El futuro del marketing digital en Brasil

integrando la inteligencia artificial en las estrategias de venta online

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2025.v25i3.3140

Palabras clave:

Inteligência Artificial, Marketing Digital, Varejo Online

Resumen

Objetivo: Analizar la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en las estrategias de marketing digital del comercio minorista online brasileño, evaluando su impacto en la personalización de la experiencia del consumidor y la efectividad de las campañas de marketing.

Metodología: La investigación consiste en un ensayo teórico con un enfoque exploratorio y argumentativo. Se utilizaron conceptos teóricos y evidencia empírica para construir un argumento consistente sobre la aplicación de la IA en el marketing digital y sus implicaciones para el comercio minorista en línea.

Originalidad y Relevancia: Este estudio forma parte de un vacío teórico en la literatura nacional sobre marketing digital, destacando la integración de la IA en un contexto aún poco explorado. La relevancia radica en la necesidad de comprender cómo la IA puede transformar las prácticas de marketing y la competitividad en la industria minorista.

Resultados principales: Los resultados muestran que la adopción de la IA puede aumentar significativamente la personalización de las ofertas y la efectividad de las campañas. Sin embargo, desafíos como la desigualdad socioeconómica y el acceso limitado a la tecnología limitan la implementación exitosa de estas estrategias.

Contribuciones teóricas y metodológicas: Las implicaciones teóricas incluyen una mejor comprensión del papel de la IA en el comportamiento del consumidor y la gestión del comercio minorista digital. Metodológicamente, el estudio aporta un marco analítico que puede ser utilizado en futuras investigaciones sobre la adopción de tecnología en marketing.

Contribuciones sociales a la gestión: Incluyen la necesidad de capacitación de los empleados y el desarrollo de políticas que promuevan la inclusión digital, asegurando que las innovaciones tecnológicas beneficien ampliamente a todas las partes interesadas.

Biografía del autor/a

Luciano Augusto Toledo, Universidade Presbiteriana Mackenzie

Doutor em Administração pela FEA-USP-  professor PPI da Universidade Presbiteriana Mackenzie 

Sidney Maçazzo Caigawa, Faculdade de Ensino Superior do Interior Paulista - FAIP

Mestre em Administração pela FEA-USP e professor na Faculdade de Ensino Superior do Interior Paulista - FAIP

Citas

Accenture. (2019). How artificial intelligence boosts conversion rates. Disponível em: https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence. Acesso em 15 de julho de 2024.

Accenture. (2025). How artificial intelligence boosts conversion rates. Disponível em: https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence. Acesso em 15 de julho de 2024.

Anthropic. (2024). Claude 3: Technical overview. Disponível em: https://anthropic.com/claude-3. Acesso em 15 de julho de 2024.

Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm). (2023). Setor de e-commerce no Brasil. Disponível em: https://www.abcomm.org.br/noticias/setor-de-e-commerce-no-brasil. Acesso em 15 de julho de 2024.

Boston Consulting Group. (2019). Winning the ’20s: A leadership agenda for the next decade. Disponível em: https://www.bcg.com/publications/2019. Acesso em 15 de julho de 2024.

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.

Costa, F. A. (2019). Metodologia da pesquisa científica: fundamentos e aplicações. Editora Atlas.

Costa, R. (2019). Metodologia científica: Princípios e práticas. São Paulo, Brasil: Atlas.

Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.

Ebit-Nielsen. (2023). E-commerce no Brasil: Relatório anual 2023. Disponível em: https://www.ebit.com.br/relatorio-anual-2023. Acesso em 15 de julho de 2024.

Ebit-Nielsen. (2024). Relatório sobre o comércio eletrônico no Brasil 2024. Disponível em: https://www.ebit.com.br/relatorio-ecommerce. Acesso em: 22 de janeiro de 2025.

E-commerce Brasil. (2023). Relatório anual do e-commerce no Brasil. Disponível em: https://www.ecommercebrasil.com.br/relatorio-anual-2023. Acesso em 15 de julho de 2024.

E-commerce Brasil. (2025). Relatório anual do e-commerce no Brasil. Disponível em: https://www.ecommercebrasil.com.br/relatorio-anual-2025. Acesso em 15 de julho de 2024.

Gartner. (2021). Artificial intelligence in retail. Disponível em: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases. Acesso em 15 de julho de 2024.

Google. (2024). Gemini Advanced: Multimodal AI. Disponível em: https://gemini.google.com. Acesso em 15 de julho de 2024.

Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155-172. Disponível em: https://doi.org/10.1177/1094670517752459.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. (2024). Panorama da inclusão digital no Brasil. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/indicadores. Acesso em: 22 de janeiro de 2025.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). (2023). Pesquisa nacional por amostra de domicílios. Disponível em: https://biblioteca.ibge.gov.br/index.php/biblioteca-catalogo?view=detalhes&id=2101727. Acesso em 15 de julho de 2024.

McKinsey & Company. (2020). The future of retail: How artificial intelligence is transforming the industry. Disponível em: https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights. Acesso em 15 de julho de 2024.

McKinsey & Company. (2025). AI-driven personalization in e-commerce: Driving customer engagement and revenue. Disponível em: https://www.mckinsey.com/insights. Acesso em: 22 de janeiro de 2025.

Microsoft. (2023). GitHub Copilot. Disponível em: https://github.com/copilot. Acesso em 15 de julho de 2024.

MidJourney. (2024). MidJourney Version 6. Disponível em: https://midjourney.com. Acesso em 15 de julho de 2024.

Oliveira, L., & Souza, M. (2021). Desafios e oportunidades do marketing digital no Brasil. Revista Brasileira de Marketing, 20(2), 45-60. Disponível em: https://doi.org/10.1037/rbm20210201.

OpenAI. (2023). GPT-4 technical report. Disponível em: https://openai.com/gpt-4. Acesso em 15 de julho de 2024.

Perplexity AI. (2024). Perplexity Pro: Real-time answers. Disponível em: https://perplexity.ai. Acesso em 15 de julho de 2024.

Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach. Pearson.

Smith, J., Brown, A., & Johnson, P. (2022). Artificial intelligence in marketing: Strategies and applications. Journal of Marketing Research, 59(3), 123-145. Disponível em: https://doi.org/10.1177/0022243720980046.

Smith, J., Brown, K., & Johnson, R. (2022). Artificial intelligence in digital marketing: Trends and implications. Journal of Marketing Technology, 18(2), 112-130.

Stability AI. (2024). Stable Diffusion XL Turbo. Disponível em: https://stability.ai. Acesso em 15 de julho de 2024.

Varese Retail. (2024). Varejo digital e marketplaces no Brasil. Disponível em: https://vareseretail.com.br/2024/04/26/varejo-digital-e-marketplaces-no-brasil. Acesso em 15 de julho de 2024.

xAI. (2023). Introducing Grok. Disponível em: https://x.ai/grok. Acesso em 15 de julho de 2024.

Publicado

2025-06-30

Cómo citar

Toledo, L. A., & Caigawa, S. M. (2025). El futuro del marketing digital en Brasil: integrando la inteligencia artificial en las estrategias de venta online. Revista Gestão & Tecnologia, 25(3), 327–343. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2025.v25i3.3140

Número

Sección

ENSAIO