Introdução: por que falamos de um ponto de inflexão em IA no marketing
A adoção acelerada de modelos de inteligência artificial (IA) e das plataformas que os suportam está mudando a arquitetura do marketing moderno. Conforme reportado por Julia Hood para o Business Insider, Lou Cohen, chief digital officer da EY, afirmou que o marketing está em um verdadeiro “ponto de inflexão” em relação à IA, observando o potencial da tecnologia para transformar segmentação de audiência e aumentar a eficiência de campanhas publicitárias (HOOD, 2026). Esta análise detalhada explora as implicações estratégicas e operacionais dessa transformação, oferecendo um roteiro prático para profissionais e líderes que precisam alinhar tecnologia, dados e governança.
Contexto: o que significa “ponto de inflexão” e por que é importante
O termo “ponto de inflexão” refere-se a uma mudança abrupta na dinâmica de um sistema, em que pequenas diferenças no momento ou na abordagem levam a resultados substancialmente diferentes. No contexto do marketing, a combinação de modelos avançados de IA — incluindo aprendizado de máquina, modelos de linguagem grande (LLMs) e soluções de machine learning operacionalizadas — e o refinamento contínuo de infraestrutura de dados está propiciando um ambiente onde decisões que antes eram heurísticas ou baseadas em amostras podem ser automatizadas, testadas e escaladas com precisão quase em tempo real.
Segundo Hood, Cohen destaca que essa convergência dá aos profissionais a chance de refinar a segmentação, otimizar gasto em mídia e aumentar a relevância criativa das mensagens (HOOD, 2026). Para organizações que dependem de marketing digital, reconhecer esse ponto de inflexão é crucial para não perder competitividade.
IA no marketing: benefícios diretos na segmentação de audiência
A segmentação de audiência é um dos pilares do marketing digital e, historicamente, tem evoluído de segmentos demográficos amplos para microsegmentos baseados em comportamento. A IA avança esse processo de forma exponencial ao:
– Agregar fontes de dados heterogêneas (CRM, navegação web, comportamento em apps, dados de terceiros e sinais transacionais) e inferir perfis de audiência de forma dinâmica.
– Identificar padrões não lineares e correlações entre atributos que humanos não detectam facilmente, permitindo a criação de segmentos acionáveis com maior propensão de conversão.
– Atualizar segmentos em tempo real com base em sinais comportamentais recentes, reduzindo latência entre ação do usuário e personalização.
Esses ganhos em segmentação se traduzem em mensagens mais relevantes, aumento da taxa de cliques (CTR), melhor desempenho em funis de conversão e, ultimamente, maior retorno sobre investimento de marketing (ROI). Conforme apontado por Cohen, a IA pode intensificar a eficácia dos anúncios ao entregar conteúdo certo para a audiência certa no momento certo (HOOD, 2026).
Eficiência de anúncios: como a IA otimiza investimento e performance
A eficiência em anúncios envolve maximizar resultados (conversões, receita, awareness qualificado) com menor custo. A IA contribui de várias formas:
– Otimização de lances programáticos: algoritmos de aprendizado de máquina ajustam lances em tempo real considerando probabilidade de conversão, contexto de inventário e custo por aquisição alvo.
– Criatividade orientada por dados: IA auxilia na geração e seleção de variações criativas que ressoam com segmentos específicos, usando testes multivariados mais rápidos e automação na experimentação.
– Alocação dinâmica de orçamento: modelos preditivos redistribuem verbas entre canais e campanhas conforme desempenho e sazonalidade prevista.
– Predição de desempenho: modelos de atribuição baseados em IA oferecem previsões mais acuradas de impacto incremental por canal, reduzindo desperdício de mídia.
Ao combinar essas capacidades, equipes de marketing conseguem reduzir custos por conversão e aumentar o retorno geral das campanhas. Essa mudança operacional também exige novas métricas e dashboards orientados a resultados acionáveis.
Tecnologias habilitadoras: modelos, plataformas e infraestrutura de dados
Para aproveitar a IA no marketing, as organizações precisam combinar três camadas tecnológicas:
– Modelos de IA: modelos supervisionados para segmentação e score de propensity; modelos de recomendação; LLMs para criação de conteúdo e atendimento; modelos de previsão de churn e lifetime value.
– Plataformas de orquestração: plataformas de dados e orquestração que permitem execução de campanhas multicanal com personalização em escala, integração com DSPs, SSPs e redes sociais.
– Infraestrutura de dados: data lakes, CDPs (Customer Data Platforms), pipelines ETL/ELT e governança de dados que assegurem qualidade, rastreabilidade e compliance.
Sem integração robusta entre essas camadas, gains de IA serão limitados. Cohen destaca que a transformação não é apenas sobre modelos, mas sobre como modelos se encaixam em processos e fluxos de decisão (HOOD, 2026).
Desafios comuns: privacidade, vieses e governança
A adoção de IA no marketing enfrenta desafios significativos que não podem ser negligenciados:
– Privacidade e conformidade: leis como LGPD exigem tratamento cuidadoso de dados pessoais. Estratégias de IA precisam incorporar princípios de privacidade desde a concepção, como anonimização, minimização e bases legais claras.
– Vieses em modelos: modelos treinados com dados enviesados podem replicar ou amplificar discriminações, impactando negativamente a marca e gerando riscos legais e reputacionais.
– Transparência e explicabilidade: stakeholders e reguladores demandam explicações sobre decisões automatizadas, exigindo modelos interpretáveis ou camadas de explicabilidade.
– Segurança dos dados: pipelines de dados e modelos são alvos para ataques (exfiltração de dados, envenenamento de modelos). Governança de segurança é mandatória.
– Operacionalização e competências: equipes de marketing frequentemente carecem de cientistas de dados, engenheiros de machine learning e arquitetos de dados para implementar e manter soluções de IA.
Esses desafios implicam que a adoção deve ser gradual e sustentada por políticas de governança — algo que Cohen e a EY enfatizam como parte essencial da jornada (HOOD, 2026).
Estratégia prática para adoção de IA em marketing
Profissionais e líderes de marketing podem seguir um roteiro pragmático:
1. Diagnóstico e priorização: identificar casos de uso de alto impacto (segmentação, atribuição, otimização de creative) e mapear maturidade de dados.
2. Fundamentos de dados: consolidar fontes em uma CDP confiável, assegurar qualidade e governança.
3. Provas de conceito (PoCs): executar PoCs controlados para validar hipóteses de valor com KPIs claros.
4. Escala e operacionalização: após validação, integrar modelos nas plataformas de orquestração e automação de campanhas.
5. Medição e aprendizado contínuo: estabelecer métricas (CAC, LTV, ROAS, incrementality) e frameworks de experimentação.
6. Capacitação e governança: treinar times, definir políticas de ética e privacidade, implementar controles de segurança.
Essa abordagem incremental permite demonstrar valor rápido, reduzir riscos e construir confiança organizacional.
Casos de uso exemplares
Alguns casos de uso que ilustram o impacto da IA no marketing:
– Segmentação preditiva para cross-sell: identificar clientes com alta probabilidade de compra adicional e orquestrar campanhas personalizadas.
– Otimização de criativos com LLMs e modelos multimodais: gerar variações de anúncios e usar aprendizado por reforço para eleger as versões que performam melhor.
– Chatbots avançados e atendimento conversacional: reduzir atrito na jornada de compra e qualificar leads automaticamente.
– Atribuição incrementality: usar experimentação e modelos de causal inference para mensurar o impacto real dos canais.
– Previsão de churn e retenção ativa: antecipar risco de churn e automatizar ofertas relevantes para retenção.
Cada caso exige integração técnica e validação rigorosa para garantir resultados replicáveis.
Medição e KPIs recomendados na era da IA
A mensuração é central para justificar investimentos em IA. KPIs recomendados:
– ROI e ROAS (return on ad spend): métricas de eficiência financeira.
– CAC (custo de aquisição de clientes) e LTV (lifetime value): para avaliar sustentabilidade do modelo de negócio.
– Incrementality: valor incremental gerado por campanhas, avaliado via testes controlados.
– Taxas de conversão por segmento: mensurar eficácia da segmentação.
– Tempo de ciclo de otimização: quão rápido modelos e campanhas se ajustam a novos dados.
Além de métricas clássicas, incluir métricas de governança e risco, como conformidade com consentimento e métricas de fairness dos modelos.
Competências organizacionais necessárias
Para operacionalizar IA de forma eficaz, as organizações precisam combinar competências:
– Ciência de dados e engenharia de machine learning: para desenvolver, treinar e manter modelos.
– Engenharia de dados: para garantir pipelines robustos e qualidade.
– Marketing analítico e growth: para traduzir insights em ações de campanha.
– Privacidade e compliance: para alinhar operações à legislação.
– Liderança estratégica: para priorizar investimentos e promover mudança cultural.
Formação interna e parcerias com provedores de tecnologia e consultoria podem acelerar a jornada.
Aspectos éticos e regulatórios
A responsabilidade ética deve permear a estratégia de IA em marketing. Práticas recomendadas:
– Avaliação de impacto de privacidade e explicabilidade antes do deployment.
– Monitoramento contínuo de vieses e performance dos modelos.
– Transparência com consumidores sobre uso de IA e personalização.
– Mecanismos de consentimento claros e gerenciáveis.
A conformidade com a LGPD no Brasil e com normas internacionais deve ser um requisito para qualquer projeto de IA em marketing.
Riscos de não agir: custo da inércia
Ignorar o ponto de inflexão da IA pode resultar em perda de competitividade. Riscos da inércia incluem:
– Perda de participação de mercado para concorrentes que otimizam mídia e mensuração com IA.
– Aumento do custo de aquisição por campanhas menos eficientes.
– Incapacidade de personalizar em tempo real conforme as expectativas de consumidores.
– Dificuldade de atrair talentos técnicos e parceiros estratégicos.
Portanto, a ação deliberada e planejada é preferível à hesitação.
Recomendações práticas para líderes de marketing
Para transformar intenção em resultados, recomendo:
– Estabelecer um comitê de IA com representantes de marketing, dados, TI e compliance.
– Priorizar casos de uso com ROI claro e ciclos de validação curtos.
– Investir em infraestrutura de dados e integração entre sistemas.
– Aderir a práticas de governança e auditoria de modelos.
– Desenvolver uma estratégia de talento que combine contratação e requalificação.
– Monitorar continuamente resultados e adaptar abordagem conforme aprendizado.
Essas ações permitem capturar o potencial da IA sem comprometer ética e conformidade.
Conclusão: transformar potencial em vantagem competitiva
As observações de Lou Cohen, conforme reportado por Julia Hood, ressaltam um momento crítico para o marketing: a IA não é apenas uma ferramenta incremental, mas um catalisador de mudanças na forma como audiências são segmentadas, anúncios são otimizados e resultados são mensurados (HOOD, 2026). Organizações que estruturarem dados, adotarem governança e testarem rapidamente hipóteses terão maior probabilidade de transformar potencial técnico em vantagem competitiva mensurável. Para profissionais de marketing e executivos, o imperativo é claro: entender, priorizar e operacionalizar IA com responsabilidade.
Referências e fonte:
HOOD, Julia. EY’s chief digital officer says marketing is at an AI ‘inflection point’. Business Insider, 23 fev. 2026. Disponível em: https://www.businessinsider.com/ai-transformation-marketing-says-eys-lou-cohen-2026-2. Acesso em: 23 fev. 2026.
Fonte: Business Insider. Reportagem de Julia Hood. EY’s chief digital officer says marketing is at an AI ‘inflection point’. 2026-02-23T22:18:26Z. Disponível em: https://www.businessinsider.com/ai-transformation-marketing-says-eys-lou-cohen-2026-2. Acesso em: 2026-02-23T22:18:26Z.
