Objetivo Este estudo tem como objetivo analisar e avaliar estratégias que permitem às empresas farmacêuticas integrar efetivamente a inteligência artificial (IA) e grandes dados para construir e manter a confiança entre as partes interessadas. Design/metodologia/abordagem Este estudo utilizou uma revisão sistemática da literatura para investigar estratégias de integração de IA e grandes dados na indústria farmacêutica, com foco em confiança, ética e regulamentação (Booth et al., 2016). Os autores realizaram uma busca abrangente no PubMed, EBSCOhost, Scopus, Web of Science e bibliotecas universitárias, visando artigos revisados por pares da última década. Os termos de busca combinaram “IA”, “indústria farmacêutica”, “grandes dados” e palavras-chave relacionadas (Moher et al., 2009). A análise de dados envolveu codificação, categorização e análise de conteúdo para identificar temas e padrões (Braun e Clarke, 2006). O processo de codificação utilizou abordagens dedutivas e indutivas, com a confiabilidade entre codificadores avaliada para consistência (Krippendorff, 2018). Ferramentas como ChatGPT e diretrizes PRISMA garantiram uma revisão estruturada e transparente (Moher et al., 2009). A triangulação de dados aumentou a confiabilidade ao combinar múltiplas fontes. Esta metodologia rigorosa fornece uma base robusta. Resultados Garantir a conformidade com regulamentações de proteção de dados, como o GDPR, e abordar preocupações éticas em torno do uso de IA são críticos para construir e manter a confiança dos consumidores. Esta dissertação apresenta estudos de caso que demonstram a aplicação bem-sucedida de IA em diversas indústrias e destaca a importância de sua adoção. Originalidade/valor A privacidade dos dados, o viés algorítmico e a falta de transparência no trabalho de IA podem minar a confiança das partes interessadas, incluindo consumidores, reguladores e investidores. As empresas farmacêuticas, ao buscar integrar IA, enfrentam uma escolha: como criar um sistema sustentável que garantirá tanto a eficiência quanto a confiança.
Abramova et al. (Quarta,) estudaram esta questão.