IA para empresas: o que é, onde aplicar e por onde começar

IA para empresas é o uso de sistemas que executam tarefas antes dependentes de julgamento humano, como entender um texto, prever demanda e cuidar de decisões repetitivas. Deixou de ser tema de futuro e entrou na rotina de quem escreve um e-mail, resume um relatório ou tira uma dúvida, e já está ao alcance de negócios de qualquer porte, inclusive pequenas e médias empresas. Este guia prático explica, sem jargão, o que ela é, onde gera valor, quais ferramentas usar, como implantar com segurança e por onde a sua empresa pode começar hoje.

O que é inteligência artificial para empresas

Inteligência artificial é o campo da tecnologia que cria sistemas capazes de executar tarefas que, até pouco tempo, exigiam inteligência humana: compreender textos e imagens, reconhecer padrões, fazer previsões, tomar decisões e gerar conteúdo. Quando falamos de inteligência artificial para empresas, estamos falando de colocar essas capacidades a serviço de objetivos de negócio, como atender melhor, vender mais, reduzir custos e ganhar tempo.

Dentro do guarda-chuva da IA, alguns conceitos ajudam a entender o que está disponível. O aprendizado de máquina (machine learning) é a tecnologia que permite a sistemas aprenderem com dados, em vez de seguir regras fixas. A IA generativa, que ganhou destaque com ferramentas como o ChatGPT, é capaz de criar conteúdo novo, como textos, imagens e códigos, a partir de instruções em linguagem natural. E a automação inteligente combina IA com automação de processos para executar tarefas de ponta a ponta.

Para o dia a dia de uma empresa, a boa notícia é que não é preciso entender os detalhes técnicos para se beneficiar. A maior parte das ferramentas atuais funciona em linguagem comum: você descreve o que precisa e o sistema responde. O desafio deixou de ser tecnológico e passou a ser de aplicação: identificar onde a IA resolve um problema real e usá-la com método.

Por que a IA importa para as empresas e PMEs

A adoção de inteligência artificial pelas empresas acelerou de forma expressiva. A McKinsey, em sua pesquisa The State of AI, aponta que 78% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função, um salto frente aos anos anteriores. O mesmo estudo faz uma ressalva importante: usar é diferente de extrair valor em escala. A maioria ainda está aprendendo a transformar a tecnologia em resultado consistente, o que abre uma janela de oportunidade para quem aplica IA com foco e disciplina. Para uma leitura mais ampla dos números de adoção, custo e capacidade, resumimos o AI Index 2026, panorama anual da IA publicado por Stanford.

No Brasil, o movimento também chega aos pequenos negócios. Segundo o SEBRAE, cerca de 44% dos empreendedores brasileiros já usam alguma solução de inteligência artificial, embora a maior parte ainda se limite a ferramentas pontuais, sem uma visão estratégica. Entre os benefícios mais citados estão ganho de produtividade e economia de tempo. Em outras palavras, há muito espaço para sair do uso casual e passar a usar a IA de forma intencional, com retorno mensurável.

Leitura da CGLC: para uma PME, três fatores tornam a IA especialmente atraente. Primeiro, o custo de entrada é baixo: muitas ferramentas têm versões gratuitas ou planos acessíveis. Segundo, o ganho de tempo é imediato em tarefas repetitivas, liberando a equipe para o que importa. Terceiro, a IA ajuda a empresa pequena a fazer mais com menos, competindo em qualidade de atendimento e comunicação com players maiores. O risco real não é adotar cedo demais, e sim ficar para trás enquanto concorrentes ganham eficiência.

Tipos de IA aplicados a negócios

Conhecer os principais tipos de IA ajuda a enxergar onde cada um se encaixa na sua operação. Na prática, eles costumam se combinar dentro das ferramentas que usamos.

Tipo de IA	O que faz	Exemplo de uso no negócio
IA generativa	Cria textos, imagens, áudios e códigos a partir de instruções.	Redigir e-mails, posts e propostas; resumir documentos.
IA preditiva	Analisa dados históricos para prever resultados futuros.	Prever demanda, estoque e risco de inadimplência.
Processamento de linguagem	Entende e responde linguagem humana.	Chatbots e assistentes de atendimento.
Visão computacional	Interpreta imagens e vídeos.	Controle de qualidade e leitura de documentos.
Automação inteligente	Executa fluxos de trabalho de ponta a ponta.	Lançar dados, gerar relatórios e disparar tarefas.

Vale entender a diferença entre a IA tradicional e a IA generativa, porque ela muda a forma de usar. A IA tradicional, baseada em aprendizado de máquina, é excelente para classificar, prever e detectar padrões em grandes volumes de dados, como estimar a demanda do próximo mês ou identificar transações suspeitas. Já a IA generativa cria conteúdo novo e conversa em linguagem natural, o que a torna imediatamente útil para tarefas do dia a dia, sem necessidade de uma base de dados estruturada. Para a maioria das empresas, é a IA generativa que abre a porta de entrada, justamente por ser simples de usar e exigir pouco preparo prévio.

Para a maioria das PMEs, o ponto de partida mais acessível é a IA generativa, por exigir pouco investimento e nenhuma infraestrutura técnica. À medida que a empresa amadurece no uso, automação inteligente e IA preditiva passam a fazer sentido para ganhos mais estruturais.

IA generativa, preditiva e agentes: as três ondas

Ajuda enxergar a IA aplicada a negócios em três ondas que convivem hoje. A IA preditiva (aprendizado de máquina) analisa dados para prever e classificar: demanda, risco, fraude. A IA generativa cria conteúdo e conversa em linguagem natural, e foi a que popularizou o uso no dia a dia. A onda mais recente são os agentes de IA: sistemas que não só respondem, mas executam tarefas de várias etapas com certa autonomia (pesquisar, decidir e agir em outras ferramentas). Para a maioria das empresas, o caminho é dominar primeiro a IA generativa e, depois, avançar para automação e agentes à medida que o uso amadurece e a confiança aumenta. Em todas as ondas, a supervisão humana segue essencial. Onde os agentes já entregam resultado, e onde ainda não entregam, é o assunto do artigo sobre onde os agentes de IA funcionam na PME.

Onde aplicar IA na empresa: áreas e exemplos práticos

A inteligência artificial gera valor quando resolve um problema concreto de uma área. Veja aplicações práticas por função, escolhidas pela facilidade de implementar e pelo retorno rápido.

Área	Aplicações de IA
Atendimento ao cliente	Chatbots para dúvidas frequentes, respostas mais rápidas e triagem de mensagens.
Marketing	Criação de textos e imagens, ideias de campanha, calendário de conteúdo e análise de público.
Vendas	Geração de propostas, resumo de reuniões, qualificação de leads e follow-up.
RH e gestão de pessoas	Triagem de currículos, descrições de vaga, materiais de treinamento e apoio em feedback.
Financeiro	Conciliação, categorização de despesas, previsão de fluxo de caixa e análise de inadimplência.
Operações	Automação de tarefas repetitivas, relatórios e organização de informações.

Na nossa prática: um bom critério para escolher por onde começar é cruzar duas perguntas: onde a equipe perde mais tempo com tarefas repetitivas e onde um ganho de qualidade teria mais impacto no cliente? A interseção dessas respostas costuma indicar o primeiro caso de uso ideal. Se a resposta apontar para o comercial, mostramos onde a IA funciona no time de vendas e o que precisa estar de pé antes de a ferramenta entrar.

A IA já chegou à PME: o tamanho da adoção

A pergunta deixou de ser se a IA vale para a pequena empresa e passou a ser quão rápido ela está sendo adotada. Segundo o estudo Transformação Digital nos Pequenos Negócios 2025, do Sebrae, 44% dos donos de micro e pequenas empresas já usaram alguma forma de inteligência artificial, índice que sobe para 51% quando se citam plataformas como ChatGPT, Gemini e Copilot. Na indústria, o IBGE registrou um salto no uso de IA de 16,9% para 41,9% entre 2022 e 2024. E o retorno aparece: uma pesquisa da Microsoft com pequenas e médias empresas brasileiras apontou que cerca de três em cada quatro relataram ganho de produtividade e melhora na qualidade do trabalho depois de adotar IA. O recado para quem ainda não começou é claro: a vantagem de adotar cedo está virando custo de ficar para trás.

Quanto a IA realmente entrega

Os ganhos de produtividade já saíram da promessa para a medição. Estudos da McKinsey estimam que a IA generativa pode automatizar até 30% das horas de trabalho atuais ao longo desta década e elevar a produtividade dos empregos restantes em torno de 8% a 14%, com potencial de injetar trilhões de dólares por ano na economia global. A consultoria Bain associou a adoção estruturada da IA generativa a um aumento médio de cerca de 14% na produtividade e de 9% nos resultados financeiros das empresas. A palavra-chave é estruturada: o ganho vem de integrar a IA a processos, não de usá-la em tarefas soltas. É a diferença entre uma ferramenta de brinquedo e uma alavanca de negócio.

Fora da consultoria, três estudos revisados por pares dão contornos mais nítidos, e o achado que mais importa é que o ganho não é uniforme. Brynjolfsson, Li e Raymond (2025) acompanharam a introdução escalonada de um assistente de IA generativa entre 5.172 atendentes de suporte e relatam aumento médio de 15% na produtividade, medida em chamados resolvidos por hora, com heterogeneidade substancial entre trabalhadores. Os atendentes menos experientes e de menor qualificação melhoraram velocidade e qualidade; os mais experientes e mais qualificados tiveram ganho pequeno de velocidade e queda pequena de qualidade. Noy e Zhang (2023) fizeram experimento pré-registrado com 453 profissionais de nível superior em tarefas de escrita profissional de nível intermediário: o tempo médio caiu 40%, a qualidade subiu 18% e a desigualdade entre os participantes diminuiu.

O terceiro estudo é o que muda a forma de escolher onde aplicar. Dell’Acqua e colegas (2026) fizeram experimento de campo pré-registrado com 758 profissionais do conhecimento do Boston Consulting Group. Em 18 tarefas realistas dentro do alcance da IA, quem usou a ferramenta entregou 12,2% mais tarefas e, em média, 25,1% mais rápido, com qualidade significativamente melhor. Em uma tarefa gerencial complexa, escolhida de propósito para ficar fora desse alcance, quem usou IA teve 19% menos chance de chegar à solução correta do que quem não usou. Os autores chamam isso de fronteira irregular: tarefas de dificuldade aparentemente parecida caem de lados opostos dela.

Leitura da CGLC: para a PME, o que decide o resultado é em que mão e em que tarefa a ferramenta é colocada, não a média de ganho de produtividade. Onde a equipe tem menos repertório e a tarefa cabe no alcance da ferramenta, o ganho é grande. Onde o especialista já é muito bom no que faz, o ganho encolhe e a qualidade pode cair um pouco. Onde o problema não cabe na ferramenta, o resultado pode ficar pior do que não usar nada.

A regulação está chegando: o que a empresa precisa saber

Usar IA com responsabilidade deixou de ser só boa intenção e caminha para virar exigência legal. O Brasil discute o marco legal da inteligência artificial (PL 2338/2023), aprovado no Senado no fim de 2024 e em tramitação na Câmara, que adota uma lógica de regras proporcionais ao risco, na linha do AI Act europeu, com direitos para quem é afetado por decisões automatizadas e reforço do papel da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD). Some-se a isso a LGPD, que já se aplica a qualquer uso de IA que trate dados pessoais. Para a PME, a recomendação prática é começar agora a documentar onde usa IA, manter a revisão humana em decisões sensíveis e tratar dados com finalidade clara, em vez de esperar a lei apertar.

Comece pela estratégia, não pela ferramenta

Leitura da CGLC: o erro mais comum ao adotar IA é começar pela tecnologia: contratar uma ferramenta da moda e depois procurar onde encaixá-la. O caminho que dá certo é o inverso: partir de um problema real do negócio (um gargalo, um custo, uma demora) e só então perguntar se e como a IA ajuda a resolvê-lo. IA é meio, não fim. Quando o ponto de partida é a dor, fica fácil medir o resultado e justificar o investimento; quando é a ferramenta, a empresa acumula assinaturas que ninguém usa. Para a PME, com recursos limitados, essa disciplina de começar pelo problema é o que separa o ganho real do desperdício.

Há um motivo econômico para a IA demorar a aparecer no resultado, e ele tem nome. Brynjolfsson, Rock e Syverson (2021) modelam o comportamento das tecnologias de propósito geral, categoria em que a IA se enquadra: elas exigem investimentos complementares que em boa parte são intangíveis, como reorganizar processos e treinar gente para decidir de outro jeito. Como esses investimentos aparecem como custo antes de aparecer como ganho, a produtividade medida cai primeiro e sobe depois, desenho que eles chamam de curva J da produtividade. Aplicado a dados dos Estados Unidos, o ajuste pelos intangíveis ligados a hardware e software colocaria a produtividade total dos fatores, medida que resume quanto se produz com os mesmos insumos, 15,9% acima das medidas oficiais ao fim de 2017. O número é anterior à IA generativa e serve para mostrar o formato da curva, não o tamanho do efeito da IA.

Ferramentas de IA para começar

O ecossistema de ferramentas de IA cresce rápido, mas para começar não é preciso dominar dezenas delas. O mais importante é entender as categorias e escolher uma ou duas para resolver o seu primeiro caso de uso.

• Assistentes de IA generativa: ferramentas de conversa que escrevem, resumem, traduzem e respondem perguntas. São o ponto de entrada mais simples e versátil para qualquer empresa.
• Geradores de imagem: criam ilustrações e artes a partir de descrições, úteis para marketing e comunicação.
• Assistentes integrados a aplicativos: recursos de IA já embutidos em editores de texto, planilhas, e-mail e ferramentas de gestão que você já usa.
• Plataformas de automação: conectam aplicativos e usam IA para executar fluxos de trabalho sem intervenção manual.
• Ferramentas específicas por área: soluções de atendimento, vendas, finanças ou RH com IA incorporada.

A recomendação prática é evitar a tentação de adotar muitas ferramentas ao mesmo tempo. Escolha uma, aprenda a usá-la bem em um processo real e só depois amplie. Boa parte do valor da IA vem menos da ferramenta e mais da habilidade da equipe em pedir as coisas certas, o que se desenvolve com prática e capacitação.

Como implementar IA na sua empresa: passo a passo

Na nossa prática: implementar inteligência artificial com método aumenta muito a chance de retorno. Este roteiro funciona para empresas de qualquer porte e não exige time técnico dedicado.

1. Escolha um caso de uso claro. Em vez de adotar IA de forma genérica, escolha um problema específico e relevante, como reduzir o tempo de resposta no atendimento ou agilizar a criação de conteúdo.
2. Defina o resultado esperado. Estabeleça o que vai melhorar e como medir, por exemplo, horas economizadas por semana ou aumento na velocidade de atendimento.
3. Selecione a ferramenta certa. Escolha a solução mais simples que resolva o caso de uso escolhido. Comece com versões gratuitas ou de baixo custo.
4. Capacite a equipe. Ensine as pessoas a usar a ferramenta e, principalmente, a dar boas instruções. A capacitação é o que separa o uso casual do uso produtivo.
5. Teste em pequena escala. Rode um piloto com uma pessoa ou um time, ajuste o processo e colete aprendizados antes de ampliar.
6. Defina regras de uso. Estabeleça o que pode e o que não pode, especialmente quanto a dados sensíveis e revisão humana das respostas.
7. Meça e expanda. Avalie o resultado, documente o que funcionou e leve a prática para outras áreas.

Riscos, ética e cuidados ao usar IA

Usar inteligência artificial com responsabilidade é parte do trabalho. Ignorar os cuidados pode gerar problemas de qualidade, privacidade e confiança. Os principais pontos de atenção são:

• Privacidade e LGPD: não insira dados pessoais ou confidenciais em ferramentas sem saber como eles serão tratados. A Lei Geral de Proteção de Dados se aplica ao uso de IA.
• Erros e imprecisões: sistemas de IA generativa podem produzir respostas incorretas com aparência de certeza. Toda saída relevante precisa de revisão humana.
• Viés: a IA aprende com dados que podem conter vieses. Em decisões sobre pessoas, redobre a atenção e mantenha o julgamento humano.
• Dependência sem entendimento: usar IA sem entender o que ela faz é arriscado. A equipe precisa saber avaliar criticamente o que recebe.
• Transparência: deixe claro, quando for o caso, que um conteúdo ou atendimento foi apoiado por IA.

A regra de ouro é simples: a IA apoia a decisão, não substitui a responsabilidade. Quanto mais sensível a tarefa, maior o peso da revisão humana. O levantamento sobre IA responsável reforça o ponto: os incidentes vêm crescendo mais rápido que os controles.

Como capacitar a equipe em IA

Leitura da CGLC: a tecnologia é a parte fácil. O que determina o retorno da IA é a capacidade das pessoas de usá-la bem. Por isso, capacitar a equipe é o investimento de maior impacto. Uma boa formação em IA para o trabalho cobre três frentes: entender o que a IA faz e onde aplicar, aprender a dar boas instruções e desenvolver senso crítico para avaliar as respostas e usar a ferramenta com segurança. Antes de definir o conteúdo dessa formação, ajuda saber quais funções a IA muda primeiro e como preparar o time.

O ideal é que a capacitação seja prática e ligada à realidade da empresa, com exercícios sobre tarefas reais do time. Quando as pessoas aprendem resolvendo problemas do próprio dia a dia, a adoção acontece de forma natural e o ganho aparece rápido. É esse o princípio por trás de programas como o Bootcamp de Inteligência Artificial da CGLC, focado em uso aplicado e não apenas teórico.

Quanto custa começar a usar IA

Uma das maiores barreiras à adoção de inteligência artificial é a percepção de que se trata de algo caro e complexo, reservado a grandes empresas. Na prática, o custo de entrada hoje é baixo. Boa parte das ferramentas de IA generativa oferece versões gratuitas, suficientes para experimentar e validar os primeiros casos de uso. Os planos pagos costumam custar o equivalente a uma ou duas assinaturas mensais por usuário, um valor que se paga rápido quando a ferramenta economiza horas de trabalho por semana.

O investimento mais relevante, na verdade, não é em tecnologia, e sim em tempo e capacitação. É preciso reservar algumas horas para a equipe aprender a usar a ferramenta, testar em tarefas reais e ajustar o processo. Por isso, ao calcular o retorno, o melhor indicador não é o preço da assinatura, mas o tempo economizado e o ganho de qualidade. Uma forma simples de avaliar é estimar quantas horas por semana a IA libera da equipe e comparar com o custo total da solução. Na maioria dos casos de uso bem escolhidos, a conta fecha com folga.

Na nossa prática: para a PME, a recomendação é começar com ferramentas gratuitas ou de baixo custo, provar o valor em um caso de uso e só então investir em planos mais robustos ou soluções específicas. Essa abordagem reduz o risco e cria evidência concreta para sustentar os próximos passos.

Mitos comuns sobre IA nas empresas

Muita hesitação em adotar inteligência artificial vem de ideias equivocadas sobre a tecnologia. Esclarecer os mitos mais comuns ajuda a tomar decisões com mais segurança.

• “IA é só para grandes empresas.” Na realidade, as ferramentas atuais são acessíveis e, muitas vezes, geram impacto proporcionalmente maior em negócios pequenos, que ganham agilidade e qualidade sem grandes equipes.
• “Preciso entender de programação.” A maior parte das ferramentas de IA generativa funciona em linguagem comum. O que conta é saber descrever bem o que você precisa, não escrever código.
• “A IA acerta sempre.” Sistemas de IA podem errar com aparência de certeza. A revisão humana é parte essencial do uso responsável.
• “É um custo alto.” O custo de entrada é baixo, com muitas opções gratuitas. O investimento principal é de tempo e aprendizado.
• “A IA vai substituir minha equipe.” O padrão mais comum é a IA assumir tarefas repetitivas e liberar as pessoas para o trabalho de maior valor, mudando funções em vez de eliminá-las.

Roadmap de maturidade em IA

A adoção de IA costuma evoluir por estágios. Saber em qual você está ajuda a definir o próximo passo:

1. Exploração: uso individual e pontual de ferramentas gratuitas, sem padrão.
2. Uso intencional: casos de uso escolhidos, equipe capacitada e ganhos medidos.
3. Integração: IA incorporada a processos e ferramentas do dia a dia, com regras de uso.
4. Escala: automação e agentes em várias áreas, com governança e acompanhamento de resultados.

A maioria das empresas, segundo a McKinsey, ainda está nos primeiros estágios: usar é comum, extrair valor em escala é o desafio. Avançar um estágio de cada vez, com casos comprovados, é mais seguro do que tentar saltar direto para a escala.

Erros comuns ao adotar IA

• Adotar IA sem um problema claro. Tecnologia em busca de um uso raramente gera valor. Comece pelo problema, não pela ferramenta.
• Pular a capacitação. Dar acesso a uma ferramenta sem ensinar a usá-la leva ao abandono rápido.
• Confiar cegamente nas respostas. Sem revisão humana, erros passam e a confiança se perde.
• Ignorar dados e privacidade. Inserir informação sensível sem critério é um risco real à empresa e aos clientes.
• Tentar fazer tudo de uma vez. Espalhar IA por várias frentes sem consolidar nenhuma dilui o esforço e o resultado.

A pesquisa sobre PMEs nomeia o que falta em cada um de dois erros dessa lista, pular a capacitação e tentar fazer tudo de uma vez. Peretz-Andersson, Tabares, Mikalef e Parida (2024) acompanharam pequenas e médias indústrias suecas dos setores de embalagem, plástico e metal para entender como elas implantam IA. O que elas fazem, segundo os autores, é montar um portfólio de recursos de IA e transformá-lo em capacidades de aprendizagem e de governança, mobilizando tecnologia, coordenando processos de produção e dando autonomia a pessoas capacitadas. A escolha da ferramenta não aparece como o ponto de virada. É um estudo de casos múltiplos, então descreve um caminho e não mede um efeito. Leitura da CGLC: quem não capacita não constrói a capacidade de aprendizagem que faz a ferramenta render; quem espalha frentes sem governança não consolida nenhuma. São duas capacidades diferentes: a primeira se constrói treinando, a segunda se constrói escolhendo o que fica de fora neste ano.

Por onde a sua PME pode começar

Começar com inteligência artificial não exige um grande projeto. Um caminho realista para uma PME é escolher uma tarefa repetitiva que consome tempo da equipe, selecionar uma ferramenta de IA generativa para apoiá-la, capacitar uma ou duas pessoas para usá-la bem e medir o tempo economizado ao longo de algumas semanas. Com esse primeiro resultado em mãos, fica fácil justificar a expansão para outras áreas. Esse teste limitado é um piloto de IA, e a parte que costuma faltar é a decisão do fim: explicamos como conduzir um piloto de IA e decidir se ele vira rotina.

Leitura da CGLC: o segredo é tratar a IA como uma jornada de aprendizado, e não como uma compra de tecnologia. Empresas que começam pequeno, aprendem com a prática e capacitam as pessoas constroem uma vantagem que se acumula com o tempo. Para aprofundar, vale ver como usar o ChatGPT na empresa, conhecer aplicações de IA para pequenas empresas e entender o caminho da automação com inteligência artificial.

Perguntas frequentes

O que é inteligência artificial para empresas?

É o uso de sistemas capazes de executar tarefas que exigiriam inteligência humana, como entender linguagem, prever resultados e gerar conteúdo, aplicados a objetivos de negócio como atender melhor, vender mais, reduzir custos e ganhar tempo.

Uma pequena empresa consegue usar IA?

Sim. Muitas ferramentas de IA têm versões gratuitas ou de baixo custo e funcionam em linguagem comum, sem necessidade de equipe técnica. O ganho de tempo em tarefas repetitivas é imediato, o que torna a IA especialmente vantajosa para PMEs.

Por onde começar a usar IA na empresa?

Na nossa prática: escolha um caso de uso claro, como agilizar o atendimento ou a criação de conteúdo, selecione uma ferramenta simples, capacite uma ou duas pessoas, teste em pequena escala e meça o resultado antes de expandir.

Quais os principais cuidados ao usar IA?

Os principais cuidados são proteger dados pessoais e confidenciais conforme a LGPD, revisar sempre as respostas geradas, atenção a vieses em decisões sobre pessoas e garantir que a equipe entenda o que a ferramenta faz. A IA apoia a decisão, mas não substitui a responsabilidade humana.

IA vai substituir os funcionários?

O efeito mais comum não é a substituição, e sim a mudança nas tarefas: a IA assume o repetitivo e libera as pessoas para o trabalho de maior valor. O diferencial passa a ser a capacidade da equipe de usar a IA bem, o que torna a capacitação um investimento central.

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Fontes e referências

• McKinsey, The State of AI
• SEBRAE, Inteligência artificial para pequenos negócios
• Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
• Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889-942. https://doi.org/10.1093/qje/qjae044
• Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187-192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586
• Dell’Acqua, F., McFowland III, E., Mollick, E., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K. C., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F., & Lakhani, K. R. (2026). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of artificial intelligence on knowledge worker productivity and quality. Organization Science, 37(2), 403-423. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838
• Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2021). The productivity J-curve: How intangibles complement general purpose technologies. American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1), 333-372. https://doi.org/10.1257/mac.20180386
• Peretz-Andersson, E., Tabares, S., Mikalef, P., & Parida, V. (2024). Artificial intelligence implementation in manufacturing SMEs: A resource orchestration approach. International Journal of Information Management, 77, 102781. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102781

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