Este artigo investiga a convergência entre marketing preditivo, Data-Driven Marketing (DDM) e inteligência artificial (IA), destacando como essa integração está remodelando as estratégias de marketing e a gestão empresarial. A pesquisa evidencia os benefícios dessa abordagem, como a personalização das experiências do consumidor, a previsibilidade de comportamentos de mercado e a eficiência operacional, com exemplos práticos de empresas como Netflix e Amazon, que utilizam algoritmos para engajar e fidelizar clientes. Além disso, o estudo aborda a adoção do DDM em setores como varejo e saúde, nos quais se torna um diferencial competitivo. Contudo, a implementação dessas tecnologias enfrenta desafios significativos, incluindo a necessidade de garantir a qualidade dos dados, superar barreiras culturais e atender a regulamentações como a LGPD e o GDPR. Questões éticas, como viés algorítmico e concentração de informações, também são discutidas, ressaltando a importância de uma abordagem responsável. O artigo conclui que o futuro do marketing preditivo e do DDM é promissor, com a expectativa de que tecnologias emergentes, como IA explicável, computação quântica e Internet das Coisas (IoT), ampliem as capacidades de personalização e previsão. A colaboração entre empresas, governos e academia é considerada essencial para o desenvolvimento de práticas éticas. Em suma, a integração dessas ferramentas representa uma transformação estrutural que redefine o uso de dados e tecnologia, com potencial significativo para impactar indústrias e políticas públicas
This paper investigates the convergence between predictive marketing, Data-Driven Marketing (DDM), and artificial intelligence (AI), highlighting how this integration reshapes marketing strategies and business management. The research highlights the benefits of this approach, such as the personalization of consumer experiences, the predictability of market behaviors, and operational efficiency, with practical examples of companies such as Netflix and Amazon, which use algorithms to engage and retain customers. In addition, the study addresses the adoption of DDM in sectors such as retail and healthcare, where it becomes a competitive differentiator. However, implementing these technologies faces significant challenges, including the need to ensure data quality, overcome cultural barriers, and comply with regulations such as the LGPD and GDPR. Ethical issues, such as algorithmic bias and concentration of information, are also discussed, underscoring the importance of a responsible approach. The paper concludes that the future of predictive marketing and DDM is promising, with emerging technologies such as explainable AI, quantum computing, and the Internet of Things (IoT) expected to extend personalization and prediction capabilities. Collaboration between business, government, and academia is considered essential for the development of ethical practices. In short, integrating these tools represents a structural transformation that redefines the use of data and technology, with significant potential to impact industries and public policies.
