O setor de marketing enfrenta um momento de ajuste de expectativas. Enquanto o entusiasmo em torno da inteligência artificial domina conferências e orçamentos, a execução real permanece defasada. Segundo dados do Gartner, os diretores de marketing (CMOs) destinam, em média, 15,3% de seus orçamentos para IA, mas apenas 30% das organizações se consideram maduras ou plenamente capacitadas. A lacuna entre a ambição tecnológica e a entrega de valor financeiro define o cenário atual, forçando líderes a questionar não apenas o que comprar, mas como capturar o retorno do que já foi investido.

A transição para a chamada IA 2.0 marca o fim da era do ganho puramente operacional. Se a IA 1.0 focava em economizar tempo — gerando conteúdo e fluxos de trabalho com maior velocidade —, a nova fase exige foco em resultados de negócio, como receita, retenção e conversão. A leitura editorial é que o mercado está saindo de uma fase de experimentação desordenada para um período de exigência de eficiência sistêmica. CMOs que persistirem em medir o sucesso apenas por horas economizadas correm o risco de perder a relevância estratégica e o suporte orçamentário até 2028.

O diagnóstico da McKinsey para a transformação

Em sua análise sobre como empresas líderes vencem com tecnologia, a McKinsey argumenta que a falha na captura de valor reside na natureza fragmentada dos projetos. Muitas organizações se perdem em pilotos isolados, confundindo pequenas automações com uma transformação estrutural. A consultoria identifica seis capacidades críticas, incluindo a necessidade de vincular cada iniciativa de IA a resultados financeiros claros no balanço patrimonial e a substituição da terceirização por talentos internos capacitados.

Além do capital humano, a infraestrutura operacional precisa ser revista. O modelo de trabalho em cascata, onde departamentos operam como corredores de revezamento, torna-se um gargalo. A recomendação é a transição para modelos baseados em plataformas multidisciplinares, onde a governança de dados é distribuída e a tecnologia é modular. Empresas que ainda dependem de processos manuais ou trocas informais de arquivos CSV estão, por definição, em desvantagem competitiva frente a concorrentes que já consolidaram o acesso a produtos de dados de alta qualidade.

O mecanismo da mudança operacional

O sucesso na implementação da IA depende da mudança na forma como as equipes operam. A adoção de ferramentas não é um evento único, mas um processo contínuo de gestão de mudanças. O desafio é superar a resistência cultural e a inércia dos processos legados. A automação eficaz requer que a tecnologia seja integrada ao fluxo de trabalho diário, eliminando silos entre analistas de dados, gestores de campanha e especialistas criativos.

Um exemplo prático dessa evolução pode ser observado em operadoras de iGaming, que reduziram drasticamente o tempo de execução de campanhas ao unificar bases de dados com IA de decisão. O ganho de tempo, embora valioso, é apenas o meio. O fim é a capacidade de orquestrar a mensagem correta para o cliente no momento preciso. A IA 2.0 atua, portanto, como uma camada de inteligência que permite a escalabilidade de decisões complexas, algo impossível de ser alcançado apenas com a força de trabalho humana tradicional.

Implicações para o ecossistema de marketing

Para as equipes de marketing, o futuro aponta para o conceito de 'marketing sem posição'. Em vez de papéis rígidos, as estruturas vencedoras são aquelas onde a IA atua como um facilitador universal, permitindo que diferentes profissionais executem tarefas diversas com suporte de dados em tempo real. Isso exige que as plataformas de tecnologia ofereçam flexibilidade, integrando IA nativa com ferramentas externas e aplicações customizadas para necessidades específicas de cada negócio.

Para os stakeholders, a mensagem é clara: o investimento deve escalar proporcionalmente à prontidão da organização. Líderes que conseguem medir o impacto financeiro direto da IA tendem a alocar volumes maiores de orçamento, criando um ciclo virtuoso de maturidade. A tensão reside, contudo, na capacidade das empresas brasileiras de adaptarem suas estruturas organizacionais, muitas vezes ainda presas a hierarquias que dificultam a agilidade necessária para essa nova realidade tecnológica.

Perspectivas e o desafio da execução

O que permanece incerto é a velocidade com que as organizações conseguirão migrar de uma mentalidade de 'ferramentas de produtividade' para uma de 'plataformas de valor'. A resistência à mudança organizacional é, quase sempre, um obstáculo maior do que a própria limitação tecnológica. Observar como as empresas equilibram a governança centralizada com a inovação distribuída será o principal indicador de sucesso nos próximos anos.

O mercado continuará a separar aqueles que tratam a IA como uma despesa de TI daqueles que a utilizam como um pilar de crescimento. A pergunta fundamental para os gestores não é se a empresa será reestruturada pela IA, mas se essa transformação será conduzida de forma deliberada ou se será uma reação tardia a um mercado que não perdoa a ineficiência.

Com reportagem de [Brazil Valley](/categoria/Inteligência Artificial)

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