*Por Cristian Gallegos – Diretor de Marketing_Skynova
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 elaresolve 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 menosteimosa.
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 paraatravessar 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 difícile 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 é Diretor de Marketing da <https://skymail.com.br/>
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