Por Fabricio Sanchez, head de marketing e performance da HVOICE e HVAR.
O marketing que usa inteligência artificial apenas para escrever textos, anúncios e e-mails mais rápido já está ficando para trás. A produtividade criativa importa, mas não basta para sustentar vantagem competitiva por muito tempo. O verdadeiro salto está em usar IA para entender comportamento, antecipar intenção de compra e organizar jornadas mais relevantes. Por isso, a disputa não será vencida por quem produz mais conteúdo, e sim por quem decide melhor quando, como e por que falar com cada cliente.
Essa mudança vale para empresas B2B e B2C, ainda que apareça de formas diferentes. No varejo, por exemplo, a IA pode identificar clientes com maior chance de recompra, sugerir ofertas conforme histórico de navegação e ajustar campanhas em tempo real. Em uma empresa B2B, o mesmo raciocínio pode indicar quais contas estão mais próximas de uma decisão, quais leads perderam engajamento e quais abordagens comerciais têm maior probabilidade de avançar. Nos dois casos, o ponto central é que o valor não está na mensagem isolada, mas na capacidade de conectar dados, contexto e ação.
Segundo a McKinsey, a inteligência artificial generativa pode adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões por ano à economia global, com marketing e vendas entre as áreas mais impactadas. O dado é relevante porque mostra o tamanho da oportunidade, mas também ajuda a separar promessa de realidade. No entanto, há um erro evidente em tratar IA como um recurso de volume, usado apenas para multiplicar peças e campanhas. Esse valor será capturado por organizações capazes de transformar dados próprios em inteligência comercial.
Nesse processo, nem todo dado tem o mesmo peso. O sinal mais valioso tende a ser aquele que revela intenção real, e não apenas perfil demográfico. Histórico de compra, abandono de carrinho, frequência de acesso, resposta a ofertas anteriores, uso de produto e interação com canais próprios costumam dizer mais do que idade, cargo ou localização. O equívoco mais comum está em empilhar informações sem hierarquia, criando bases volumosas, pouco confiáveis e difíceis de acionar. Dados demais, quando mal organizados, produzem ruído em vez de personalização.
A hiperpersonalização só funciona quando parte de uma pergunta de negócio concreta. Uma empresa quer reduzir churn? Aumentar recompra? Melhorar conversão de leads qualificados? Diminuir CAC? A partir dessa escolha, faz sentido organizar os dados necessários, definir hipóteses e testar intervenções em uma jornada específica. Nesse sentido, começar pela tecnologia, sem esse recorte, costuma gerar projetos vistosos e pouco úteis. Começar por um problema mensurável permite que a IA deixe de ser experimento e passe a ser instrumento de crescimento.
De acordo com o BCG, empresas líderes em personalização crescem receita 10 pontos percentuais mais rápido ao ano do que as retardatárias e apresentam maiores índices de satisfação dos clientes. Isso reforça que personalização não é apenas uma questão de experiência ou sofisticação digital. Trata-se de eficiência econômica. Quando a comunicação é mais relevante, a empresa desperdiça menos mídia, aborda melhor seus públicos e reduz a dependência de campanhas genéricas para gerar resultado.
Há, porém, uma objeção legítima. Muitas empresas ainda não têm dados organizados, integração entre áreas ou maturidade analítica para falar em jornadas hiperpersonalizadas. O ponto é real, mas não deve servir como desculpa para limitar IA à produção de conteúdo. A saída mais responsável é escolher uma jornada prioritária e começar por ela. No varejo, pode ser a recuperação de clientes inativos. No B2B, pode ser a priorização de contas com maior propensão de compra. O importante é ligar dados a uma decisão concreta.
O risco está em acelerar práticas antigas com tecnologia nova. Uma empresa pode criar dezenas de variações de campanha em poucos minutos e continuar falando com o público errado, no canal errado e no momento errado. Nesse cenário, a IA aumenta velocidade, mas não aumenta inteligência. Pior ainda, pode ampliar abordagens invasivas, desperdício de verba e perda de confiança. Por essa razão, em um ambiente de maior atenção à privacidade, personalizar não significa perseguir o consumidor, e sim usar dados com contexto, consentimento e utilidade.
Segundo o Gartner, líderes de marketing esperam que a automação de trabalho impulsionada por IA mais do que dobre, saindo de 16% em 2026 para 36% até 2028. O avanço mostra que a tecnologia deve deixar de ser periférica e passar a influenciar a operação de marketing de forma estrutural. A pergunta central, no entanto, não será quantas tarefas foram automatizadas, mas quanto valor foi criado. Esse é o ponto decisivo: se a IA não melhora conversão, retenção, eficiência de mídia ou margem, ela continua sendo apenas uma promessa operacional.
O futuro do marketing será menos sobre produzir em escala e mais sobre decidir com precisão. A geração de conteúdo continuará tendo espaço, mas será apenas uma parte da engrenagem. A vantagem estará com empresas capazes de combinar criatividade, dados primários, governança e modelos analíticos para construir jornadas mais úteis, menos invasivas e mais rentáveis. A IA não substitui a estratégia de marketing. Ela expõe, com mais velocidade, quem tem estratégia e quem apenas automatizou improvisos.
