Impacto da inteligência artificial no marketing : análise das frentes de pesquisa e bases teóricas seminais

Abstract

Resumo: Este estudo analisa a contextualização da Inteligência Artificial (IA) na área do marketing a partir da identificação das frentes de pesquisa e dos autores seminais e seus respectivos enfoques teóricos. A pesquisa adota uma abordagem quantitativodescritiva, utilizando a análise bibliométrica para mapear as frentes de pesquisa emergentes no campo da IA aplicada ao marketing. A coleta de dados foi realizada na Web of Science, com 507 artigos selecionados sobre IA no marketing. Para a análise dos dados, utilizou-se o software VOSviewer, que permitiu a visualização das principais palavras-chave, bem como a rede autoral seminal de cocitação. A análise revelou quatro áreas centrais de estudo: personalização e segmentação no marketing; confiança do consumidor; automação de processos; e IA aplicada à experiência do cliente. Essas áreas estão interconectadas, refletindo a crescente utilização da IA para otimizar as estratégias de marketing e melhorar a experiência do consumidor. A análise de cocitação revelou que as discussões teóricas estão convergindo em torno de temas-chave como personalização, confiança do consumidor e o papel da IA na otimização da experiência do cliente. Além disso, a pesquisa destacou a predominância de autores e estudos que exploram como as tecnologias emergentes impactam a relação entre empresas e consumidores. Este estudo contribui para a compreensão das tendências atuais no marketing digital e oferece insights para a aplicação ética e eficaz da IA no setor. Os resultados ajudam a consolidar um referencial teórico robusto, proporcionando uma base sólida para futuras investigações sobre IA no marketing

Abstract: This study analyzes the contextualization of Artificial Intelligence (AI) in marketing by identifying emerging research fronts and seminal authors with their respective theoretical frameworks. The research adopts a quantitative-descriptive approach, using bibliometric analysis to map emerging research trends in AI applied to marketing. Data collection was conducted through the Web of Science, selecting 507 articles related to AI in marketing. VOSviewer software was used for data analysis, enabling visualization of key terms and the seminal author cocitation network. The analysis revealed four central research areas: personalization and segmentation in marketing, consumer trust, process automation, and AI applied to customer experience. These areas are interconnected, reflecting the growing use of AI to optimize marketing strategies and enhance customer experiences. The cocitation analysis revealed that theoretical discussions are converging around key themes such as personalization, consumer trust, and the role of AI in optimizing customer experience. Furthermore, the research highlighted the predominance of authors and studies exploring how emerging technologies impact the relationship between businesses and consumers. This study contributes to understanding current trends in digital marketing and provides valuable insights for the ethical and effective application of AI in the sector. The results help consolidate a robust theoretical framework, offering a solid foundation for future investigations on AI in marketing