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O IMPACTO DE TECNOLOGIAS COMO BLOCKCHAIN E MACHINE LEARNING NO VALOR ECONÔMICO AGREGADO: Um Estudo Comparativo em Setores Industriais e de Serviços

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O avanço da digitalização tem impulsionado a adoção de tecnologias como blockchain e machine learning, que estão transformando operações empresariais ao promover maior eficiência e competitividade. O blockchain é reconhecido por proporcionar proteção e visibilidade nas transações, enquanto o machine learning automatiza processos e aprimora previsões. Este estudo examina como a integração dessas tecnologias pode aumentar o valor econômico agregado em setores industriais e de serviços, comparando seus efeitos em diferentes contextos econômicos. A pesquisa utiliza uma abordagem qualitativa baseada em revisão de literatura, com foco em fontes acadêmicas publicadas nos últimos dez anos. A análise temática permitiu identificar padrões, benefícios e desafios na adoção dessas tecnologias, explorando tanto suas contribuições quanto às dificuldades enfrentadas pelas empresas. Os resultados destacaram que a combinação de blockchain e machine learning melhoram segurança, transparência e eficiência operacional, sendo uma estratégia importante para promover a inovação e a sustentabilidade empresarial. No entanto, a dependência de estudos existentes e a diversidade de contextos regionais limitaram a generalização dos achados. Assim, este estudo sugere a realização de pesquisas empíricas complementares que aprofundem o entendimento das aplicações práticas e explorem novas formas de maximizar os impactos positivos dessas tecnologias em diferentes setores econômicos.
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O IMPACTO DE TECNOLOGIAS COMO BLOCKCHAIN E MACHINE LEARNING NO VALOR ECONÔMICO AGREGADO: Um Estudo Comparativo em Setores Industriais e de Serviços

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.864122629043

  • Palavras-chave: blockchain; machine learning; valor agregado; tecnologias.

  • Keywords: blockchain; machine learning; added value; technologies.

  • Abstract: The advancement of digitalization has driven the adoption of technologies such as blockchain and machine learning, which are transforming business operations by promoting greater efficiency and competitiveness. Blockchain is recognized for providing protection and visibility in transactions, while machine learning automates processes and improves forecasts. This study examines how the integration of these technologies can increase economic value added in industrial and service sectors, comparing their effects in different economic contexts. The research uses a qualitative approach based on a literature review, focusing on academic sources published in the last ten years. The thematic analysis allowed us to identify patterns, benefits and challenges in the adoption of these technologies, exploring both their contributions and the difficulties faced by companies. The results highlighted that the combination of blockchain and machine learning improves security, transparency and operational efficiency, being an important strategy to promote innovation and business sustainability. However, the dependence on existing studies and the diversity of regional contexts limited the generalization of the findings. Thus, this study suggests carrying out complementary empirical research to deepen the understanding of practical applications and explore new ways to maximize the positive impacts of these technologies in different economic sectors.

  • Regina Neiverth
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