88% das empresas já usam IA no marketing, mas a tecnologia ainda não aprendeu a vender

88% das empresas brasileiras já usam IA nas operações de marketing. Três anos atrás, esse índice era de 67%. Os dados são da pesquisa “Decodificando os Desafios da IA no Mercado de Publicidade Digital”, conduzida pelo IAB Brasil em parceria com a Nielsen, e mostram uma adoção acelerada da tecnologia. O problema identificado pelo levantamento é outro: a IA aprendeu a produzir mais rápido, mas ainda não aprendeu a vender melhor.

Entre os profissionais ouvidos, 82% já consideram a tecnologia indispensável para o trabalho. Os ganhos mais citados estão na camada operacional: 80% relatam aumento de eficiência e 79% destacam mais velocidade nas entregas. Quando o assunto muda para crescimento de receita e conversão, os números recuam. Apenas 43% apontam melhora na experiência do cliente, e o uso da IA para tomada de decisão aparece em 56% dos casos.

Análise de dados e geração de insights lideram as aplicações mais adotadas, com 90% de uso entre os entrevistados. A criação de conteúdo aparece em segundo lugar, com 73%. Ambas operam majoritariamente na execução, sem conexão direta com performance de negócio.

Produtividade não é resultado

A popularização das ferramentas de IA generativa acelerou uma corrida interna por produtividade nas empresas. Mais conteúdo, mais campanhas, mais relatórios gerados em menos tempo. O ponto cego desse movimento é que eficiência operacional não se converte automaticamente em receita.

Para Rodrigo Genoveze, diretor regional da Awin, plataforma global de marketing de afiliação presente no Brasil desde 2012, o mercado chegou a um limite: “As empresas aprenderam a usar IA para trabalhar mais rápido, mas ainda não aprenderam a usá-la para vender mais. O marketing de afiliação, por sua natureza baseada em performance, força essa conexão. Quando você só paga pelo resultado, você é obrigado a conectar tecnologia à conversão, e é aí que a IA realmente gera valor de negócio.”

Além disso, com mais empresas produzindo campanhas e anúncios em escala, a disputa deixou de ser por volume. A briga agora é por relevância, contexto e capacidade de gerar ação real do consumidor. Nesse ambiente, eficiência deixou de ser diferencial e virou expectativa mínima.

Pressão por retorno mensurável

O investimento em mídia digital no Brasil atingiu R$ 42,7 bilhões em 2025, segundo o Digital AdSpend 2026 do IAB Brasil. Com esse volume, a pressão sobre líderes de marketing por retorno mensurável só aumenta.

Por isso, canais baseados em performance ganham espaço. O marketing de afiliação, modelo em que marcas remuneram parceiros apenas quando uma ação concreta acontece, como venda, cadastro ou conversão, se encaixa nessa lógica. A Awin já usa IA para recomendar afiliados mais aderentes a cada campanha, analisar padrões de comportamento do consumidor, otimizar a atribuição de comissões em jornadas complexas e gerar relatórios de performance em tempo real.

Na prática, isso direciona investimento para os pontos com maior potencial de conversão, algo que a IA operacional ainda não faz por conta própria.

IA sem resultado vira custo

O risco de saturação operacional é real. Empresas que adotam IA apenas para acelerar processos, sem conectar a tecnologia à performance, correm o risco de transformar o investimento em custo fixo sem retorno.

“O próximo estágio da IA no marketing não é fazer mais rápido, é fazer melhor, e isso significa gerar impacto direto na receita. Quem não conseguir conectar tecnologia ao resultado vai ficar para trás. E os modelos baseados em performance mostram que isso já é possível hoje”, afirma Genoveze.