|
|
Atividade
| 137994 - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MARKETING |
| Período da turma: | 21/10/2026 a 05/05/2027
|
||||
|
|
|||||
| Descrição: | Detalhamento:
Introdução a Inteligência Artificial no Marketing Estudo dos fundamentos e aplicações da inteligência artificial nas estratégias de marketing digital. Análise de algoritmos de personalização, machine learning e automação de processos. Avaliação de impactos sobre a jornada do cliente, performance de campanhas e segmentação de públicos. Inteligência Artificial Generativa e Modelos de Linguagem no Marketing Estudo dos modelos generativos (como GPT, BERT e DALL-E) e sua aplicação no marketing digital. Criação automatizada de conteúdos, geração de insights, copywriting assistido por IA e inovação criativa com apoio de LLMs. Visão Computacional e Reconhecimento de Imagem no Marketing Exploração das técnicas de visão computacional aplicadas ao marketing, como reconhecimento facial, análise de imagens, rastreamento de emoções e análise visual de conteúdo de marca. Casos práticos em social listening, retail tech e publicidade visual. Chatbots e Assistentes Virtuais no Marketing Aplicações de IA conversacional em chatbots e assistentes virtuais. Design de fluxos de conversação, atendimento ao cliente automatizado, integração com canais de comunicação e personalização da experiência com base em machine learning. Inteligência Artificial Aplicada a Comunicação Disciplina voltada ao uso estratégico da Inteligência Artificial para otimizar comunicação de marcas e campanhas digitais. Aborda automação de mensagens, segmentação inteligente, personalização de conteúdo, análise de sentimentos, monitoramento de reputação e ferramentas de mídia social baseadas em IA, capacitando o aluno a criar estratégias de comunicação mais eficazes e orientadas por dados. Inteligência Artificial Aplicada ao Varejo Explora a aplicação da Inteligência Artificial no varejo digital e físico, incluindo personalização de ofertas, gestão de estoque preditiva, recomendação de produtos, análise de comportamento do consumidor e otimização de experiência de compra. A disciplina prepara profissionais para integrar soluções de IA que aumentem eficiência operacional, engajamento e conversão em ambientes varejistas. E-commerce e Inteligência Artificial Disciplina dedicada à utilização da Inteligência Artificial para impulsionar negócios de comércio eletrônico. Aborda personalização de jornada do cliente, análise de dados de vendas, automação de marketing, recomendações inteligentes, precificação dinâmica e estratégias de growth, capacitando o aluno a melhorar performance, conversão e fidelização em plataformas de e-commerce. Gestão de Pessoas e Inteligência Artificial no Marketing Análise das mudanças no perfil dos profissionais de marketing com a adoção de IA. Desenvolvimento de competências, gestão de equipes em ambientes híbridos e colaborativos, liderança adaptativa e cultura de inovação orientada por dados. Governança de Dados e Inteligência Artificial no Marketing Fundamentos de governança de dados com foco em marketing digital. Estruturação de bases de dados, qualidade e integridade da informação, compliance e accountability. Integração entre dados, algoritmos e tomada de decisão baseada em IA. Ética e Inteligência Artificial no Marketing Discussão crítica sobre os dilemas éticos relacionados ao uso de IA no marketing. Abordagem sobre viés algorítmico, manipulação de dados, transparência e responsabilidade. Avaliação de práticas éticas em campanhas digitais, personalização e coleta de dados. Negócios Disruptivos com Inteligência Artificial em Marketing Exploração de modelos de negócios baseados em tecnologias disruptivas, com foco em plataformas digitais, IA e inovação aberta. Análise de estratégias de crescimento exponencial, escalabilidade e transformação digital em empresas orientadas por dados. Customer Experience e Inteligência Artificial Estudo da experiência do cliente no ambiente digital, com foco em mapeamento da jornada, pontos de contato, percepção de valor e fidelização. Ferramentas e técnicas para mensuração de CX e aplicação de IA para personalização da experiência. Gestão Criativa e Inovação em Marketing Criatividade. Modelo de Criatividade tridimensional: repertório operacionalizável x capacidade de combinação x responsabilidades múltiplas. Teorias da Prática. Comunidades de prática. Metáforas generativas. Inovação. Mapeamento de práticas de relacionamento e proposição de prática inovadora (chatbot com IA). Tópicos Especiais em IA no Marketing Estudo de temas emergentes e avanços recentes no uso da Inteligência Artificial no marketing. Aborda tecnologias experimentais, cases inovadores, fronteiras éticas e o impacto futuro da IA nos negócios. Inclui debates com especialistas convidados e análise crítica de cenários prospectivos, promovendo visão atualizada e estratégica sobre tendências em marketing e inteligência artificial. Referências do módulo de inteligência artificial no marketing: BASHA, Mahabub. Impact of artificial intelligence on marketing. East Asian Journal of Multidisciplinary Research, v. 2, n. 3, p. 993-1004, 2023. BRINKER, Scott. Hacking Marketing: Agile Practices to Make Marketing Smarter, Faster, and More Innovative. São Paulo: Wiley, 2016. COPULSKY, Jonathan; WOLF, Michael. Inteligência Artificial e o Futuro do Marketing. São Paulo: Prentice Hall, 2021. DAVENPORT, Thomas H.; HARRIS, Jeanne G. Competindo com Big Data e Analytics: Estratégias de sucesso para obter insights e valor dos seus dados. Rio de Janeiro: Campus, 2017. ISLAM, Md Ahadul et al. Artificial intelligence in digital marketing automation: Enhancing personalization, predictive analytics, and ethical integration. Edelweiss Applied Science and Technology, v. 8, n. 6, p. 6498-6516, 2024. Feng, C. Botha, E., Pitt, L. (2024) From HAL to GenAI: Optimizing chatbot impacts with CARE. Business Horizons, 67(5), 537-548. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.04.012 LIEBERMAN, Michael. Making Marketing Automation Work for You. São Paulo: Prentice Hall, 2014. MARR, Bernard. Inteligência Artificial em Negócios: Como a IA Pode Mudar o Futuro do Trabalho. Rio de Janeiro: Elsevier, 2019. MATA, Mário Nuno; MARTINS, José Moleiro; INÁCIO, Pedro Leite. Collaborative innovation and absorptive capacity as an antecedent on IT firm financial performance. Journal of the Knowledge Economy, v. 15, n. 2, p. 6339-6361, 2024. MORAES, Gabriel; VARGAS, Rafael. Automação de Marketing: Tecnologias e estratégias para melhorar o desempenho das empresas. São Paulo: Atlas, 2019. Pedersen, C.L. (2023) The paradoxical marketer: Interpretations, illustrations, and implications. Business Horizons, 66(6), 765-776. Disponível em https://doi.org/10.1016/j.bushor.2023.04.002 PORTUGUEZ-CASTRO, May. Exploring the potential of open innovation for co-creation in entrepreneurship: a systematic literature review. Administrative Sciences, v. 13, n. 9, p. 198, 2023. REED, Catherine; WYNN, Martin; BOWN, Robin. Artificial Intelligence in Digital Marketing: Towards an Analytical Framework for Revealing and Mitigating Bias. Big Data and Cognitive Computing, v. 9, n. 2, p. 40, 2025. RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. São Paulo: Elsevier, 2013. SHARMA, Kapil Kumar; TOMAR, Manish; TADIMARRI, Anish. Optimizing sales funnel efficiency: deep learning techniques for lead scoring. Journal of Knowledge Learning and Science Technology, v. 2, n. 2, p. 261-274, 2023. WIRTZ, Jochen; PITARDI, Valentina. How intelligent automation, service robots, and AI will reshape service products and their delivery. Italian Journal of Marketing, v. 2023, n. 3, p. 289-300, 2023. WU, Chih‐Wen; MONFORT, Abel. Role of artificial intelligence in marketing strategies and performance. Psychology & Marketing, v. 40, n. 3, p. 484-496, 2023. VIJAYKUMAR, M.; VARSINI, Sri R.; MEERAN, Mappillai S. A study on chatbots and virtual assistants in customer engagement: a review. International Journal of Engineering and Management Research, v. 14, n. 1, p. 204-208, 2024. XIE, Xuemei; LIU, Xiaojie; CHEN, Jialing. A meta-analysis of the relationship between collaborative innovation and innovation performance: The role of formal and informal institutions. Technovation, v. 124, p. 102740, 2023 Avaliações, atividades complementares, trabalhos em grupo e interação. Realização das Provas EaD: as provas são disponibilizadas no dia seguinte a aula ao vivo. Atividades complementares: slides das aulas, material de leitura pré e pós-aula, bibliografia indicada, eventos, reportagens, artigos, entre outros. Esclarecimento de dúvidas via e-mail após as aulas ao vivo: caso os alunos ainda tenham dúvidas após a aula ministrada, estas serão encaminhadas para o professor e as respostas serão compartilhadas com os alunos. Interação em aula (trabalhos em grupo): durante a aula ao vivo serão utilizadas as ferramentas TalkShow, Zoom, Wooclap e outros de interação, para desenvolvimento e apresentação de trabalhos em grupo, sanar dúvidas com professor, compartilhar experiências com a turma, responder a enquetes que ajudam na fixação do conteúdo, entre outros. Chat: ferramenta do sistema acadêmico utilizada durante as aulas ao vivo para que os alunos enviem as dúvidas ao professor. O histórico do chat fica disponível nos materiais da aula após o término da aula ao vivo. *Disciplinas e ementas sujeitas a alteração. |
||||
| Carga Horária: |
113 horas |
||||
| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 1200 | ||||
| Ministrantes: |
Adriana Cristina Ferreira Caldana Daniel Furtado Camargo Daniel Godoy Zanco Eduardo Eugenio Spers Fabiano Castello de Campos Pereira Francisco Javier Sebastian Mendizabal Alvarez Jose Mauro da Costa Hernandez Josmar Andrade Sofia Batista Ferraz |
 voltar |
|
Créditos © 1999 - 2025 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP |