Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Celestino, Victor Rafael Rezende | - |
dc.contributor.author | Netto, André Magno Alencar | - |
dc.identifier.citation | NETTO, André Magno Alencar. Aplicação da inteligência artificial na otimização do processo de prospecção de clientes em empresas juniores. 2024. 63 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Administração, 2024. | pt_BR |
dc.description.abstract | Este trabalho investiga a aplicação da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta para
otimizar a prospecção de clientes em empresas juniores. A pesquisa utiliza a metodologia
Design Science Research (DSR) para desenvolver um modelo de automação que integra agentes
de IA com ferramentas tecnológicas, como Dify e Make, a fim de criar fluxos de trabalho
eficientes e personalizados. A revisão de literatura abrange temas como IA, marketing digital e
prospecção de clientes, servindo de base teórica para o projeto. O modelo proposto automatiza
tarefas-chave, como diagnóstico inicial, coleta de dados e envio de comunicações
personalizadas, ao mesmo tempo que combina essas soluções com interação humana
estratégica. Os resultados demonstram como a integração de IA e automação pode aumentar a
eficiência operacional, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. O estudo oferece um
plano de implementação prático e adaptável para empresas juniores que buscam inovação e
competitividade em um mercado dinâmico. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject.keyword | Empresa Júnior | pt_BR |
dc.subject.keyword | Clientes - relacionamento | pt_BR |
dc.title | Aplicação da inteligência artificial na otimização do processo de prospecção de clientes em empresas juniores | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-05-08T13:17:32Z | - |
dc.date.available | 2025-05-08T13:17:32Z | - |
dc.date.submitted | 2025-02-07 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/41700 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | This study investigates the application of Artificial Intelligence (AI) as a tool to optimize
client prospecting in junior enterprises. The research employs the Design Science Research
(DSR) methodology to develop an automation model that integrates AI agents with
technological tools such as Dify and Make, aiming to create efficient and personalized
workflows. The literature review covers topics such as AI, digital marketing, and client
prospecting, serving as a theoretical foundation for the project. The proposed model automates
key tasks, including initial diagnosis, data collection, and personalized communication delivery,
while strategically combining these solutions with human interaction. The results demonstrate
how the integration of AI and automation can enhance operational efficiency, reduce costs, and
improve the client experience. This study provides a practical and adaptable implementation
plan for junior enterprises seeking innovation and competitiveness in a dynamic market. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Administração
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