Temas de Dissertação de Marketing sobre Inteligência Artificial 2026
A IA generativa mudou o marketing mais depressa do que a literatura académica conseguiu acompanhar — o que é uma boa notícia para quem procura um tema de dissertação com lacunas genuínas por preencher. Este artigo reúne 20 temas de dissertação de Marketing sobre Inteligência Artificial, cada um com a pergunta de investigação que o torna executável, para complementar a lista geral de temas de Marketing já publicada neste site.
Porque é que este é o momento certo para este tema
A generalização de ferramentas de IA generativa no marketing — desde a criação de conteúdo até à personalização de anúncios — criou fenómenos de mercado que ainda não têm um corpo estabelecido de investigação académica portuguesa. Isso significa duas coisas para quem escolhe o tema: primeiro, é mais fácil encontrar uma lacuna genuína do que em construtos de marketing já amplamente estudados (como lealdade à marca em geral); segundo, é preciso ter mais cuidado a construir o enquadramento teórico, porque não há ainda um “manual” de teorias específicas para o tema — a maioria dos estudos ainda aplica teorias de aceitação de tecnologia (TAM, UTAUT) ou de confiança do consumidor a este novo contexto. Esta dupla natureza — tema quente, base teórica ainda a formar-se — é exatamente o que torna estes temas atrativos para dissertações de mestrado: a originalidade está garantida à partida, mas exige disciplina redobrada na revisão da literatura para não construir um enquadramento demasiado disperso. Vale também a pena considerar que muitos destes temas se prestam a colaboração com empresas reais — agências de marketing digital e departamentos de marketing de retalhistas online estão elas próprias a tentar perceber o impacto da IA na sua prática, o que pode facilitar o acesso a dados ou a participantes.
Eixo 1: Perceção e confiança face a conteúdo gerado por IA
- A divulgação de que um anúncio foi gerado por IA reduz a confiança do consumidor na marca?
- Consumidores conseguem distinguir influenciadores virtuais gerados por IA de influenciadores humanos, e isso afeta a credibilidade percebida?
- Como é que a perceção de “autenticidade” de uma marca é afetada quando o seu conteúdo de redes sociais é visivelmente gerado por IA?
- Que fatores explicam a aceitação ou rejeição de recomendações de produtos geradas por assistentes de IA conversacional?
- O uso de avatares de IA em atendimento ao cliente altera a satisfação percebida face ao atendimento humano, e em que condições?
Eixo 2: Personalização algorítmica e privacidade
- Até que ponto os consumidores portugueses toleram a personalização de anúncios baseada em IA em troca de relevância percebida, à luz do RGPD?
- Como é que a perceção de “vigilância” algorítmica afeta a intenção de compra em plataformas de e-commerce com recomendação por IA?
- A personalização excessiva (“creepy marketing”) tem um ponto de inflexão identificável a partir do qual reduz, em vez de aumentar, a intenção de compra?
- Que diferenças existem entre gerações (Geração Z vs. Millennials vs. Geração X) na tolerância à personalização algorítmica de anúncios?
Eixo 3: IA nas ferramentas de marketing
- Que fatores explicam a adoção de ferramentas de IA generativa (copy, imagem, vídeo) por PME portuguesas na sua estratégia de marketing digital?
- Chatbots com IA generativa melhoram a taxa de conversão face a chatbots com respostas pré-definidas, e em que tipo de produto essa diferença é maior?
- Como é que os profissionais de marketing portugueses avaliam a qualidade do conteúdo gerado por IA face ao conteúdo produzido internamente?
- Publicidade programática otimizada por IA tem melhor retorno sobre investimento do que a gestão manual de campanhas, em que segmentos de mercado?
- Que competências os profissionais de marketing consideram mais urgentes desenvolver face à generalização de ferramentas de IA nas agências portuguesas?
Eixo 4: Ética, transparência e regulação
- Como estão as marcas portuguesas a cumprir as exigências de transparência sobre conteúdo gerado por IA previstas no AI Act europeu?
- Que perceção têm os consumidores sobre a responsabilidade de uma marca quando um chatbot de IA fornece informação incorreta sobre um produto?
- Estudos de caso: como é que marcas portuguesas geriram crises de reputação relacionadas com o uso visível de IA em campanhas?
- Que critérios éticos os departamentos de marketing portugueses aplicam (formal ou informalmente) antes de publicar conteúdo gerado por IA?
- A divulgação obrigatória de conteúdo gerado por IA (rótulos, marcas de água) muda o comportamento de partilha do consumidor nas redes sociais?
- Como é que os códigos de autorregulação publicitária existentes se aplicam (ou não) a publicidade gerada inteiramente por IA?
Exemplo trabalhado: de tema a pergunta de investigação
Pegue no tema 1 do Eixo 1 e veja como se desenvolve numa proposta executável. Tema: “A divulgação de que um anúncio foi gerado por IA reduz a confiança do consumidor na marca?” Título provisório: “O efeito da divulgação de conteúdo publicitário gerado por Inteligência Artificial na confiança do consumidor: um estudo experimental.” Objetivo geral: analisar se a divulgação explícita de que um anúncio foi gerado por IA altera a confiança do consumidor na marca, face a um anúncio idêntico sem essa divulgação. Desenho sugerido: experimento entre-sujeitos com dois grupos (anúncio com rótulo “gerado por IA” vs. sem rótulo), medindo confiança na marca através de uma escala validada antes e depois da exposição. Enquadramento teórico de partida: teoria da divulgação de fonte (source disclosure) e literatura sobre confiança do consumidor em publicidade. Este é o nível de concretização que separa um “tema interessante” de um projeto de investigação pronto a submeter ao orientador.
Onde acompanhar a literatura mais recente sobre este tema
Como a área evolui rapidamente, vale a pena configurar alertas de novas publicações em vez de confiar apenas numa pesquisa única no início da tese. Revistas de referência como o Journal of Interactive Marketing, o Journal of Advertising e o International Journal of Research in Marketing publicam regularmente investigação sobre IA, publicidade e comportamento do consumidor — configure alertas de palavras-chave nas bases de dados da sua biblioteca para receber os novos artigos. Para acompanhar trabalhos ainda não publicados em revistas com revisão por pares — comum numa área que muda tão depressa — vale também a pena consultar as atas de conferências como as da AMA (American Marketing Association) e da EMAC (European Marketing Academy), que reúnem investigação recente antes de esta chegar às revistas.
Como escolher entre estes temas
Três critérios práticos para reduzir esta lista a um único tema: primeiro, verifique se consegue aceder à população ou amostra necessária — um tema sobre PME portuguesas exige acesso real a essas empresas, não apenas intenção de as contactar; segundo, escolha um tema onde já exista alguma literatura internacional aplicável (mesmo que não portuguesa), para não ficar sem enquadramento teórico; terceiro, prefira um tema que cruze IA com um único construto de marketing bem definido (confiança, intenção de compra, lealdade) em vez de tentar estudar múltiplos efeitos ao mesmo tempo. Um quarto critério, menos óbvio mas igualmente importante: pergunte se o tema envolve um desenho experimental (como o exemplo acima) ou um desenho de levantamento (survey) — os experimentos costumam ser mais rápidos de executar mas exigem mais cuidado na construção dos estímulos, enquanto os surveys exigem uma amostra maior mas são metodologicamente mais familiares à maioria dos orientadores de Marketing.
Depois de escolher o tema, o artigo sobre como formular as hipóteses de uma dissertação de Marketing mostra como transformar a pergunta de investigação numa hipótese testável, e o artigo sobre que escalas usar no questionário da tese de Marketing ajuda a escolher os instrumentos certos para medir cada construto listado acima.
Para a lista mais alargada de temas de Marketing por área (comportamento do consumidor, branding, digital, sustentabilidade, B2B), veja o artigo sobre 40 temas de dissertação de Marketing em Portugal — este artigo cobre em profundidade apenas o eixo da Inteligência Artificial, que a lista geral não desenvolve. Se o seu trabalho final for antes um plano de marketing aplicado em vez de uma dissertação académica clássica, o artigo sobre plano de marketing como trabalho final de mestrado mostra como um destes temas de IA pode ser adaptado a esse formato.
Perguntas Frequentes
É arriscado escolher um tema sobre IA por ser uma área tão recente?
O risco principal não é a novidade do tema, mas a escassez de literatura específica — pode ser preciso adaptar teorias de aceitação de tecnologia ou de confiança do consumidor a este novo contexto em vez de encontrar estudos prontos. Isso exige mais trabalho de enquadramento teórico, mas também torna mais fácil justificar a originalidade e relevância do estudo perante o júri.
Preciso de conhecimentos técnicos de IA para investigar estes temas?
Não. Todos os temas listados estudam a IA do ponto de vista do comportamento do consumidor ou da gestão de marketing — perceções, atitudes, decisões de adoção — não o funcionamento técnico dos algoritmos. O rigor exigido é metodológico (desenho do estudo, instrumentos, análise), não de engenharia informática.
Estes temas servem para dissertação de mestrado ou só para investigação de doutoramento?
A maioria destes temas é adequada a uma dissertação de mestrado, desde que delimitados a um único construto e a uma amostra viável no tempo disponível. Para uma tese de doutoramento, o mesmo eixo temático pode ser aprofundado com múltiplos estudos ou uma componente longitudinal.
Um desenho experimental é sempre melhor do que um survey para estes temas?
Não necessariamente — depende da pergunta. Perguntas sobre “o que causa” um efeito (por exemplo, se a divulgação de IA causa menor confiança) favorecem desenhos experimentais, que isolam melhor a causalidade. Perguntas sobre “o que está associado a” um comportamento em contexto real (por exemplo, que fatores explicam a adoção de ferramentas de IA por PME) favorecem surveys, que captam melhor a diversidade de situações reais.
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