Artefato de inteligência artificial generativa para personalização da estratégia Omnichannel no varejo

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Busnelo, Maicon Rafael
• Orientador(a): Gonçalves, Roberto Birch
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Comércio varejista; Inteligência artificial; Administração; Comportamento do consumidor
• Palavras-chave em Inglês: Retail trade; Artificial intelligence; Management; Consumer behavior
• Link de acesso: https://repositorio.ucs.br/11338/14673

A crescente complexidade da jornada do consumidor no varejo, impulsionada por transformações digitais profundas e aceleradas, tem exigido das empresas uma atuação mais integrada, responsiva e personalizada nos múltiplos canais de interação. Nesse cenário, o avanço recente das tecnologias de Inteligência Artificial, especialmente dos modelos de linguagem generativa, tem ampliado as possibilidades de personalização em escala, tornando-se um dos vetores centrais da inovação estratégica no setor. No entanto, apesar desse avanço tecnológico, a literatura e a prática empresarial ainda carecem de soluções sistematizadas que articulem de forma eficaz a Inteligência Artificial à estratégia Omnichannel, especialmente no contexto de pequenas e médias empresas, que enfrentam desafios estruturais, operacionais e financeiros para acompanhar essa transformação. Esta pesquisa propõe a aplicação de Inteligência Artificial Generativa, por meio de um artefato baseado em um GPT customizado, com a finalidade de personalizar a aplicação da estratégia Omnichannel em empresas varejistas. A pesquisa foi conduzida sob os princípios da metodologia Design Science Research (DSR), contemplando a construção de um modelo teórico para a aplicação da IA Generativa à personalização da estratégia Omnichannel, posteriormente operacionalizado em um artefato funcional integrado à plataforma ChatGPT. O artefato foi configurado para realizar diagnósticos, gerar recomendações personalizadas e oferecer análises adaptadas à realidade de empresas com diferentes níveis de maturidade digital, com base na avaliação de sete dimensões críticas da experiência do cliente no varejo. Os testes empíricos, conduzidos em três empresas varejistas de pequeno porte, demonstraram a eficácia do artefato na personalização, evidenciando sua capacidade de gerar recomendações estratégicas e personalizadas mesmo em contextos com infraestruturatecnológica limitada. As contribuições teóricas incluem o avanço no entendimento da integração entre IA Generativa e estratégias Omnichannel, bem como a aplicação inovadora da metodologia DSR no desenvolvimento de soluções baseadas em Large Language Models (LLMs). No campo prático, esta tese oferece um artefato acessível, replicável e potencialmente escalável, que pode apoiar empresas varejistas na personalização da experiência do cliente, promovendo sua transformação digital com base em Inteligência Artificial aplicada. [resumo fornecido pelo autor]