INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E FINANÇAS: UMA TRANSFORMAÇÃO DO MERCADO FINANCEIRO
DOI:
https://doi.org/10.70678/rpad.v6i1.1941Resumo
O estudo investiga quais fatores tecnológicos e institucionais explicam o posicionamento de inovações financeiras no Brasil em duas dimensões: relevância percebida (1–5) e maturidade tecnológica (TRL 1–9). A amostra reúne 50 inovações do Radar de Futuros da ANBIMA. Estimam-se dois modelos logit ordenados: (i) relevância como dependente, com TRL e dummies tecnológicas/institucionais como explicativas; (ii) TRL como dependente, com relevância e os mesmos controles, evitando circularidade. No modelo de relevância, TRL tem efeito positivo e significativo, e tecnologias centrais importam: “IA pura” e blockchain associam-se a maior relevância. No modelo de TRL, a IA pura não é significativa, sugerindo que a IA opera mais como capacidade funcional do que como indicador direto de prontidão; já blockchain e foco em clientes finais se relacionam a maior maturidade. Relevância também se associa positivamente ao TRL, indicando complementaridade entre prioridade estratégica e avanço tecnológico. Em geral, o stakeholder atendido, isoladamente, explica pouco o posicionamento, reforçando o peso das características tecnológicas. Os achados orientam gestores e reguladores ao reconhecer trajetórias distintas para priorização, sandboxes e alocação de recursos, apesar da amostra e caráter transversal.
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