Avanços na Mensuração de Custos industriais Através de Inteligência Artificial: Um Estudo Bibliométrico

Resumo

O acelerado avanço da Inteligência Artificial (IA) tem reconfigurado a mensuração e o controle de custos industriais, embora a literatura científica sobre o tema permaneça dispersa entre diferentes domínios e setores. O objetivo deste artigo é mapear o panorama científico, os indicadores de desempenho e a estrutura conceitual das pesquisas que aplicam a IA à gestão de custos industriais. Para isso, adotou-se uma abordagem bibliométrica integrada, orientada pelo protocolo PRISMA 2020, utilizando os softwares VOSviewer e Bibliometrix (Biblioshine) para análise de redes e indicadores quantitativos. Os resultados indicam uma expansão acelerada das publicações nos anos recentes. A análise de coocorrência de palavras-chave revelou a organização do conhecimento em quatro eixos temáticos centrais: gestão de projetos e riscos integrados à modelagem BIM; modelagem preditiva baseada em redes neurais e aprendizagem de máquina; otimização de processos operacionais combinada ao custo do ciclo de vida e metas de sustentabilidade; e contabilidade estratégica aliada à tecnologia blockchain na cadeia de suprimentos. Identificou-se, contudo, uma lacuna crítica de pesquisa quanto à concentração setorial, com acentuada predominância na Construção Civil e no setor de Energia, em detrimento de uma escassez de investigações voltadas à manufatura industrial em geral, como a indústria têxtil, automobilística e de bens de consumo. Conclui-se que a IA reconfigura a tomada de decisão orçamentária, recomendando-se para estudos futuros a realização de pesquisas empíricas nesses setores industriais sub-representados.