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73% das grandes empresas já usam IA generativa e pressionam PMEs a modernizar marketing

A adoção acelerada da inteligência artificial generativa está mudando o modo como empresas brasileiras analisam resultados de marketing e tomam decisões comerciais. Um relatório global da Adobe de outubro de 2025 mostra que 73% das grandes companhias já integram modelos de IA às rotinas de mensuração e projeção de vendas, e esse movimento pressiona pequenas e médias empresas a reverem métodos tradicionais. O crescimento dos investimentos também acompanha a tendência anunciada por Google e Meta, que lançaram novas APIs para leitura preditiva de campanhas e reorganizaram seus modelos de anúncios com base em inteligência multimodal. Em um cenário em que métricas como ROI e CAC precisam ser lidas em tempo real, cresce o desafio de transformar dados brutos em ação prática.

CEO da Datta Büsiness, Cintia de Freitas, observa que o mercado brasileiro ainda opera com defasagem entre execução e análise, o que limita a eficiência das equipes de marketing. “As empresas investem cada vez mais em mídia, mas grande parte ainda não entende como interpretar variações de performance enquanto as campanhas estão rodando. A IA só entrega resultado quando existe processo e método para transformar informação em decisão rápida”, afirma a executiva.

A combinação de IA generativa com automação avançada deve se intensificar em 2026, especialmente após os anúncios de Amazon Ads e Microsoft Advertising, que incluíram modelos preditivos integrados às plataformas e ampliaram a capacidade de análise de grandes volumes de dados com menos intervenção humana. O movimento das big techs pressiona empresas brasileiras a migrar para soluções que permitam monitoramento imediato de indicadores, personalização em escala e ajustes dinâmicos de campanhas. De acordo com o Gartner, profissionais de marketing que dominam leitura de dados e atuação assistida por IA serão responsáveis por até 40% do crescimento incremental de receita das empresas que adotarem modelos de análise contínua.

Para Cintia, a transição já deixou de ser opcional e se tornou um ponto de competitividade no país. Ela defende que o próximo ciclo de transformação digital dependerá da capacidade das empresas de integrar IA ao cotidiano das equipes e não apenas às grandes decisões de planejamento. “O futuro do marketing brasileiro será definido por quem conseguir usar inteligência artificial de forma prática e orientada a resultado. A tecnologia só faz sentido quando melhora a margem, reduz desperdício e fortalece a tomada de decisão”, conclui.

  • 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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