*Cristian Gallegos

A paixão por inovação costuma render apresentações lindas, verbas animadas e aquela sensação gostosa de que estamos “na fronteira”. O problema é que fronteira demais também cansa. Quem passou pelos surtos coletivos de Second Life, meta horizon, realidade virtual, realidade aumentada e outras promessas embaladas a vácuo já conhece o roteiro: uma parte vira negócio real, outra parte vira piada de evento corporativo, e uma terceira fica naquele limbo sofisticado onde a tecnologia existe, mas o problema que ela resolve continua procurando resultado.

Existe um dado que diz muito sobre o momento atual. Segundo a Deloitte (2025), mais de dois terços das empresas afirmam que 30% ou menos de seus experimentos com IA generativa devem chegar à escala nos próximos três a seis meses. Ao mesmo tempo, 78% pretendem aumentar os investimentos em IA. Traduzindo para quem já viu hype demais: a empolgação corre de Ferrari, mas a mudança real ainda pega trânsito.

Isso conversa diretamente com a tese mais importante e mais ignorada do marketing recente: empresa madura não se apaixona pela ferramenta, se apaixona pelo problema. Porque, quando o encantamento é com a tecnologia em si, qualquer solução vira desculpa para parecer atualizada. E aí nasce a aberração executiva de querer reunião em realidade virtual quando uma boa videoconferência já resolve tudo sem exigir avatar, óculos, bateria, enjoo e paciência franciscana.

No marketing, a conta da sofisticação vazia aparece rápido. A Gartner (2025) identificou que a utilização do stack de martech caiu para 49% no ano passado. Metade da tecnologia comprada, integrada, apresentada em comitê e defendida em orçamento simplesmente não está sendo plenamente usada. É o equivalente corporativo de montar uma cozinha de chef para fazer misto-quente (ou, nham, esquentar coxinha no microondas).

E a coisa fica ainda mais didática quando a conversa vai para IA em marketing. Outra pesquisa da Gartner mostrou que 45% dos líderes de martech com agentes de IA em piloto ou produção dizem que as capacidades oferecidas pelos fornecedores não atendem às expectativas de performance prometidas. Mais: metade relata falta de prontidão técnica e de dados para implantar esses agentes. Ou seja, a promessa chega em 4K, mas a operação é em linha discada.

A McKinsey (2025) encontrou um retrato bem menos romântico da corrida atual. A maioria das empresas já relata redução de custos em funções onde a IA generativa é usada, e algumas unidades de negócio também veem aumento de receita. Mas mais de 80% dos entrevistados dizem que ainda não há impacto tangível no EBIT da empresa inteira. Em português claro: tem ganho localizado, sim. Milagre estrutural, ainda não.

A BCG Global (2025) empurra essa lógica um pouco mais longe. Só 5% das empresas pesquisadas são classificadas como realmente preparadas para capturar valor de IA em escala. Essas poucas conseguem cinco vezes mais aumento de receita e três vezes mais redução de custos do que as demais. O detalhe que deveria incomodar os apaixonados por firula é simples: não é a tecnologia isolada que separa vencedores e frustrados. É a capacidade de redesenhar processo, operação, talento e decisão.

A própria Gartner bate nessa tecla por outro ângulo: apenas 5% dos líderes de marketing que usam IA generativa somente como ferramenta reportam ganhos significativos em resultados de negócio. Somente como ferramenta. A frase é quase uma bronca metodológica. Colocar IA por cima do processo ruim não transforma processo ruim em vantagem competitiva. Só automatiza a bagunça com vocabulário mais elegante.

Há um ponto especialmente valioso para operações de marketing: simplificar virou ativo estratégico. A Accenture (2025) mostrou que 26% dos executivos que estão reduzindo investimento em IA generativa apontam falta de clareza sobre ROI como principal preocupação, enquanto 28% citam limitações de dados ou infraestrutura como maior barreira para implementar e escalar a tecnologia. Não é resistência ao futuro. É alergia a projeto nebuloso.

Por isso, faz todo sentido desconfiar de propostas que chegam oferecendo computação quântica, modelos ultracomplexos, inferência mirabolante e uma quantidade industrial de jargão para problemas que talvez precisassem só de fluxo melhor, regra mais clara, automação simples ou uma interface menos teimosa. A própria McKinsey mostra que os avanços recentes de quantum em 2025 estão concentrados sobretudo em aplicações ligadas a defesa e semicondutores. É fascinante, sem dúvida. Mas usar isso como argumento automático para a operação de marketing é como chamar um foguete para atravessar a rua.

A grande virada da era da IA talvez seja justamente matar a velha tentação do marketing de confundir novidade com progresso. Sim, IA pode gerar eficiência, reduzir custo, acelerar produção, apoiar decisão e abrir novas possibilidades de receita. Os números mostram isso. Mas os mesmos números também mostram que valor consistente continua raro, escala continua difícil e deslumbramento continua abundante.

No fim, a régua mais inteligente talvez seja também a menos glamourosa: resolveu o problema de forma simples, objetiva, rápida e barata? Se sim, ótimo. Se exigiu uma romaria tecnológica inteira para substituir algo que já funcionava melhor com menos atrito, então não era inovação. Era só vaidade com licença de software.

A questão que fica é simples, embora o mercado adore fingir que não é: na hora de inovar, a sua operação está apaixonada pela transformação real ou apenas flertando com a próxima fantasia bem apresentada?

*Cristian Gallegos – Diretor de marketing da Skynova.