A Inteligência Artificial está mudando o marketing porque reduziu drasticamente a distância entre ter uma ideia e conseguir colocá-la em prática.
Criar textos, analisar dados, pesquisar mercados, produzir imagens, desenvolver protótipos, automatizar processos e testar hipóteses são tarefas que podem ser realizadas hoje em uma velocidade que seria difícil imaginar poucos anos atrás.
Mas existe um detalhe importante nessa transformação:
a IA não transforma automaticamente uma empresa em uma empresa melhor de marketing.
Ela simplesmente aumenta sua capacidade de execução.
E isso significa que uma boa estratégia pode ser executada muito mais rápido — mas uma estratégia ruim também.
A grande transformação talvez não esteja, portanto, nas ferramentas de Inteligência Artificial. Está naquilo que empresas, agências e profissionais serão capazes de fazer com elas.
Inteligência Artificial aplicada ao marketing é o uso de modelos e sistemas capazes de auxiliar empresas em atividades como pesquisa, criação de conteúdo, análise de dados, automação, mídia, atendimento, personalização e tomada de decisão.
Na prática, a IA pode participar de praticamente todas as etapas do marketing.
Pode ajudar a pesquisar um mercado antes de uma campanha.
Pode analisar centenas de comentários de clientes em busca de padrões.
Pode sugerir diferentes abordagens para um anúncio.
Pode criar uma primeira versão de uma landing page.
Pode analisar os resultados de campanhas.
Pode auxiliar um atendimento comercial.
Pode encontrar padrões em uma base de dados que levariam horas para serem identificados manualmente.
Mas existe uma diferença enorme entre usar Inteligência Artificial e construir uma operação de marketing melhor com Inteligência Artificial.
Essa diferença será cada vez mais importante.
Durante muitos anos, uma das principais limitações do marketing foi a distância entre estratégia e execução.
Uma pessoa poderia identificar uma oportunidade, mas precisava envolver diferentes profissionais e ferramentas até conseguir testar sua hipótese.
Imagine uma ideia simples:
“E se criássemos uma ferramenta que analisasse automaticamente as principais dúvidas dos nossos clientes?”
Poucos anos atrás, isso poderia envolver briefing, planejamento, programação, design, integração, testes e investimento considerável antes mesmo de sabermos se a ideia funcionaria.
Hoje, dependendo da complexidade, a Inteligência Artificial permite criar um primeiro protótipo em horas ou dias.
É justamente essa transformação que Leonardo Secundo, ex-diretor de Marketing e Growth da Alura, abordou durante o CMO Summit 2026. Segundo ele, a IA está aproximando o profissional de marketing da construção e experimentação de soluções, reduzindo a divisão tradicional entre quem pensa e quem executa tecnologia.
A lógica passa a ser muito mais próxima de:
IDEIA → PROTÓTIPO → TESTE → DADO → APRENDIZADO → NOVO TESTE
Isso muda profundamente a dinâmica do marketing.
Existe um conceito particularmente interessante nessa transformação: o profissional de marketing como builder, ou construtor.
Durante muito tempo, profissionais de marketing foram vistos principalmente como pessoas ligadas à criatividade, comunicação, campanhas e construção de narrativas.
A Inteligência Artificial está adicionando outra camada a esse profissional.
Agora ele também pode construir.
Pode criar uma automação.
Pode prototipar uma ferramenta.
Pode organizar e interpretar uma base de dados.
Pode desenvolver um agente de IA.
Pode criar rapidamente uma landing page experimental.
Pode transformar uma hipótese em algo que possa ser colocado diante de clientes reais.
No CMO Summit, Secundo apresentou justamente essa mudança de um marketing concentrado na campanha para um marketing capaz de construir e testar soluções. Em um dos exemplos, relatou ter criado em duas semanas um protótipo para unificar informações de diferentes pontos de contato com clientes — algo que, segundo ele, um desenvolvedor experiente poderia ter feito muito mais rapidamente, mas que antes provavelmente nem estaria ao alcance direto de um profissional de marketing.
Essa história é interessante não pelo tempo necessário para desenvolver o protótipo.
Mas porque mostra que a barreira entre imaginar e construir está diminuindo.
Provavelmente essa é uma das perguntas mais comuns desde a popularização da Inteligência Artificial generativa.
Mas talvez ela esteja mal formulada.
A questão mais interessante não é simplesmente:
“A IA vai substituir profissionais?”
É:
“O que passa a ser esperado de um profissional quando parte do trabalho que antes levava horas pode ser realizada em minutos?”
Porque a IA já consegue escrever textos, produzir imagens, gerar vídeos, analisar dados, criar código e automatizar tarefas.
Isso inevitavelmente altera determinadas funções.
Mas, ao mesmo tempo, aumenta a importância de outras capacidades.
Entender o problema.
Fazer boas perguntas.
Conhecer o consumidor.
Interpretar dados.
Criar hipóteses.
Definir prioridades.
Entender posicionamento.
Tomar decisões.
Em outras palavras:
Quanto mais barata fica a execução, mais valiosa tende a se tornar a capacidade de decidir o que deve ser executado.
Esse talvez seja um dos efeitos mais interessantes da Inteligência Artificial no marketing.
Durante algum tempo, simplesmente ter acesso a determinadas tecnologias representava uma vantagem competitiva.
Isso está desaparecendo rapidamente.
ChatGPT, Gemini, ferramentas de automação, geração de imagens, produção de vídeos e análise de dados estão se tornando acessíveis para praticamente qualquer empresa.
O acesso à tecnologia deixa de ser o diferencial.
O próprio debate apresentado no CMO Summit caminha nessa direção: mais importante do que acumular ferramentas é desenvolver equipes capazes de transformar os recursos disponíveis em aplicações concretas.
E isso cria um paradoxo.
Quanto mais poderosa fica a Inteligência Artificial, menos vantagem existe simplesmente em possuir Inteligência Artificial.
Se todos têm acesso às mesmas ferramentas, a diferença volta para aquilo que existe antes do prompt:
a capacidade de entender o problema.
Esse é um ponto que costuma ficar de fora das discussões sobre IA.
A Inteligência Artificial aumenta produtividade.
Mas produtividade não significa necessariamente resultado.
Uma empresa pode usar IA para produzir 100 posts por mês.
Mas se ninguém quiser consumir aqueles conteúdos, ela simplesmente conseguiu produzir conteúdo irrelevante mais rapidamente.
Pode criar dezenas de anúncios.
Se a oferta estiver errada, terá dezenas de anúncios vendendo uma oferta errada.
Pode automatizar o atendimento.
Se o processo comercial for ruim, terá um processo ruim funcionando automaticamente.
Pode gerar milhares de palavras para SEO.
Se o conteúdo não responder adequadamente às necessidades de quem pesquisa, terá apenas aumentado a quantidade de páginas existentes na internet.
Por isso:
A Inteligência Artificial não corrige uma estratégia ruim. Ela pode simplesmente executá-la em uma velocidade muito maior.
E essa talvez seja uma das principais competências que as empresas precisarão desenvolver nos próximos anos: saber onde utilizar IA — e onde ela não resolve o problema.
Na prática, essa transformação já pode ser observada em diferentes áreas.
Pesquisa e inteligência de mercado: grandes volumes de informações podem ser organizados e analisados rapidamente, ajudando empresas a identificar dúvidas, comportamentos, concorrentes e oportunidades.
Criação de conteúdo: IA pode auxiliar na pesquisa, estruturação, redação, adaptação e distribuição de conteúdos. O ganho não precisa estar em publicar mais, mas em pesquisar e produzir melhor.
Publicidade: ferramentas de IA já participam da criação, segmentação, distribuição e otimização de campanhas em plataformas como Google e Meta.
Análise de dados: informações que antes ficavam espalhadas em relatórios podem ser interpretadas e cruzadas com muito mais velocidade.
Atendimento: agentes e automações podem responder perguntas, classificar contatos, organizar informações e auxiliar equipes comerciais.
Personalização: mensagens, ofertas e experiências podem ser adaptadas com base em diferentes contextos e perfis.
SEO e GEO: além de disputar posições nos mecanismos de busca tradicionais, empresas começam a pensar em como suas marcas, produtos e informações são compreendidos e recuperados por sistemas de Inteligência Artificial.
E esse último ponto abre uma nova transformação.
Durante muitos anos, uma estratégia digital tinha um objetivo relativamente claro:
aparecer no Google.
Isso continua extremamente importante.
Mas agora existe uma nova camada.
As pessoas também estão fazendo perguntas diretamente para sistemas como ChatGPT, Gemini e outras ferramentas de Inteligência Artificial.
Em vez de receber apenas uma lista de links, o usuário pode receber uma resposta construída pela própria IA.
Isso muda parte da disputa por visibilidade.
No SEO, buscamos aumentar a capacidade de uma página aparecer nos mecanismos de busca.
No GEO — Generative Engine Optimization —, trabalhamos também para aumentar as chances de uma empresa, marca ou conteúdo ser compreendido e utilizado em respostas produzidas por mecanismos generativos.
Não significa que SEO deixou de existir.
Muito pelo contrário.
GEO é uma extensão de um bom trabalho de SEO.
Site estruturado, conteúdo relevante, clareza sobre a empresa, autoridade, presença em fontes externas e consistência das informações continuam importantes.
A diferença é que agora não estamos disputando somente posições.
Também estamos disputando respostas.
Talvez ainda mais.
Existe uma tentação de imaginar que, se as pessoas começarem a utilizar Inteligência Artificial para pesquisar, os sites perderão importância.
Mas existe outro lado dessa história.
Para compreender uma empresa, sistemas de busca e IA precisam encontrar informações sobre ela.
O site continua sendo uma das principais fontes controladas pela própria organização para explicar:
quem ela é;
o que faz;
quais serviços oferece;
onde atua;
quem são seus profissionais;
quais problemas resolve;
e sobre quais assuntos possui conhecimento.
Mas existe uma diferença importante:
o que sua empresa diz sobre ela mesma é apenas uma parte da construção de autoridade.
Outras páginas, veículos, avaliações, clientes, menções e fontes externas ajudam a formar um conjunto muito mais amplo de sinais sobre uma marca.
Por isso, a construção de presença digital tende a ultrapassar cada vez mais os limites do próprio site.
A Inteligência Artificial também coloca as próprias agências diante de uma transformação.
Se uma empresa consegue gerar um texto em segundos, simplesmente entregar textos perde valor.
Se consegue produzir dezenas de imagens, produzir imagens deixa de ser suficiente.
Se consegue criar campanhas automaticamente, apertar os botões de uma plataforma deixa de ser diferencial.
O valor precisa subir um nível.
Para uma agência, isso significa entender profundamente o negócio do cliente, conectar marketing com vendas, interpretar dados, construir posicionamento, testar hipóteses e decidir onde tecnologia realmente pode gerar vantagem.
É uma ideia que defendemos há bastante tempo na Elefante:
Marketing não começa pela plataforma. Começa pelo negócio.
A IA não enfraquece essa ideia.
Ela a torna ainda mais importante.
Um erro comum é começar procurando ferramentas.
“Qual IA devemos contratar?”
“Qual automação devemos instalar?”
“Qual agente devemos criar?”
Talvez a ordem devesse ser inversa.
Comece procurando problemas.
Onde sua equipe perde mais tempo?
Quais informações importantes estão espalhadas?
Quais tarefas se repetem diariamente?
Onde existem decisões sendo tomadas sem dados?
Quais hipóteses nunca são testadas porque seriam caras ou demoradas demais?
Onde clientes estão abandonando a jornada?
Depois disso, a lógica pode ser simples:
PROBLEMA → HIPÓTESE → IA → TESTE → MÉTRICA → APRENDIZADO → ESCALA
A tecnologia entra depois da identificação do problema.
Não antes.
Nos próximos anos, dizer que uma empresa “usa Inteligência Artificial” provavelmente será tão pouco diferenciador quanto dizer hoje que ela “usa internet”.
Praticamente todas usarão.
Algumas superficialmente.
Outras profundamente.
Algumas para produzir mais.
Outras para compreender melhor.
Algumas para reduzir custos.
Outras para criar produtos e experiências que antes não seriam possíveis.
Por isso, a pergunta mais importante talvez não seja:
“Qual ferramenta de Inteligência Artificial devemos usar?”
Mas:
“Qual problema do nosso negócio conseguimos resolver melhor agora que temos Inteligência Artificial?”
Essa mudança parece pequena.
Mas separa empresas que simplesmente adotam tecnologia daquelas que aprendem a transformá-la em vantagem competitiva.
Porque a IA pode acelerar quase tudo.
Inclusive a direção errada.
