Introdução
A crescente complexidade dos mercados e a velocidade das transformações tecnológicas intensificam a necessidade de inovação no empreendedorismo. A inteligência artificial (IA) desponta como estratégia ao ampliar a capacidade analítica, otimizar processos e favorecer soluções personalizadas. Sua adoção reforça competitividade e eficiência, mas exige condições estruturais, como capital humano qualificado e infraestrutura digital. Ainda que a literatura científica sobre o tema venha crescendo, predominam análises fragmentadas, o que justifica estudos que sistematizem tendências e enfoques.
Problema de Pesquisa e Objetivo
Apesar do avanço das pesquisas sobre inteligência artificial aplicada ao empreendedorismo, ainda há escassez de estudos sistemáticos que integrem inovação estratégica e modelos de negócios adaptativos. Essa fragmentação dificulta compreender como a IA contribui para o sucesso empreendedor em diferentes contextos. Assim, o estudo tem como objetivo analisar a produção científica recente, descrevendo tendências e lacunas sobre IA e modelos de negócios, a fim de oferecer subsídios para práticas de gestão, políticas públicas e iniciativas educacionais.
Fundamentação Teórica
O referencial teórico articula três eixos principais: inteligência artificial (IA), inovação estratégica e modelos de negócios adaptativos. A IA é discutida como ferramenta para automação, análise preditiva e apoio à decisão empreendedora. A inovação estratégica relaciona-se à capacidade de reposicionar organizações e criar novas propostas de valor diante de transformações aceleradas. Já os modelos de negócios adaptativos destacam flexibilidade, resiliência e aprendizado contínuo, fortalecidos pela integração da IA e alinhados à cultura e governança organizacional.
Metodologia
A metodologia adotada foi uma análise bibliométrica exploratória com foco qualitativo, estruturada em três etapas: coleta de dados, análise e síntese. A busca concentrou-se na base Web of Science, utilizando descritores relacionados a inteligência artificial, inovação estratégica, modelos de negócios e empreendedorismo, filtrados para artigos de 2025 em acesso aberto. Após critérios de inclusão e exclusão, obteve-se uma amostra de 42 artigos, dos quais 20 foram analisados em profundidade, priorizando tendências temáticas e padrões conceituais na literatura recente
Análise e Discussão dos Resultados
As aplicações da IA no empreendedorismo abrangem desde a automação de processos à decisão estratégica, influenciadas por capacidade tecnológica e gestão de pessoas. Contribui para inovação de produtos e serviços, mitigação de riscos e criação de vantagem competitiva, além de impulsionar plataformas digitais, crowdsourcing e internacionalização de startups. Também favorece abordagens como lean startup e design thinking, potencializando a adaptação em mercados voláteis. Contudo, a literatura revela lacuna como ausência de métricas de desempenho e poucas análises para MPEs de economias emergentes
Considerações Finais
O estudo mostra que empreendedores que integram a IA de forma estratégica, aliando tecnologia a capacidades humanas e organizacionais, ampliam crescimento, resiliência e legitimidade social. Cientificamente, consolida um panorama atualizado e sugere agenda para aprofundar interações entre IA, inovação em modelos de negócio e adaptabilidade, sobretudo em micro e pequenas empresas. A revisão identificou tendências e lacunas, como ausência de métricas de desempenho e escassez de estudos em contextos periféricos, indicando caminhos para novas pesquisas.
Referências
Al-Mamary, Y. H. (2025). The transformative power of artificial intelligence in entrepreneurship: Exploring AI’s capabilities for the success of entrepreneurial ventures. Future Business Journal, 11(104).
Lee, J., Kong, D.-J., & Lee, T. (2025). Trio of human, old and new copilots: Collaborative accountability of human, manuals/standards, and artificial intelligence (AI). Organizational Dynamics, 54(1).
Roy, S. K., et al. (2025). Business model innovation through AI adaptation: The role of strategic human resource management. British Journal of Management, 36, 546–559.