A inteligência artificial ampliou muito a capacidade de execução do marketing.
Mas, quanto mais fácil fica fazer, mais importante se torna decidir o que realmente vale a pena fazer.
Em quase toda conversa sobre marketing hoje, em algum momento a inteligência artificial entra na pauta. A pergunta costuma ser: “O que estamos fazendo com IA?”
E é compreensível. Novas ferramentas surgem o tempo todo, concorrentes anunciam iniciativas, fornecedores apresentam possibilidades e existe uma sensação de que ficar parado significa ficar para trás. Por isso, muitas empresas começaram rapidamente a incorporar IA às suas rotinas: ferramentas de texto para conteúdo, geração de imagens, chatbots, agentes para organizar informações, automações para diferentes etapas do marketing.
Tudo isso aumenta a capacidade de execução.
Mas existe uma pergunta anterior, e talvez mais importante: O que queremos que toda essa capacidade ajude a empresa a alcançar? Quando adoção não significa resultado
Os números ajudam a colocar essa discussão em perspectiva.
Em 2025, o MIT, no relatório The GenAI Divide, analisou 300 implementações públicas e ouviu 153 líderes. Segundo o estudo, 95% dos pilotos de IA generativa analisados não haviam gerado impacto mensurável no resultado das empresas.
O BCG chegou a uma conclusão semelhante por outro caminho. Em uma pesquisa com mais de 1.250 empresas, apenas 5% estavam gerando valor com IA em escala, enquanto 60% relatavam ganhos mínimos de receita e custos. (1) (2)
Outro dado chama a atenção de quem trabalha com marketing: segundo o estudo do MIT, mais da metade dos orçamentos destinados à IA generativa estava concentrada em ferramentas de vendas e marketing, enquanto os maiores retornos apareciam na automação de processos internos. (1)
Isso não significa que IA não funcione no marketing. Significa que ter acesso à ferramenta e saber onde ela pode gerar valor são coisas diferentes.
Fazer mais ficou fácil. Escolher continua difícil.
Um modelo de linguagem consegue produzir dezenas de versões de um anúncio em poucos minutos. Pode sugerir títulos, organizar uma pesquisa, resumir informações, estruturar apresentações ou criar variações de conteúdo. Essa capacidade é enorme.
Mas a IA não conhece, por si só, a história por trás das decisões da empresa. Não sabe quais atributos foram construídos ao longo dos anos, quais escolhas de posicionamento foram feitas, quais relações importam para aquele negócio ou quais nuances fazem aquela marca ser reconhecida pelo mercado. Para produzir algo coerente com tudo isso, ela precisa receber direção.
E esse não é exatamente um problema novo.
Há muito tempo vemos empresas produzirem campanhas, sites, apresentações e conteúdos sem que exista clareza suficiente sobre o que aquelas iniciativas deveriam construir. A diferença é que a IA tornou a execução muito mais rápida.
E, quando a capacidade de execução aumenta, a qualidade das escolhas que vêm antes dela se torna ainda mais importante.
Existe também um risco para a diferenciação
Em 2024, os pesquisadores Anil Doshi e Oliver Hauser publicaram na Science Advances um experimento sobre criatividade e inteligência artificial. Parte dos participantes escreveu contos com ideias sugeridas por IA; outra parte realizou a tarefa sem essa ajuda. Os textos produzidos com apoio da tecnologia foram avaliados como mais criativos e mais bem escritos.
Mas também ficaram mais parecidos entre si. (3)
Individualmente, os trabalhos melhoraram. Coletivamente, houve uma redução da diversidade. Para marcas, essa é uma discussão relevante.
Se empresas do mesmo setor utilizam ferramentas semelhantes, alimentadas por informações semelhantes e recebem respostas a partir de comandos também semelhantes, existe o risco de que a comunicação comece a convergir.
Os textos ficam corretos. Os sites ficam bem escritos. As apresentações parecem profissionais. Mas fica mais difícil reconhecer quem está falando.
Identidade raramente desaparece de uma vez. Ela pode se diluir aos poucos, em pequenas decisões de comunicação que individualmente parecem pouco importantes, mas que, somadas, tornam a marca cada vez menos particular.
Por isso, usar IA bem também exige saber o que não pode ser terceirizado para ela.
Quando a urgência passa a orientar as decisões
Há ainda outra questão. Parte das decisões relacionadas à IA não começa necessariamente em um problema concreto do negócio. Começa na percepção de que é preciso acompanhar o movimento do mercado. O concorrente lançou alguma coisa. O conselho perguntou. Uma nova ferramenta apareceu. Todo mundo está falando sobre o assunto. A pressão é legítima.
Mas velocidade sem critério pode simplesmente fazer a empresa chegar mais rápido ao lugar errado. Segundo o BCG, as empresas que vêm conseguindo capturar mais valor com IA fazem um movimento diferente: primeiro redesenham o trabalho a partir dos objetivos do negócio. A tecnologia entra depois, a serviço dessas escolhas. (2)
Para o marketing, o princípio é o mesmo. Antes de perguntar qual ferramenta usar, é preciso saber qual problema estamos tentando resolver, qual resultado queremos produzir e o que precisa continuar sendo reconhecível como nosso.
Onde entra a senioridade em marketing
É justamente nesse espaço que a experiência de um CMO faz diferença.
Não necessariamente para colocar mais iniciativas em movimento, mas para ajudar a empresa a estabelecer critérios, definir prioridades e decidir onde vale — ou não — colocar energia e investimento. O empresário conhece profundamente seu negócio. O time conhece a operação. As agências e os parceiros dominam suas especialidades. As ferramentas ampliam a capacidade de todos eles. Mas alguém precisa conectar essas partes à direção que a empresa escolheu seguir.
No caso da IA, isso começa antes da escolha da tecnologia.
É preciso ter clareza sobre o posicionamento da marca, o que ela representa, para quem existe e quais critérios devem orientar sua comunicação. Com essa base, a IA pode ser extremamente útil para resumir pesquisas, organizar dados de CRM, testar variações, apoiar análises e acelerar diferentes etapas da execução.
Mas decisões como posicionamento, prioridades estratégicas e a mensagem central de um lançamento continuam exigindo contexto, repertório e julgamento. E a régua para avaliar o resultado também precisa mudar. Produzir cinquenta conteúdos a mais por mês pode demonstrar produtividade. Pipeline, margem, conversão, recompra ou fortalecimento da marca dizem muito mais sobre o impacto dessa produtividade no negócio.
Primeiro direção. Depois execução.
Na metodologia da handz, existe uma razão para o primeiro gate se chamar Direcionar. Antes de Construir e Ativar, precisamos entender onde a empresa está, para onde quer ir e o que a torna diferente. Não porque o plano precise permanecer imutável. Ao contrário. Quando existem critérios claros, a empresa consegue incorporar novas ferramentas e responder às mudanças do mercado sem precisar rediscutir sua identidade a cada novidade.
A IA ganha força justamente depois disso. Ela pode acelerar muito aquilo que a empresa já decidiu que precisa fazer. Mas não deveria ocupar o lugar de quem decide.
Talvez, portanto, exista uma pergunta mais interessante para a próxima reunião do que: “O que estamos fazendo com IA?”
Experimente perguntar: “O que precisamos construir nos próximos doze meses e onde a IA pode realmente nos ajudar a chegar lá?” A resposta provavelmente dirá mais sobre o futuro do marketing da empresa do que a lista de ferramentas que ela já contratou. Conheça um pouco mais sobre a metodologia da handz aqui
Referências (1) MIT NANDA. The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology, jul. 2025. Pesquisa com 52 entrevistas com executivos, 153 líderes respondentes e análise de 300 implementações públicas. handz_Artigo_IA_executa_quem_de… (2) BOSTON CONSULTING GROUP (BCG). The Widening AI Value Gap: Build for the Future 2025. Boston: BCG, set. 2025. Pesquisa com mais de 1.250 empresas. handz_Artigo_IA_executa_quem_de… (3) DOSHI, Anil R.; HAUSER, Oliver P. Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 2024.