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Marketing 2026: a pergunta não é mais se as empresas usarão IA, mas se saberão usá-la bem

Negócios que ainda não incorporaram a inteligência artificial à produção e à distribuição de conteúdos, bem como às estratégias de comunicação e marketing, precisam rever conceitos e práticas. O ano de 2026 marca um ponto de virada definitivo para esse mercado.

Os números ajudam a dimensionar a velocidade dessa transformação. Levantamentos reunidos por plataformas internacionais de análise de mercado indicam que cerca de 88% dos profissionais de marketing já utilizam algum tipo de inteligência artificial em suas rotinas, especialmente em atividades como criação de conteúdo, análise de dados e automação de campanhas. No Brasil, pesquisas como a da RD Station mostram que mais da metade das empresas já adotou IA em marketing e vendas, ainda que de forma parcial.

O impacto aparece nas análises setoriais citadas pela SalesGroup, que apontam reduções de até 37% no custo de aquisição de clientes (CAC) em estratégias baseadas em IA, além de ganhos consistentes em conversão.

Para Lucas Veiga, fundador e CEO da Tagbit, agência de marketing digital, o que está em curso é uma reorganização do marketing como função estratégica, apoiada por dados, automação e personalização contínua. “Para muitos negócios, especialmente pequenos e médios, essa transição redefine quem cresce e quem simplesmente deixa de ser visto”, afirma.

Segundo o especialista, em meio ao excesso de informação que disputa a atenção do consumidor, a vantagem competitiva migra de quem fala mais para quem fala melhor. “Ganha espaço quem consegue entregar a mensagem certa, para a pessoa certa, no momento certo”.

Assim, organizações orientadas por dados tendem a apresentar desempenho superior no mercado. Estudos do McKinsey Global Institute indicam que empresas data-driven são cerca de 23 vezes mais propensas a conquistar novos clientes, seis vezes mais propensas a retê-los e 19 vezes mais propensas a serem lucrativas quando comparadas a organizações menos orientadas por dados.

A inteligência artificial torna essa abordagem viável em escala, ao permitir que grandes volumes de dados sejam analisados e transformados em decisões em tempo quase real, algo difícil de sustentar apenas com operação humana. “Com IA, a estratégia aprende enquanto está em execução”, afirma Lucas.

O próprio conteúdo passa por transformação. Em vez de peças estáticas, ganham espaço ativos dinâmicos, capazes de se adaptar automaticamente ao perfil, comportamento e contexto de cada usuário. Dados da Statista indicam que o mercado global de IA aplicada ao marketing deve ultrapassar US$ 100 bilhões até 2028, impulsionado por automação criativa, personalização e análise preditiva.

A Accenture aponta que 91% dos consumidores tendem a comprar de marcas que oferecem experiências personalizadas. Para as empresas, isso se traduz em maior engajamento e menor desperdício de mídia. “A comunicação genérica deixa de ser uma estratégia sustentável”, avalia o especialista.

Além do impacto estratégico, a inteligência artificial redefine custos e estruturas operacionais. Processos como testes A/B, otimização de mídia, segmentação de públicos e geração de relatórios tornam-se amplamente automatizados. Relatórios da PwC indicam que a automação baseada em IA pode reduzir custos operacionais de marketing em até 30%. “A vantagem competitiva deixa de ser orçamento e passa a ser arquitetura”, afirma o executivo.

Paradoxalmente, quanto maior o uso de tecnologia, mais relevante se torna o planejamento. A abundância de dados exige objetivos claros, métricas bem definidas e integração entre marketing, vendas e tecnologia. “Sem planejamento, a IA amplifica erros; com direção, acelera crescimento”, resume Veiga.

E assim, o marketing se torna menos intuitivo e mais sistêmico; menos dependente de campanhas pontuais e mais orientado por dados, automação e aprendizado contínuo. “A pergunta agora não é se a empresa vai usar IA no marketing, mas se vai usar bem. Quem faz isso antes constrói vantagem competitiva. Quem adia, corre o risco de se tornar irrelevante”, conclui Lucas Veiga.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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