Sistema de controle e contabilidade gerencial suportado por inteligência artificial: uma análise comparativa do caso UBER no Brasil e nos Estados Unidos da América

dc.creatorEwerton Alex Avelar
dc.creatorTerence Machado Boina
dc.creatorRicardo Vinícius Dias Jordão
dc.creatorStephanie Torres Reyes
dc.creatorBeatriz Najela Ekaterina Ribeiro da Silva
dc.date.accessioned2025-06-13T16:04:27Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:12:02Z
dc.date.available2025-06-13T16:04:27Z
dc.date.issued2020-11
dc.identifier.issn2177-3866
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/82947
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofXXIII SEMEAD - Seminários em Administração
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectContabilidade
dc.subjectInteligência artificial
dc.subject.otherSistema de controle e contabilidade gerencial
dc.subject.otherInteligência artificial
dc.subject.otherUBER
dc.titleSistema de controle e contabilidade gerencial suportado por inteligência artificial: uma análise comparativa do caso UBER no Brasil e nos Estados Unidos da América
dc.typeArtigo de evento
local.citation.epage16
local.citation.issue23
local.citation.spage1
local.description.resumoIntrodução Em um ambiente de economia compartilhada, a forma de exercício do controle pelas empresas pode mudar radicalmente (Leoni & Parker, 2019). Nesse contexto, Cheng e Foley (2019) destacam o crescimento do emprego de decisões baseadas em algoritmos, enquanto Hughes, Robert, Frady e Arroyos (2019) salientam que é cada vez mais popular o uso da inteligência artificial (IA) por parte de empresas para controlar o trabalho dos colaboradores. Jordão, Barbosa e Resende (2018) ressaltam que tais mudanças tecnológicas influenciam significativamente os sistemas de controle e contabilidade gerencial (SCCG). Problema de Pesquisa e Objetivo O estudo desenvolvido visou responder ao seguinte problema de pesquisa: Como o SCCG da UBER, suportado por IA, é percebido nacional e internacionalmente pelos motoristas parceiros da empresa? Assim, a pesquisa objetivou analisar o SCCG utilizado pela UBER, suportado por IA, e seus reflexos sobre comportamentos dos motoristas parceiros da empresa. Em termos práticos, realizou-se um estudo comparando a realidade do sistema da UBER no Brasil e nos EUA, tendo como base teórica o modelo proposto por Malmi e Brown (2008). Fundamentação Teórica No contexto da economia compartilhada, bastante dependente da tecnologia da informação e comunicação, a gestão baseada em algoritmos e o uso de IA passam ser bastante explorados (Cheng & Foley, 2019; Ertel, 2017). Hughes et al. (2019) reforçam o papel da IA para monitorar e tomar decisões em relação aos colaboradores em empresas de transporte por aplicativo. Tal papel normalmente é exercido pelos SCCG, que Malmi e Brown (2008) descrevem em pacotes interdependentes: planejamento, controles cibernéticos, controles de prêmio e compensações, controles administrativos e controle cultural. Metodologia A pesquisa desenvolvida pode ser classificada como qualitativa, exploratória e documental (Sampieri, Collado & Lucio, 2006). Os dados coletados foram obtidos por meio de documentos da UBER divulgados publicamente e de relatos de motoristas parceiros da empresa tanto brasileiros quanto norte-americanos. Posteriormente, os dados foram tratados e analisados com base na análise de conteúdo, conforme proposto por Bardin (2016). Neste caso, foram usadas como principais categorias aquelas baseadas nos pacotes de controles dos SCCG propostos por Malmi e Brown (2008). Análise dos Resultados Constatou-se que a UBER emprega diversas ferramentas de controle dos diferentes pacotes propostos por Malmi e Brown (2008), especialmente, com o suporte da IA. Verificou-se uma inter-relação entre as ferramentas empregadas em cada pacote para induzir o comportamento dos motoristas parceiros da UBER. Destacam-se o uso de controles cibernéticos e de controles de prêmios e compensação. Identificaram-se diversas técnicas usadas por motoristas no intuito de se desenvolver as suas atividades, aproveitando-se ao máximo das métricas determinadas pela empresa. Conclusão Constatou-se a adequabilidade do modelo de Malmi e Brown (2008) para analisar o SCCG da UBER e seus efeitos sob a perspectiva dos motoristas. Ademais, verificou-se diversas evidências do emprego da IA como suporte ao SCCG da UBER, sendo que o papel dessa inteligência parece transpassar praticamente as ferramentas todos os pacotes de controles identificados (com exceção do controle cultural). Destaca-se que os motoristas analisados apresentaram uma série de reações aos diferentes tipos de controles estabelecidos pelo SCCG da
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentFCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ADMINISTRATIVAS
local.publisher.departmentFCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://login.semead.com.br/23semead/anais/arquivos/2308.pdf?

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