Presente e futuro da inteligência artificial no marketing

Professor e coordenador de pós da ESPM avalia que o desafio é quebrar mitos e compreender a inteligência artificial no marketing como aliada, e não inimiga

A Inteligência Artificial (IA) no marketing vem se consolidando cada vez mais na atualidade, conquistando espaço nos mais diversos setores e ampliando seus usos e aplicações. A IA está transformando o modo como empresas e marcas criam, personalizam e otimizam campanhas, além de automatizar tarefas, prever tendências e analisar dados com precisão, entre outros processos, tornando-os mais eficientes.

“O ponto chave é que as empresas que adotarem IA de forma estratégica terão uma vantagem competitiva clara sobre aquelas que ainda resistem à mudança. Afinal, operarão com mais eficiência, personalização e rapidez nas decisões de marketing”, diz Samir Nassif Palma, professor e coordenador da pós-graduação em Inteligência Artificial Aplicada ao Marketing da ESPM.

Em entrevista ao #Trendings, Palma explica o cenário atual sobre os usos e resultados da IA no marketing, os desafios que ela traz às empresas e quais competências os profissionais da área precisam desenvolver. Confira!

Eu vejo a IA revolucionando o marketing, principalmente por sua capacidade de processar grandes volumes de dados em alta velocidade e gerar insights que muitas vezes surpreendem até os próprios profissionais. Hoje, ferramentas de IA conseguem analisar padrões de comportamento do consumidor e ajustar campanhas em tempo real, algo que antes levava dias ou semanas.

Empresas como Google e Meta usam IA para otimizar anúncios de forma automatizada, maximizando conversões com precisão quase cirúrgica. Também há plataformas, como a Netflix e o Spotify, que entregam recomendações sob medida, algo impensável há alguns anos.

Além disso, a automação de campanhas permite testes e ajustes constantes, tornando o marketing mais dinâmico e assertivo.

Eu observo que as aplicações mais comuns estão na segmentação de público, automação de atendimento com chatbots, análise preditiva e criação de conteúdo.

No Brasil, varejistas como o Magazine Luiza utilizam IA para recomendar produtos e melhorar a experiência do consumidor, enquanto bancos digitais usam chatbots para atendimento personalizado. Outro exemplo é o iFood, que aplica IA para otimizar rotas de entrega, sugerir restaurantes com base no perfil do usuário e até prever a demanda em determinadas regiões, garantindo maior eficiência operacional.

Acredito que os desafios vão desde a qualidade dos dados até a cultura organizacional. Muitas empresas ainda não têm dados estruturados o suficiente para alimentar modelos de IA com precisão. Além disso, há preocupações legítimas com privacidade de dados e segurança, especialmente diante de regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Outro ponto de risco são as chamadas “alucinações da IA”, quando os modelos geram respostas imprecisas ou equivocadas.

No entanto, vejo esses desafios como questões que precisam ser praticadas e gerenciadas, não como barreiras para adoção da tecnologia. Com boas práticas e governança, a IA pode ser implementada e usada de forma ética e eficiente no marketing.

As marcas precisam investir não apenas em tecnologia, mas também no desenvolvimento de habilidades de dados e IA, como Data Literacy (Alfabetização em Dados) e AI Literacy (Alfabetização em Inteligência Artificial), entre seus colaboradores. Coletar e estruturar dados de forma estratégica é essencial, mas de nada adianta se as equipes não souberem interpretá-los e aplicá-los em decisões de negócio. Isso exige uma mudança cultural, onde o uso de dados e IA seja integrado no dia a dia da empresa.

Companhias como a Amazon já fazem isso, capacitando seus times para utilizar IA na personalização de experiências, previsão de demanda e automação de processos. Quanto mais uma organização souber transformar dados em vantagem competitiva, mais preparada estará para esse futuro.

O mais importante é entender a IA como uma ferramenta de automação para aumentar a produtividade e a eficiência das estratégias. Em vez de se preocupar com o funcionamento técnico da IA, o profissional de marketing deve buscar capacitação em IA aplicada, como a AI Literacy, aprendendo a utilizar ferramentas que automatizam tarefas, personalizam campanhas e otimizam decisões baseadas em dados.

O diferencial está no profissional saber interpretar os insights gerados pela ferramenta de IA e integrá-los de forma estratégica no dia a dia do marketing.

Sim, percebo bastante resistência.

Isso acontece principalmente por medo da substituição e insegurança sobre o impacto da IA no trabalho diário. Muitos profissionais temem que a automação reduza oportunidades ou torne algumas funções obsoletas, o que cria uma barreira natural à adoção.

Além disso, há um receio sobre a complexidade das ferramentas e sobre a capacidade de adaptação a um novo modelo de trabalho orientado por IA. Do lado das organizações, algumas ainda veem a IA como um custo elevado ou uma tecnologia que exige mudanças estruturais significativas.

No entanto, as empresas que já adotaram IA de forma estratégica mostram que a tecnologia não substitui talentos, mas potencializa a produtividade, permitindo que os profissionais se concentrem em atividades mais estratégicas e criativas.

O desafio está em quebrar esses mitos e demonstrar o valor da inteligência artificial como aliada, e não inimiga, na evolução do marketing.

A IA já é uma realidade no marketing, mas sua adoção ainda está em diferentes estágios, dependendo do mercado e do porte da empresa. Algumas organizações já operam com IA de forma madura, enquanto muitas empresas tradicionais ainda estão estruturando seus dados e testando modelos.

O que me chama atenção é que novas startups já nascem com IA incorporada no seu modelo de negócio, no seu DNA, o que lhes dá uma enorme vantagem competitiva sobre empresas que ainda estão tentando se adaptar. Essas startups conseguem escalar mais rápido, automatizar processos desde o início e oferecer experiências hiper personalizadas.

Isso reforça que a inteligência artificial não é apenas uma tendência passageira, mas um caminho sem volta no marketing.

1) AI Literacy ou Alfabetização em Inteligência Artificial

É a capacidade de compreender, utilizar e interagir de forma eficaz com ferramentas e conceitos de inteligência artificial.

No contexto do marketing e dos negócios, AI Literacy significa que os profissionais não precisam ser programadores ou cientistas de dados, mas devem entender como a IA funciona, suas aplicações práticas e como integrar essas tecnologias nas estratégias da empresa.

Principais aspectos:

Compreensão básica da IA: saber o que é IA, como funciona e quais são suas limitações;

Uso estratégico da IA: aplicação de IA para automação, personalização, análise de dados e otimização de campanhas;

Interpretação de insights: capacidade de analisar os dados gerados por IA e tomar decisões embasadas;

Ética e governança: conhecimento sobre privacidade, viés algorítmico e uso responsável da tecnologia.

Profissionais com AI Literacy estão mais preparados para aproveitar o potencial da inteligência artificial no marketing, tornando as estratégias mais eficientes e inovadoras.

2) Data Literacy ou Alfabetização em Dados

É a habilidade de ler, interpretar, analisar e utilizar dados para tomar decisões estratégicas.

Principais aspectos:

Compreensão de dados: saber o que são dados, como são coletados, organizados e utilizados;

Interpretação de métricas: conseguir analisar indicadores e extrair insights relevantes;

Tomada de decisão baseada em dados: utilizar informações para embasar estratégias de marketing, vendas e negócios;

Uso de ferramentas de análise: conhecer e aplicar softwares como Google Analytics, Power BI e planilhas avançadas;

Ética e privacidade de dados: entender regulamentações como a LGPD e o uso responsável das informações.

No marketing, profissionais com Data Literacy conseguem otimizar campanhas, segmentar públicos de forma mais eficiente e medir o impacto das estratégias com precisão.

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