Autor: Theodora Lucas Holz (Currículo Lattes)
Resumo
Esta dissertação investiga o impacto da inteligência artificial (IA) sobre o desempenho financeiro e de mercado das instituições bancárias brasileiras listadas na B3 no período de 2013 a 2023. A pesquisa parte do pressuposto de que a IA representa um dos pilares do foco tecnológica no setor financeiro, embora seus efeitos econômicos ainda sejam incertos em economias emergentes. O estudo tem como objetivo central avaliar se o foco em IA influencia o desempenho empresarial dos bancos, analisando quatro dimensões: eficiência operacional (ROA), rentabilidade (ROE), valor de mercado (Q de Tobin) e crescimento real das receitas (VENDAS). A variável principal foco em IA foi mensurada a partir da frequência de menções em relatórios anuais, conforme metodologia de Mishra, Ewing e Cooper (2022). Adotou-se uma abordagem quantitativa, descritiva e longitudinal, com modelos de dados em painel e efeitos fixos, controlando variáveis estruturais (tamanho, spread, liquidez e eficiência operacional) e macroeconômicas (PIB e Selic). Os resultados indicaram que o foco de IA não exerceu efeito significativo sobre o ROA, ROE e VENDAS, enquanto apresentou impacto negativo marginal sobre o Q de Tobin, sugerindo percepção cautelosa do mercado quanto ao retorno dos investimentos tecnológicos. As conclusões apontam que os efeitos da IA são indiretos e de maturação lenta, dependentes da integração com recursos organizacionais complementares. As principais limitações referem-se à mensuração indireta da variável de IA e à heterogeneidade institucional do setor bancário. Recomenda-se que futuras pesquisas explorem modelos dinâmicos e técnicas de machine learning para capturar efeitos de longo prazo e não lineares do foco tecnológico.