocorrência, os nós representam as palavras-chave e as arestas 
representam a frequência com que duas palavras-chave aparecem juntas nos mesmos 
artigos. As métricas de centralidade, como o betweenness, closeness e PageRank, 
fornecem uma maneira de identificar os nós mais influentes na rede (Newman, 2005). 
A “Betweenness Centrality” (Centralidade de Intermediação) representa uma 
medida do grau em que um nó atua como um intermediário de outros nós da rede, sendo 
que, nós com alta centralidade estão frequentemente em caminhos mais curtos em relação 
 
 
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aos outros nós (Freeman, 1977). A “Closeness Centrality” (Centralidade de Proximidade) 
representa uma medida de quão próximo um nó está de todos os outros nós da rede 
(Sabidussi, 1966). E a “Page Rank” consiste em uma medida de importância que leva em 
consideração o número de ligações que um nó recebe e também a relevância de como 
fazem ligações (Brin & Page, 1998). Com isso, a rede de coocorrência fornece uma 
representação gráfica de clusters dentro de um campo de pesquisa, permitindo entender 
como diferentes conceitos e temas estão interligados na literatura. 
 
4 RESULTADOS 
4.1 DESCRIÇÃO DA AMOSTRA 
A Tabela 1 apresenta as informações básicas da amostra dos trabalhos sobre IA 
na área de Economia, Econometria e Finanças do SciVerse Scopus. 
 
Tabela 1: informações básicas da amostra. 
Descrição Resultados 
Coberturatemporal 1979 até 2022 
Total de Periódicos 511 
Total de Documentos (Artigos de Periódicos) 1.703 
Quantidade de Referências 75.782 
Quantidade de Autores 4.052 
Coautores por Documento 2,69 
Taxa (%) de Coautorias Internacionais 21,9 
Taxa de crescimento anual % da Produção 15,25 
Idade Média dos Documentos 5,17 
Fonte: elaborado pelos autores. 
 
O período de tempo coberto por esses documentos abrange mais de quatro 
décadas, indicando a evolução contínua do campo durante esse tempo (1979 até 2022). 
Os artigos (1.703 documentos) estão espalhados por 511 periódicos diferentes, sugerindo 
que o tópico é de interesse em várias áreas e disciplinas e, ao todo, usaram 75.782 
referências. 
Foram 4.052 autores nos artigos da amostra. Em média, cada trabalho possui 2,69 
coautores e uma taxa de coautoria internacional de 21,9%, destacando a natureza global 
da pesquisa. 
 
 
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Uma taxa de crescimento anual de 15,25% indica que o campo está em expansão 
para a área analisada, mas esse resultado, a princípio, não mostra a verdadeira evolução 
recente da pesquisa, que pode ser averiguada a partir do indicador de idade média dos 
documentos. 
O Document Average Age (DAA) (Idade Média dos Documentos) é um indicador 
bibliométrico usado para determinar se um campo de estudo é emergente (trabalhos mais 
recentes) ou estabelecido (trabalhos mais antigos), ressalta-se que essa avaliação possui 
um viés subjetivo e deve ser contextualizada considerando o período coberto na amostra 
utilizada. 
No caso deste trabalho, conforme exposto anteriormente, os artigos estão 
distribuídos ao longo de quatro décadas, tendo início na década de 1970, e a idade média 
dos documentos é de 5,17 anos, isso indica que a maior parte da pesquisa sobre IA na 
área de Economia, Econometria e Finanças é relativamente recente. Esse fato também 
pode ser observado via visualização gráfica, o Gráfico 1 demonstra isso. 
 
Gráfico 1: evolução anual da pesquisa. 
 
Fonte: elaborado pelos autores. 
 
Os dados revelam uma clara tendência de crescimento na produção que abordam 
a IA na área de Economia, Econometria e Finanças ao longo do período de 1979 a 2022. 
Em específico, percebe-se que a maior parte os trabalhos foram publicados recentemente, 
 
 
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sobretudo a partir do ano de 2016, quando o volume ultrapassou a marca de 30 artigos 
anuais e se manteve assim até o último ano da amostra. Esses resultados corroboram com 
o indicador de idade média dos documentos, apresentado anteriormente. 
Nos primeiros anos, entre 1979 e 1985, a produção de artigos foi esporádica e 
muito baixa, com um ou nenhum artigo publicado a cada ano. Isso provavelmente reflete 
a fase inicial do campo da IA e seu uso limitado em Economia, Econometria e Finanças. 
Durante a década de 1990 e início dos anos 2000, a produção de artigos aumentou 
gradualmente, mas ainda permaneceu relativamente modesta, com uma média de cerca 
de 5 a 10 artigos por ano. 
No entanto, uma mudança significativa é observada a partir de 2008, com um salto 
notável no número de artigos publicados por ano. Esta tendência acelerou 
consideravelmente a partir dos anos de 2016 e 2017, com o número de artigos dobrando 
quase a cada ano subsequente. 
Em 2022, o número de artigos publicados (447) é mais de 400 vezes o número de 
artigos publicados no primeiro ano do conjunto de dados (1979). Este volume na 
produção de pesquisa pode ser atribuído ao advento e popularização das tecnologias de 
IA, bem como ao reconhecimento de seu potencial revolucionário na economia e 
finanças. 
Esta tendência é consistente com o reconhecimento de que a IA tem o potencial 
de transformar a economia e as finanças, em áreas como previsão econômica, detecção 
de fraude, otimização de portfólio e personalização de serviços financeiros (Musleh Al-
Sartawi et al., 2022). Os dados também estão alinhados com a observação de que a última 
década viu um aumento significativo na atenção dada à IA na literatura (Makridakis, 
2017). 
 
4.2 IDENTIFICAÇÃO DAS PRINCIPAIS REFERÊNCIAS USADAS NOS 
TRABALHOS DA AMOSTRA 
Especificamente, buscou-se analisar quais foram as cinco principais referências 
usadas nos artigos da amostra. Isso foi feito através do recurso “Most Global Cited 
Documents” do Bibliometrix. Os dados são apresentados na Tabela 2. 
 
 
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Tabela 2: cinco principais referências usadas nos trabalhos da amostra. 
Referência (em formato ABNT) 
Total de Citações 
Recebidas 
WARNER, Karl SR; WÄGER, Maximilian. Building dynamic capabilities for 
digital transformation: An ongoing process of strategic renewal. Long range 
planning, v. 52, n. 3, p. 326-349, 2019. (2019) 653 
ALTMAN, Edward I.; MARCO, Giancarlo; VARETTO, Franco. Corporate 
distress diagnosis: Comparisons using linear discriminant analysis and neural 
networks (the Italian experience). Journal of banking & finance, v. 18, n. 3, p. 
505-529, 1994. (1994) 565 
DAVENPORT, Thomas et al. How artificial intelligence will change the future 
of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, v. 48, p. 24-42, 
2020. (2020) 533 
COHEN, Michael D. et al. Routines and other recurring action patterns of 
organizations: contemporary research issues. Industrial and corporate change, v. 
5, n. 3, p. 653-698, 1996. (1996) 464 
LEBARON, Blake; ARTHUR, W. Brian; PALMER, Richard. Time series 
properties of an artificial stock market. Journal of Economic Dynamics and 
control, v. 23, n. 9-10, p. 1487-1516, 1999. (1999) 446 
Fonte: elaborado pelos autores. 
 
O artigo mais referenciado na amostra (com 653 citações) foi elaborado por 
Warner e Wäger (2019), intitulado de “Building dynamic capabilities for digital 
transformation: An ongoing process of strategic renewal”, explora como empresas 
estabelecidas em setores tradicionais constroem capacidades dinâmicas para a 
transformação digital. A transformação digital é definida como o uso de novas tecnologias 
digitais, como mobile, inteligência artificial, nuvem, blockchain e tecnologias da Internet 
das Coisas (IoT), para viabilizar grandes melhorias nos negócios para aprimorar a 
experiência do cliente, otimizar operações ou criar novos modelos de negócios. 
As descobertas de Warner e Wäger (2019) revelam que a transformação digital é 
um processo contínuo de uso de novas tecnologias digitais na vida organizacional 
cotidiana, que reconhece a agilidade como o principal mecanismo para a renovação 
estratégica do (1) modelo de negócios de uma organização, (2) abordagem colaborativa, 
e eventualmente a (3) cultura. 
 
 
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O segundo artigo mais referenciado na amostra (com 565 citações) foi elaborado 
por Altman, Marco e Varetto (1994), intitulado de “Corporate distress diagnosis: 
Comparisons using linear discriminant analysis and neural networks (the Italian 
experience)”, é um estudo se propõe a comparar metodologias estatísticas tradicionais 
para classificação e previsão de dificuldades financeiras, especificamente a Análise 
Discriminante Linear (LDA) e a Análise Logit, com um algoritmo de InteligênciaArtificial conhecido como Redes Neurais. 
Os autores usaram um conjunto de dados utilizado incluiu mais de 1.000 empresas 
industriais italianas saudáveis, vulneráveis e instáveis no período de 1982 a 1992. Os 
resultados indicam um grau equilibrado de precisão e outras características benéficas 
entre LDA e NN. Ambas as técnicas diagnósticas apresentaram uma aceitável precisão 
na classificação e na validação externa, superior a 90%. O estudo conclui que deve haver 
mais estudos e testes utilizando ambas as técnicas e sugere uma abordagem combinada 
para reforço preditivo (Altman et al., 1994). 
O terceiro artigo mais referenciado na amostra (com 533 citações) foi o de 
Davenport, Guha, Grewal e Bressgott (2020), intitulado de “How artificial intelligence 
will change the future of marketing”, aborda como a IA provavelmente irá mudar 
significativamente tanto as estratégias de marketing quanto os comportamentos dos 
consumidores. 
Em resumo, o artigo propõe um quadro para entender o impacto da IA no 
marketing e no comportamento do consumidor, considerando níveis de inteligência, tipos 
de tarefa e a incorporação da IA em robôs. Ele também sugere que a IA deve ser usada 
para aumentar a capacidade humana, em vez de substituí-la, e chama atenção para 
questões de políticas importantes, como privacidade, viés e ética. Finalmente, os autores 
sugerem que a IA será mais eficaz se ela aumentar (em vez de substituir) os gestores 
humanos (Davenport et al., 2020). 
O quarto artigo mais referenciado na amostra (com 464 citações) foi o de Cohen, 
Burkhart, Dosi, Egidi, Marengo, Warglien e Winter (1996), intitulado de “Routines and 
other recurring action patterns of organizations: contemporary research issues”, o 
trabalho fornece um léxico de sinônimos e opostos cobrindo o uso da palavra “rotina” em 
 
 
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áreas como economia, teoria da organização e inteligência artificial. Busca entender o 
conceito de rotina em um contexto amplo, abordando sua importância, definição e 
aplicações em diferentes campos. Além disso, explora como a pesquisa cognitiva, a 
evolução, e a modelagem de simulação podem enriquecer nossa compreensão e uso de 
rotinas e padrões de ação. 
O quinto artigo mais referenciado da amostra (com 446 citações) foi o de LeBaron, 
Arthur e Palmer, intitulado de “Time series properties of an artificial stock market”, 
apresenta os resultados de um mercado de ações simulado experimentalmente em um 
computador. Neste mercado, algoritmos de inteligência artificial assumem o papel de 
traders. Eles fazem previsões sobre o futuro e compram e vendem ações com base em 
suas expectativas de risco futuro e retorno. Os preços são definidos endogenamente para 
equilibrar o mercado. 
A análise das séries temporais deste mercado é feita sob a perspectiva de 
características empíricas bem conhecidas em mercados reais. Além disso, demonstra-se 
que o comportamento dos agentes (algoritmos de inteligência artificial) é consistente com 
essas características, uma vez que eles condicionam as variáveis que se mostram 
significativas nos testes de séries temporais (LeBaron et al., 1999). 
Portanto, este artigo demonstra que um mercado de ações simulado, com 
algoritmos de IA atuando como traders, pode replicar várias características dos mercados 
de ações do mundo real, incluindo fenômenos como a previsibilidade e a persistência da 
volatilidade. Além disso, os algoritmos de IA mostram a capacidade de aprender e 
adaptar-se ao ambiente do mercado (LeBaron et al., 1999). 
 
4.3 ANÁLISE DA REDE DE COOCORRÊNCIA 
A rede de coocorrência da pesquisa sobre IA em Economia, Econometria e 
Finanças serve para visualizar as relações entre os diferentes elementos da amostra. A 
Figura 1 apresenta os resultados. 
 
 
 
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Figura 1: rede de coocorrência. 
 
Fonte: elaborado pelos autores. 
 
Observando as medidas de centralidade, pode-se ter uma ideia de quais termos são 
particularmente importantes ou centrais na rede. Por exemplo, o termo “inteligência 
artificial” tem a pontuação de PageRank mais alta, conforme esperado, já que é representa 
o tema central deste artigo. 
Além disso, a Figura 1 mostra que os termos estão divididos em diferentes 
clusters, o que pode indicar subtemas ou tópicos relacionados dentro do campo geral de 
tecnologia e inteligência artificial na área de Economia, Econometria e Finanças. 
O Cluster 1 (em vermelho), tem como termo central a Inteligência Artificial e trata 
de assuntos emergente em economia. Os termos indicam pesquisas concentradas nas 
implicações econômicas dessas tecnologias emergentes, como a própria IA, o big data, a 
indústria 4.0, o blockchain e a internet das coisas (internet of things), na economia global, 
na produtividade e na eficiência dos negócios. 
O Cluster 2 (em roxo), trata de assuntos diversos relacionados às técnicas 
avançadas de modelagem em economia, econometria e finanças, com foco em previsões, 
predições, empreendedorismo, risco de crédito e gestão de riscos, por exemplo. 
 
 
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Os Cluster 3 (em azul), Cluster 4 (em verde) e Cluster 5 (em amarelo), são os 
menores da amostra, tratam de assuntos como os sistemas de suporte à decisão, técnicas 
de redes neurais e algoritmos genéricos para a área de Economia, Econometria e Finanças. 
 
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS 
Este artigo explorou a evolução e a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na 
área de Economia, Econometria e Finanças. A pesquisa foi realizada utilizando dados da 
plataforma SciVerse Scopus, selecionando artigos que continham o termo “artificial 
intelligence” em suas palavras-chave, títulos e resumos. A análise dos dados revelou um 
crescimento exponencial na pesquisa, sobretudo nos últimos cinco anos. 
O estudo também identificou os principais trabalhos que serviram de referências 
para os artigos da amostra, destacando as principais influências na produção foco da 
análise. Além disso, foi utilizada uma rede de coocorrência para visualizar as relações 
entre diferentes conceitos e temas na literatura. 
Os resultados indicam que a IA está se tornando cada vez mais importante na área 
de economia, econometria e finanças, com potencial para transformar a forma como a 
pesquisa é conduzida e aplicada nestes campos. 
 
 
 
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