Inteligência Híbrida e a Gestão do Conhecimento: a simbiose homem e máquina

Hilka Pelizza Vier Machado, Jenifer Ferraz Calvi

Resumo


 

A convergência entre a relação humana e máquina está associada ao conceito de inteligência híbrida, que tem despertado crescente interesse no meio acadêmico. Objetivo: O artigo tem como objetivo realizar uma revisão sistemática sobre o tema da Inteligência Híbrida e a Gestão do Conhecimento. Metodologia: Para isso, foram realizadas buscas nas bases de dados Scopus e Web of Science com os termos “hybrid intellig* AND "knowledge manag*". A pesquisa retornou 53 resultados na Scopus e 49 na WoS. Dos 102 resultados, 19 artigos estavam duplicados, sendo 30 na Web of Science e 35 na Scopus após exclusão dos duplicados. Sendo assim, obteve-se 84 artigos para depurados para tratamento dos dados após análise foram excluídos 17 artigos sem aderência ao tema da pesquisa. Relevância: A parceria entre a inteligência natural e artificial busca aproveitar as habilidades únicas tanto dos seres humanos quanto das máquinas para alcançar resultados superiores. Uma das principais vantagens dessa parceria é a capacidade das máquinas de processar grandes volumes de dados em tempo real, o que possibilita descobertas e insights que seriam inacessíveis apenas com a inteligência natural do ser humano, e a máquina consegue aprender por feedbacks em um processo muito mais rápido. Resultados: Os resultados indicaram a existência de uma oportunidade para o desenvolvimento de novas pesquisas na área de Inteligência Híbrida e Gestão do Conhecimento. Contribuições teóricas: Observou-se uma relação de similaridade entre os sistemas inteligentes híbridos e a Inteligência Híbrida, uma vez que ambos se concentram na grande área de sistemas inteligentes. Para pesquisas futuras há oportunidade de buscar novos trabalhos acerca do tema IH como a combinação da IA e IN uma vez que é um tema ainda pouco explorado.

 


Palavras-chave


inteligência híbrida; inteligência natural; inteligência artificial; Gestão do conhecimento; revisão sistemática.

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DOI: https://doi.org/10.20397/2177-6652/2023.v23i4.2618

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