Business Scientist. Doutor (2019), e Mestre (2015) em Administração de Empresas (Sistemas de Informação) pela FGV EAESP (Fundação Getulio Vargas - Escola de Administração de Empresas de São Paulo) - aprovado com distinção. Pós-doutorado (2021) em Administração (Difusão de Inovações) pela ESPM (Escola Superior de Propaganda e Marketing) de São Paulo. Desde 2018 é Professor e Pesquisador na Fundação Getulio Vargas (FGV IDE - Instituto de Desenvolvimento Educacional). Atualmente leciona nos cursos de MBA Executivo em Gestão Estratégica e Econômica de Negócios, e no curso de MBA Executivo em Business Analytics e Big Data, onde já supervisionou a elaboração de +100 trabalhos de término de curso (projetos analíticos aplicados) realizados em grupos de alunos, com uso de metodologia própria criada para a estruturação e execução de projetos, com rigor científico e relevância aplicada. Atuou como Teaching Assistant (TA) do curso de Mestrado Profissional em Gestão para a Competitividade (MPGC) da FGV EAESP, na disciplina de Metodologia dos Problemas Científicos, como responsável pelas atividades de atendimento às dúvidas dos alunos na redação das seções do trabalho do projeto de dissertação de mestrado, bem como na correção e proposição de adequações para os projetos dos alunos, cobrindo as 7 linhas de pesquisa do programa (Finanças e Controladoria, Gestão de Pessoas, Gestão da Saúde, Gestão de Supply Chain, Sustentabilidade, Tecnologia de Informação, e Varejo). Seus atuais interesses de pesquisa (acadêmica e aplicada) se agrupam em duas frentes de estudo: 1) Data & Analytics, Artificial Intelligence, Business Technology & Innovation - Data Science & Analytics para a tomada de decisão organizacional (exploração, modelagem, visualização de dados, data literacy, data storytelling), Business Analytics, Business Value, Análise de Dados, Ciência de Dados, Decision Analytics, Data-Driven Decision Making, Inteligência Artificial (aprendizado de máquina, e modelos de IA generativa), Digital Business, Business Model Innovation, Difusão de Inovações & Tecnologias, Technology and Innovation Management (TIM), Disruptive Innovation, Innovation Diffusion, e 2) Educação e Popularização da Ciência e Tecnologia (C&T) - Metodologia Científica; Produtividade, Rigor, Relevância e Impacto na Pesquisa Científica; Reflexão Crítica e o Pensamento Científico; Internacionalização da Pesquisa Científica; Revisões Sistemáticas da Literatura & Estudos Bibliométricos; Análise e Avaliação de Indicadores da Produção Científica.
Business Scientist. PhD (2019), and MSc (2015) in Management Information Systems (MIS) from FGV EAESP (Fundacao Getulio Vargas - Escola de Administracao de Empresas de Sao Paulo) - approved with distinction. Post-doctorate (2021) in Business Administration (Diffusion of Innovations) at ESPM (Escola Superior de Propaganda e Marketing) in Sao Paulo. Since 2018, he has been a Professor and Researcher at FGV IDE (Fundação Getulio Vargas - Institute for Educational Development). He currently teaches in the Executive MBA in Strategic and Economic Business Management, and in the Executive MBA in Business Analytics and Big Data, where he has supervised the elaboration of +100 end-of-course projects (applied analytical projects) carried out in groups of students, using his own methodology created for the structuring and execution of projects, with scientific rigor and applied relevance. He worked as a Teaching Assistant (TA) of the Professional Master's Degree in Management for Competitiveness (MPGC) at FGV EAESP, in the discipline of Methodology of Scientific Problems, as responsible for the activities of answering the students' doubts in the writing of the sections of the work of the master's dissertation project, as well as in the correction and proposal of adjustments for the students' projects, covering the 7 lines of research of the program (Finance and Controllership, People Management, Health Management, Supply Chain Management, Sustainability, Information Technology, and Retail). The current research interests (academic and applied) of Prof. Dr. José Favaretto are grouped into two study fronts: 1) Data & Analytics, Artificial Intelligence, Business Technology & Innovation | Data Science & Analytics for organizational decision making (exploration, modeling, data visualization, data literacy, data storytelling), Business Analytics, Business Value, Data Analytics, Data Science, Decision Analytics, Data-Driven Decision Making, Artificial Intelligence (machine learning, and generative AI models), Digital Business, Business Model Innovation, Diffusion of Innovations and Technologies, Technology and Innovation Management (TIM), Disruptive Innovation, Innovation Diffusion, and 2) Education and Popularization of Science & Technology (S&T) | Scientific methodology; Productivity, Rigor, Relevance and Impact in Scientific Research; Critical Reflection and Scientific Thought; Internationalization of Scientific Research; Systematic Literature Reviews & Bibliometric Studies; Analysis and Assessment of Scientific Production Indicators.
