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A Inteligência Artificial Generativa e a transformação da propaganda digital
*Adilson Batista
A Inteligência Artificial Generativa está mudando radicalmente o jeito que se faz propaganda digital. No dia a dia, percebo que essa tecnologia transformou cada etapa do processo criativo, desde o primeiro insight até a validação final das campanhas.
Na fase de ideação, ferramentas de geração de texto oferecem brainstormings instantâneos, dando sugestões rápidas e criativas de slogans, roteiros ou conceitos visuais. Isso amplia e acelera muito o processo criativo, permitindo explorar milhares de ideias em poucos minutos, sem depender exclusivamente da inspiração pessoal.
Durante a criação do conteúdo, a mudança fica ainda mais evidente. Existem ferramentas avançadas que geram anúncios completos, desde textos bem elaborados até imagens personalizadas para diferentes tipos de público. A IA finalmente entregou algo que o mercado buscava há muito tempo: a hiperpersonalização em escala. Isso permite entregar a mensagem certa, no momento certo e para a pessoa certa com uma eficiência que seria impossível manualmente.
Esses avanços não significam apenas ganhos de eficiência, mas também um salto quantitativo nas campanhas. Anúncios que antes levavam semanas para serem lançados agora ficam prontos em dias ou até horas. Grandes anunciantes já perceberam isso, destacando que a IA generativa reduziu muito o tempo necessário para produção criativa, liberando mais tempo para a equipe focar em decisões estratégicas.
Além disso, a qualidade dos anúncios aumentou porque algoritmos inteligentes analisam comportamentos anteriores e otimizam cada detalhe, desde títulos até imagens e chamadas para ação, aumentando o engajamento geral. Na prática, muitas empresas de alto desempenho já estão adotando essas tecnologias.
Outro ponto interessante é que essa revolução não se limita apenas à criação dos anúncios. Na etapa de distribuição e veiculação, plataformas como o AI Sandbox do Meta já usam a IA para ajustar dinamicamente os conteúdos com base nas reações do público em tempo real, gerando diversas versões adaptadas automaticamente para cada canal. Mas para aproveitar tudo isso, é essencial ter uma base sólida de conhecimento. As empresas devem estruturar cuidadosamente suas informações internas – desde guias de estilo, históricos de campanhas anteriores e catálogos de produtos até interações de clientes em redes sociais, avaliações e pesquisas de mercado. Tudo isso funciona como combustível para a IA, permitindo que ela crie conteúdos mais precisos e alinhados à identidade da marca.
Hoje já existem plataformas e tecnologias como o Retrieval Augmented Generation (RAG), que conseguem acessar rapidamente essa base de dados e gerar conteúdos coerentes e personalizados. Empresas líderes, como a Coca-Cola, já mostraram o potencial dessa abordagem ao combinar modelos como GPT-4 e DALL-E com seu próprio acervo, garantindo que a IA capture e reproduza o verdadeiro espírito da marca. Conectada a uma boa base de dados, a IA generativa também vira uma máquina poderosa de insights. Ela analisa volumes gigantescos de informações para identificar tendências e oportunidades que muitas vezes passariam despercebidas. Um exemplo é como grandes marcas conseguem prever tendências de consumo analisando milhões de interações online, gerando insights úteis para campanhas muito mais eficientes.
Em seguida, a IA entra em cena produzindo conteúdos altamente personalizados. Os resultados são impressionantes: textos e imagens gerados instantaneamente e adaptados a diferentes perfis de público, aumentando drasticamente a eficácia das campanhas. Um exemplo claro é o da Michaels Stores, que alcançou níveis de personalização quase totais em suas comunicações, melhorando significativamente seus resultados.
A criatividade também ganha novos horizontes com a IA permitindo até mesmo cocriações entre marcas e consumidores. A campanha “Create Real Magic” da Coca-Cola é um ótimo exemplo, com consumidores usando a IA para gerar artes únicas, alcançando níveis altíssimos de engajamento.
Vale reforçar que, mesmo com toda essa automação, o fator humano continua essencial. O papel dos profissionais passa a ser de curadoria e refinamento, selecionando e aprimorando as ideias que a IA gera, garantindo alinhamento estratégico e emocional das campanhas. Outro ganho importante é a validação prévia de ideias. Hoje, modelos de IA simulam o desempenho das campanhas antes delas irem ao ar, ajudando a identificar rapidamente o que funciona melhor e reduzindo muito o risco. Empresas como a Kantar já fazem isso em minutos, prevendo o impacto real dos anúncios antes mesmo de serem lançados.
Essas simulações vão além dos números, fornecendo também insights qualitativos que ajudam a entender como diferentes públicos podem reagir a uma campanha, funcionando como verdadeiros grupos focais virtuais.
A chave para tudo isso funcionar bem são os dados corretos. Dados proprietários, mídias sociais, relatórios de mercado, conversas de atendimento e conteúdo produzido anteriormente são fundamentais para que a IA entregue resultados realmente personalizados e eficazes.
Essa transformação chegou para ficar. Hoje é possível fazer muito mais com menos, lançando campanhas mais assertivas, rápidas e com alto potencial de retorno. Claro, desafios existem, como garantir ética e qualidade, mas o caminho já está claro: a propaganda digital será cada vez mais guiada pela Inteligência Artificial, e o profissional de marketing terá um papel estratégico fundamental em pilotar e refinar esses resultados.
*Adilson Batista – CEO da Cadastra
*Ali Maurente
Por muito tempo, executivos e agências trataram performance e branding como lados opostos de uma mesma estratégia. De um lado, métricas como cliques, CPL e CAC. Do outro, narrativas aspiracionais que constroem reputação no longo prazo. O resultado dessa visão fragmentada foi a criação de uma falsa dicotomia, responsável por desperdício de energia e orçamentos divididos.
O futuro do marketing não será definido por “mais branding” ou “mais performance”. Ele já está sendo construído em torno de algo mais simples e, ao mesmo tempo, mais desafiador: autenticidade com resultado. Autenticidade porque consumidores, clientes e colaboradores aprenderam a identificar quando uma campanha não passa de fórmula. Não há algoritmo capaz de sustentar o que não é genuíno. Resultado porque, em última instância, conselhos e acionistas continuam cobrando ROI, crescimento e previsibilidade.
O incômodo cresce à medida que o mercado revela uma nova realidade: estamos diante de profissionais de marketing que muitas vezes não entendem de negócio. Há quem fale apenas de postagens, curtidas e seguidores, esquecendo o que realmente importa — receita e marca. Um marketing que olha só para receita morre, assim como aquele que olha apenas para marca. Uma marca sem receita é vaidade. Uma receita sem marca é commodity.
Marketing não é apenas branding. Também não é apenas performance. É o processo de criar, capturar, converter e expandir demanda, fortalecendo a marca ao mesmo tempo em que gera resultados concretos. Isso exige um entendimento profundo do negócio, e quem não souber traduzir essa equação perde espaço rapidamente. O profissional que restringe seus KPIs a seguidores perde relevância. Quem ignora receita se torna apenas mais um criador de conteúdo passageiro.
Esse desafio também não é exclusivo da área de marketing. Ele envolve o alinhamento de todas as áreas, do ICP à conversão. A marca abre portas. A receita mantém as luzes acesas. O alinhamento entre marketing e negócio sustenta o crescimento verdadeiro.
É por isso que CMOs e conselhos precisam abandonar a disputa entre awareness e conversão, entre conteúdo e CTR. O jogo atual é outro: transformar cada KPI em reflexo de uma narrativa verdadeira, capaz de construir comunidade e, ao mesmo tempo, entregar crescimento.
Autenticidade com resultado não é uma tendência. É questão de sobrevivência. Marcas que não compreenderem essa equação continuarão presas à armadilha da vaidade ou da comoditização. E profissionais que não souberem traduzi-la para o negócio perderão espaço para aqueles que entendem que marketing sempre será o motor que une significado e crescimento.
Ali Maurente – Chief Marketing Officer na PSA – Profissionais S.A.
*José Fleury
A inteligência artificial (IA) já transforma modelos de negócios, operações internas e estratégias de relacionamento com clientes. Um dos efeitos mais tangíveis dessa revolução tecnológica aparece no retorno sobre investimento (ROI). Todos desejam, mas poucos estão dispostos a fazer o que é exigido. Porque o retorno real não vem da ferramenta, e sim da forma como a empresa decide usar. E isso muda tudo.
Na prática esse o uso de IA pode representar, em média de 20% a 25% de aumento no lucro líquido, quando comparadas a concorrentes que ainda operam com processos tradicionais (dados da McKinsey).
O ROI, nesse contexto, não se limita à geração direta de receita. Ele também considera reduções significativas de custos operacionais, ganhos de eficiência, melhor alocação de recursos e decisões baseadas em dados. A IA impacta todos esses pontos de forma mensurável. O uso de IA para segmentação de audiência, personalização de campanhas e automação de mídia programática tem aumentado drasticamente o ROI em marketing digital. A Salesforce afirma que 80% das empresas que usam IA no CRM relatam aumento significativo na conversão de leads. A consultoria Boston Consulting Group apontou que campanhas personalizadas com IA chegam a gerar até 200% mais ROI que campanhas tradicionais.
Além disso, chatbots e assistentes virtuais reduzem custos com call centers e aumentam a satisfação do cliente. O Gartner estima que, em 2025, 95% das interações com clientes serão gerenciadas por IA, com redução média de 30% nos custos operacionais.
Empresas como a Amazon usam IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda e gerenciar estoques. A McKinsey calcula que essas aplicações podem reduzir em até 50% os custos da cadeia de suprimentos.
Bancos e seguradoras utilizam IA para detecção de fraudes, avaliação de crédito e automação de relatórios. Um estudo do Bank of America mostra que o uso de IA para análise preditiva aumentou em 40% a precisão na concessão de crédito, reduzindo a inadimplência e otimizando o capital de giro.
Apesar dos benefícios, nem todas as empresas conseguem extrair ROI positivo imediatamente com IA. A maturidade digital, cultura organizacional e qualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso.
Segundo o relatório AI Index 2024 da Universidade de Stanford, apenas 14% das organizações globais estão em estágio avançado de adoção de IA. Essas empresas são justamente as que colhem os maiores retornos, com aumentos de receita até cinco vezes maiores em relação às que estão apenas começando.
A consultoria Accenture aponta que empresas com maior maturidade digital conseguem acelerar o tempo de retorno dos investimentos em IA de 3 anos para menos de 12 meses. Isso ocorre porque essas organizações já possuem infraestrutura tecnológica adequada, governança de dados e equipes capacitadas para operar com machine learning e automação.
No entanto, medir o ROI da inteligência artificial exige mais do que simplesmente observar o lucro obtido com um projeto. É fundamental considerar uma série de indicadores complementares que ajudam a revelar o impacto real da tecnologia nos resultados da empresa.
Assim, um dos principais é o tempo de retorno do investimento (payback), que indica em quanto tempo o valor investido é recuperado a partir dos ganhos gerados pela solução de IA. Também se mede o ganho em produtividade, verificando quanto tempo ou esforço humano foi economizado com a automação de tarefas ou melhoria de processos.
De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, as empresas que acompanham esses indicadores com regularidade têm 50% mais chances de obter ROI positivo em seus projetos de IA, justamente por alinharem tecnologia com metas de negócio de forma estruturada.
Entre os setores que mais se beneficiam com a aplicação da IA, o varejo e o e-commerce se destacam com a personalização de ofertas, previsão de demanda e atendimento automatizado.
Na saúde, a tecnologia contribui com diagnósticos mais precisos por imagem, otimização de agendamentos e redução de custos hospitalares. A manufatura aplica IA na manutenção preditiva de máquinas, controle automatizado de qualidade e robótica.
No setor de educação, surgem sistemas adaptativos de ensino e plataformas que personalizam conteúdos conforme o desempenho dos alunos. Já na agropecuária, a IA ajuda a prever safras, analisar o solo com precisão e automatizar processos no campo, otimizando a produção agrícola.
Desse modo, a expectativa é que, com a evolução dos modelos generativos (como GPT, Claude e Gemini), o ROI da IA se torne ainda mais visível, especialmente em áreas criativas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e análise de dados em larga escala. Segundo a Deloitte, 70% dos executivos esperam que o retorno sobre investimentos em IA generativa supere os métodos tradicionais até 2026.
Portanto, empresas que integrarem IA de forma estratégica e mensurável sairão na frente em eficiência, competitividade e inovação. A IA não é um custo. É um investimento e, quando bem implementada, um dos que oferecem o maior retorno possível na economia digital.
*José Fleury – CFO da Fintalk
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