Durante muito tempo, a inteligência artificial foi vendida como uma promessa de eficiência. A lógica era simples: automatizar processos, reduzir custos e operar com times menores. Mas, à medida que a tecnologia começa a sair do discurso e entra de fato na operação das empresas, os dados mostram uma realidade bem diferente.
Um estudo recente conduzido pela Semrush e publicado pelo portal MarTech indica que 42% dos profissionais de marketing tiveram aumento de orçamento impulsionado pela IA, enquanto apenas 16% reportaram redução. Mais do que um dado pontual, isso revela uma mudança estrutural: a IA não está sendo usada prioritariamente para cortar custos, mas para ampliar capacidade.
O que está acontecendo, na prática, é uma redistribuição de investimento. A IA cria novas possibilidades, mas, ao mesmo tempo, exige novas estruturas, novos fluxos e novas competências. Isso gera uma pressão natural por orçamento. Não porque as empresas estão sendo ineficientes, mas porque competir em um ambiente orientado por dados e inteligência exige mais do que simplesmente fazer o mesmo melhor. Exige fazer diferente.
Esse movimento fica ainda mais evidente quando analisamos como os budgets estão sendo reorganizados. Mais de 40% dos profissionais afirmam que já fizeram mudanças relevantes na alocação de investimento por conta da IA . Ou seja, não se trata de uma camada adicional sobre a operação existente. A IA está redesenhando as prioridades do marketing.
Isso se reflete diretamente na evolução das stacks de tecnologia. Existe um discurso forte de consolidação, sustentado pela ideia de que a IA substituiria múltiplas ferramentas. De fato, muitas empresas já começaram a eliminar soluções pontuais. No entanto, o que os dados mostram é que, mesmo com essa substituição, as stacks continuam crescendo.
A explicação é menos contraditória do que parece. A IA não apenas substitui ferramentas, ela cria novas camadas de complexidade. Ao mesmo tempo em que elimina soluções específicas, exige novas integrações, novas estruturas de dados, novos fluxos de ativação e novas formas de governança. O resultado não é simplificação, é transformação.
Contexto do Mercado Brasileiro
No contexto brasileiro, esse ponto é ainda mais sensível. Muitas empresas ainda operam com uma base de dados fragmentada, baixa maturidade em tracking e ausência de uma camada estruturada de CDP ou resolução de identidade. Nesse cenário, a IA não organiza o ambiente. Ela amplifica as limitações existentes. Sem uma fundação sólida, qualquer avanço em inteligência acaba gerando mais ruído do que resultado.
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Outro ponto que desafia o senso comum é o impacto nos times. Existe uma expectativa recorrente de que a IA levaria à redução de headcount. No entanto, o estudo mostra o contrário. Cerca de um terço das empresas reporta crescimento significativo das equipes, enquanto apenas uma pequena parcela indica redução .
Isso acontece porque a IA muda a natureza do trabalho, mas não elimina a necessidade de pessoas. Pelo contrário. À medida que a capacidade de produção e análise aumenta, cresce também a demanda por profissionais capazes de interpretar dados, tomar decisões e orquestrar jornadas mais complexas.
O que está sendo substituído não são pessoas, mas tarefas operacionais. E o que está sendo valorizado é a capacidade de transformar dados em ação. Isso exige um novo perfil de time, mais próximo da interseção entre marketing, produto, tecnologia e analytics.
No Brasil, isso expõe um desafio relevante de talento. Ainda existe uma concentração grande de profissionais focados em execução de ferramenta, enquanto cresce rapidamente a demanda por perfis estratégicos, com visão de dados e capacidade de tomada de decisão em ambientes dinâmicos.
No fim, o principal erro ao analisar o impacto da IA é tratá-la como uma ferramenta de eficiência. O que os dados mostram é que seu impacto mais relevante está na aceleração. A IA acelera a capacidade de testar, de aprender, de decidir e de executar. E isso muda completamente a dinâmica competitiva.
Empresas que operam em ciclos longos, com baixa integração de dados e dependência de estruturas tradicionais, tendem a perder velocidade. Já aquelas que conseguem estruturar dados, integrar tecnologias e operar com uma lógica de experimentação contínua passam a competir em outro nível.
Por isso, a discussão não deveria estar centrada em como usar IA para reduzir custos, mas em como reorganizar orçamento, stack e times para operar em um novo modelo de marketing. Um modelo em que dados não são apenas suporte, mas o próprio motor de decisão.
A IA não está tornando o marketing mais barato. Está tornando o marketing mais exigente. E, principalmente, mais rápido.
E, nesse novo cenário, não vence quem faz melhor. Vence quem aprende mais rápido.
Fonte: The real impact of AI on budgets, stacks and teams
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