IA, IA generativa e IA com capacidade de atuação autônoma (IA agentic) no marketing
Diferentes capacidades exercem impactos variados no marketing.
A inteligência artificial refere-se a sistemas que analisam dados, identificam padrões e realizam previsões ou tomam decisões. Exemplos de uso da IA incluem prever quais clientes têm maior probabilidade de conversão ou de cancelamento (churn) e recomendar produtos utilizando modelos do tipo “pessoas como você também compraram”.
A IA generativa cria novos conteúdos (texto, imagens, vídeos ou código) com base em comandos (prompts) e dados.
Ela amplia o que os profissionais de marketing podem produzir e a velocidade com que o fazem. Exemplos incluem a geração de múltiplas versões de textos publicitários e a criação de e-mails personalizados em larga escala.
A IA com capacidade de atuação autônoma combina IA e IA generativa para planejar, decidir e executar tarefas em fluxos de trabalho e sistemas, com intervenção humana limitada. Exemplos incluem o ajuste contínuo de gastos com mídia com base no desempenho em tempo real e a orquestração de jornadas personalizadas do cliente.
À medida que esses agentes se tornam mais capazes, eles poderão impulsionar sistemas inteligentes e de auto-otimização que entregam resultados de negócios de forma contínua e em larga escala.
Os cinco pilares de capacidade do marketing “AI-first”
Os vencedores no marketing “AI-first” não serão as empresas que implementarem o maior número de ferramentas, mas sim aquelas que construírem um mecanismo que melhore continuamente e impulsione tanto o crescimento quanto a produtividade. Esse mecanismo dependerá de cinco capacidades específicas:
1. Insights contínuos
A capacidade de gerar insights contínuos consiste em transformar sinais provenientes de clientes, mercados e canais diretamente em decisões em tempo real. A implementação de IA generativa pode reduzir custos por meio da automação de processos, da diminuição da intervenção humana e de erros, e da aceleração de cronogramas.
Essa capacidade depende de fluxos constantes de dados estruturados e não estruturados provenientes de fontes próprias e de terceiros, de uma governança sólida e de protocolos avançados de proteção de dados (como, por exemplo, segurança como código).
2. Criatividade em escala
A criatividade em escala é a capacidade de produzir grandes volumes de conteúdo personalizado para consumidores e contextos específicos, mantendo a consistência da marca.
É possível incorporar agentes para monitorar continuamente grandes modelos de linguagem (LLMs), mecanismos de busca e ecossistemas de redes sociais, identificando tendências emergentes e mudanças na intenção do consumidor, para então gerar, testar e otimizar conteúdos relevantes tanto para humanos quanto para agentes de IA.
Essa capacidade aumenta tanto a eficiência quanto a eficácia. Os ciclos de campanha, que antes levavam de seis a dez semanas, agora podem ser executados no mesmo dia, e conteúdos cuja produção levava dias podem ser criados em minutos ou horas.
3. Hiperpersonalização
A hiperpersonalização é uma capacidade de aprendizado e adaptação contínuos que proporciona experiências personalizadas a cada indivíduo, em tempo real e em diversos canais. A personalização impulsionada por IA pode aumentar a satisfação do cliente em 15% a 20%, elevar a receita em 5% a 8% e reduzir o custo de atendimento em até 30%.
A hiperpersonalização baseia-se em dados de clientes limpos, acessíveis e protegidos; mecanismos de decisão em tempo real que determinam a melhor ação seguinte para cada cliente; sistemas de aprendizado por reforço que refinam continuamente as interações; e um sistema de gestão de ofertas que cataloga, gerencia, entrega e processa o resgate de ofertas em qualquer canal.
4. Marketing voltado para agentes de IA
O marketing voltado para agentes de IA (ou seja, o *agentic commerce*, ou comércio via agentes) consiste na capacidade de influenciar a forma como os sistemas de IA interpretam e recomendam um produto ou serviço.
As experiências mediadas por agentes são conversacionais, adaptáveis e de aprendizado contínuo. Isso marca uma mudança mais ampla: da economia da atenção para a economia da confiança, na qual os sistemas de recomendação determinam, cada vez mais, quais marcas são escolhidas.
Hoje, mais da metade dos consumidores já recorre à IA para orientar suas decisões de compra, o que coloca em risco parcelas significativas do tráfego tradicional de busca na web.
Não basta mais apenas ser visível; as marcas precisam ser "consumíveis" e inspirar confiança nas máquinas.
Projetar experiências voltadas para agentes exige que as empresas desenvolvam um mecanismo de conhecimento capaz de gerar, por exemplo: conteúdo que responda diretamente às dúvidas dos clientes; "sinais de credibilidade" que as máquinas possam ler e validar (como especificações detalhadas de produtos, avaliações verificadas e opiniões de especialistas); e informações constantemente atualizadas.
5. Orquestração contínua (*always-on*)
A orquestração contínua substitui os ciclos de campanhas por um marketing gerenciado e otimizado de forma ininterrupta,
por meio de equipes compostas por humanos e agentes autônomos.
Quando configurada adequadamente, a experiência indica que a orquestração contínua pode aumentar o ROI
de marketing em 30%. Além disso, ela pode reduzir o tempo que os profissionais de marketing dedicam a tarefas
de execução — que variava de 60% a 70% — para apenas 10% a 15%, liberando-os para focar em atividades de maior valor.
Esse nível de orquestração exige uma camada unificada de dados e orquestração, bem como diretrizes claras de governança
sobre como humanos e máquinas tomam decisões.
Uma organização líder em tecnologia de consumo reestruturou sua área de marketing para transformá-la em um motor de crescimento orientado pela IA.
A empresa incorporou agentes de marketing reutilizáveis para automatizar e otimizar a tomada de decisões em tempo quase real ao longo de fluxos de trabalho fundamentais: *insights* contínuos, criatividade em escala, hiperpersonalização,
comércio via agentes e orquestração contínua.
Fonte: Growth, Marketing & Sales Practice - From campaigns to continuous growth: AI capabilities shaping marketing
McKinsey & Company
