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✍️ Na última edição: Zero-Click Marketing: como prosperar quando toda a internet sabota teu site

Nós do marketing vivemos constantemente sob o dilema de “fazer mais com menos”, todos os anos as metas aumentam, mais uma coisa aparece entre os pratos que já equilibramos enquanto nosso orçamento não acompanha os desafios.

Com os espaços mais saturados do que nunca, marketing está ainda mais difícil e o lado “entregar mais” já é desfiador, com cada vez menos CMOs reportando que superam a meta, seja aquisição, retenção ou ROI. (Gartner CMO Spend 2026).

E essa recuperação precisa vir com menos dinheiro disponível. O mesmo estudo mostra o orçamento de marketing andando de lado pelo terceiro ano seguido, mesmo diante do encarecimento dos canais e de novas linhas aparecendo no orçamento.

Nesse cenário, a inteligência artificial foi a aposta de absolutamente todo mundo para resolver esse dilema.

Com a IA conseguiremos combinar produtividade com qualidade em um nível sem precedentes. Ouvimos histórias de empresas com centenas (ou milhares) de agentes autônomos, times inteiros sendo substituídos por IA e outras anedotas populares no LinkedIn e nos eventos.

Fazer mais com menos não só é possível, como é fácil.

Não demorou para tomarmos um top-down em relação à isso e hoje, cerca de 15% do orçamento de marketing já vai para IA (aquele mesmo orçamento que não cresceu).

Mas, ao invés de melhorar, piorou. O potencial da IA é inegavelmente grande e esperavam que conseguíssemos dobrá-la a nossa favor. Exceto que…

E assim a solução virou a terceira perna de um problema insolúvel, e agora vivemos um trilema.

Não duas, mas três exigências acontecendo ao mesmo tempo e você não pode abrir mão de nenhuma delas: entregar mais crescimento com o mesmo orçamento enquanto aceleram a adoção de IA.

Zao-Sanders analisou 12.637 casos reais de uso na pesquisa publicada na HBR e registra que ROI declarado é raro. Crescimento aparece quase sempre como anedota, não como número.

A Deloitte mediu que só 25% das empresas levaram 40% ou mais dos pilotos pra produção. E que 37% usam IA de forma superficial, sem mudar processo de negócio nenhum.

A Salesforce mediu que 75% dos profissionais de marketing adotaram IA e que 84% ainda admitem rodar campanha genérica.

E a Gartner registra que quase um terço dos líderes seniores não está vendo o retorno esperado.

O uso amador de IA tem seus benefícios, mas eles não são relevantes o suficiente para serem notados, mensurados e reportados. E algumas coisas atrapalham esse processo:

Assim cada um resolve do seu jeito, e voltamos para o problema 1 dos ganhos privados.

O estudo de Marc Zao-Sanders e Sara Biuk agrupou o uso de IA em 100 categorias, com 63 sendo diretamente relacionados com algum tipo de trabalho, como aconselhamento de carreira, melhorar a tomada de decisão ou editar um texto.

Mas essa concentração tem pouco efeito no meio corporativo. Esses usos até permitem que a pessoa trabalhe mais rápido, mais barato ou melhor, mas não são iniciativa corporativa, centralizada, são pessoas fazendo por conta própria.

A maioria dos casos de uso predominantes escalaram para o top 10 de um ano pra outro, indicando mudanças na forma de uso da IA, mas ainda estão muito longe de serem transformacionais.

Terapia e companhia é o caso de uso soberano pelo segundo ano consecutivo, sozinho representa 11% dos registros analisados (um crescimento absurdo, pois em 2025 garantiu o primeiro lugar com 5%).

Autonomous Agentic Operations está na sexta posição mais tem apenas 500 citações, menos de 4% dos casos.

Se a IA não trouxe mais crescimento, resta a outra metade da promessa: pelo menos faço o mesmo com menos gente e outros recursos, certo?

Errado.

Em áreas que vem operando enxutas pós-pandemia, como o marketing, não sobrou headcount pra cortar. De forma geral, o mercado eliminou os excessos entre 2022 e 2026.

Já em funções que demitiram apostando em IA (como desenvolvimento, suporte) estão recontratando porque a entrega ficou aquém do prometido.

Some isso ao custo da IA. O dinheiro economizado com layoffs foi direcionado para bancar a IA, mas seus custos escalonaram rápido demais e “tendências” como token maxxing foram logo substituídas pela necessidade de um uso mais consciente.

Com IA, o máximo que poderíamos esperar era fazer mais com o mesmo, nunca com menos.

Pra começar, mais de 15% daquele orçamento que não aumentou está indo pra IA. Sem grana nova, o marketing tirou esse dinheiro de alguma iniciativa.

E além disso, o tempo que a IA economiza nunca foi planejado pra virar corte de custo. Ele já estava reservado, na cabeça da liderança, pra virar mais entrega com a mesma equipe.

A Gartner perguntou o que CMOs esperam do time como resultado direto do tempo economizado com IA e as respostas foram:

Nenhuma das três é economia. Todas as três são fazer mais.

No fim, a ferramenta que reduziria custos virou custo variável, difícil de estimar.

Alguns elementos do marketing tornam esse trilema insolúvel, pelo menos para a maioria das lideranças.

De um lado, temos CMOs insatisfeitos, com 70% dos deles dizendo que os processos internos de marketing ainda não estão maduros o suficiente pra implementar e escalar IA.

Do outro, a própria liderança é incompetente. A Gartner projeta que até 2027, falta de letramento em IA vai estar entre os três principais motivos de CMOs serem substituídos em grandes empresas.

CMOs não estão ignorando a IA, mas existe uma desconexão entre antecipar a ruptura e reconhecer a transformação pessoal necessária pra liderá-la. O CMO precisa construir o letramento pra priorizar casos de uso de alto impacto e gerir risco, senão a IA vira algo que acontece ao redor dele, não algo que ele lidera.

É impossível acompanhar tudo que acontece no momento, e não to falando apenas de novos modelos, martech e casos de uso, mas de estratégia e operação também. Os dados são abundantes:

O Zao-Sanders cunhou esse termo na pesquisa da HBR, brincando com "slop", palavra do ano da Merriam-Webster em 2025. Descreve o pensamento preguiçoso induzido por uso excessivo de IA.

Ele mostra que pelo menos um quarto dos casos de uso do topo envolve pedir que a máquina faça parte do pensamento: terapia e companhia, conselho de relacionamento, decisão mais informada, organizar a vida, rascunhar email, gerar ideias.

Esse é o caminho para atrofiar o raciocínio.

A barreira pra obter output é tão baixa que dá vontade de recorrer à IA antes de ter pensado direito no que você quer.

Ao ir na máquina primeiro, você nega ao próprio cérebro a chance de resolver aquilo sozinho. Outros estudos chamam isso de dívida cognitiva, que você pagará com juros no futuro.

Sem elaborar o pensamento, você desenvolve falso senso de rigor. A máquina se esforça pra te agradar e te convence de que aquilo é uma boa ideia, um bom plano.

Você sai da sessão com a sensação de ter pensado muito. Tudo que fez foi ler, e olhe lá.

Aprendemos a fazer mais com menos e acredito que vamos resolver o problema dos 3 corpos também.

O que é importante concluir a partir do detalhamento dessa edição é que as empresas não tem um problema de investimento em IA, mas um problema de competência.

Dois dados da Gartner apontam pra esse caminho:

Mas não será fácil. 70% dizem que a área não está pronta, 80% dizem que a equipe tem medo, 60% reconhecem lacunas de habilidade.

Até a próxima quinta, 10h07.