Brand Visibility acompanha a presença das empresas em respostas de LLMs, enquanto CX Enterprise Coworker leva agentes de IA para operações de marketing e experiência do cliente
A inteligência artificial está mudando a maneira como consumidores descobrem marcas, pesquisam produtos e tomam decisões de compra. Com a expansão dos grandes modelos de linguagem, as empresas passam a disputar espaço não apenas nos mecanismos tradicionais de busca, mas também nas respostas produzidas por ferramentas como ChatGPT, Google AI Mode, Microsoft Copilot e Perplexity.
É nesse novo ambiente que a Adobe traz ao Brasil duas soluções voltadas à aplicação corporativa de inteligência artificial: o Brand Visibility e o CX Enterprise Coworker.
A primeira atua na mensuração da presença das marcas em ambientes de IA e na identificação de oportunidades relacionadas ao GEO, ou Generative Engine Optimization. A segunda utiliza agentes inteligentes para automatizar fluxos de trabalho que envolvem marketing, dados e experiência do cliente.
A mudança acompanha uma transformação no comportamento do consumidor. Segundo o Relatório do Varejo da Adyen, 52% dos brasileiros já utilizaram o ChatGPT ou outros assistentes de IA para auxiliar em compras. Entre essas pessoas, 72% gostariam de descobrir novas marcas e experiências de compra por meio dessas ferramentas.
Nos Estados Unidos, dados da Adobe mostram que o tráfego originado por ferramentas de IA para sites de varejo cresceu 1.324% entre outubro de 2024 e maio de 2026.
Quando a busca passa a ser uma conversa
O Brand Visibility parte de uma mudança importante no modelo de descoberta digital. Em vez de apresentar apenas uma lista de links, os sistemas generativos sintetizam informações e podem recomendar marcas, produtos e serviços diretamente ao usuário.
A ferramenta da Adobe analisa quase 300 milhões de prompts reais de busca em IA para identificar como as marcas aparecem nessas respostas, em quais contextos são mencionadas e como sua presença se compara à de concorrentes.
A solução também combina esses sinais com dados de SEO da Semrush, adquirida pela Adobe em abril deste ano. O acervo reúne 28,5 bilhões de palavras-chave e 43 trilhões de backlinks.
A proposta é conectar o que acontece nos mecanismos tradicionais de busca com o comportamento dos sistemas generativos. Com isso, as equipes podem identificar temas associados à presença das marcas, avaliar conteúdos e priorizar iniciativas para ampliar sua visibilidade em ambientes de IA.
O movimento aproxima SEO e GEO, mas coloca uma nova variável na estratégia digital: entender não apenas quais páginas recebem tráfego, mas também quais informações são utilizadas pelos modelos para construir uma resposta sobre determinada marca ou categoria.
Da experimentação para a operação
Enquanto o Brand Visibility atua na camada de descoberta, o CX Enterprise Coworker está voltado à operação.
A solução utiliza agentes especializados para executar fluxos de trabalho entre diferentes sistemas e combinar informações de acordo com o contexto de cada empresa. Entre as aplicações estão criação de campanhas, gestão de audiências, aquisição e retenção de clientes.
A estratégia responde a um dos principais desafios da adoção corporativa da IA: transformar experimentos isolados em processos integrados ao negócio.
Um estudo do Boston Consulting Group aponta que apenas 15% das organizações já chegaram a um estágio de transformação empresarial, com a tecnologia aplicada em escala.
Segundo a Adobe, programas iniciais com clientes registraram redução de até 70% no tempo necessário para ciclos de criação e aprovação de ofertas. Também foram observadas quedas de 60% nos atrasos relacionados ao onboarding de dados e lançamentos de campanhas até 60% mais rápidos.
O papel dos dados na era dos agentes
A expansão dos agentes de IA aumenta também a importância da infraestrutura de dados. Para que sistemas autônomos consigam executar tarefas dentro de uma organização, precisam acessar informações contextualizadas, regras de negócio e dados confiáveis.
É nesse ponto que a discussão se aproxima do universo das CDPs. A evolução das Customer Data Platforms vem ampliando seu papel de simples camada de unificação de perfis para uma infraestrutura capaz de fornecer contexto para decisões e ativações em tempo real.
O movimento já é acompanhado pelo mercado de tecnologia, que discute a evolução das CDPs em direção a arquiteturas mais integradas à inteligência artificial e aos agentes autônomos.
Nesse cenário, governança passa a ser tão importante quanto capacidade de automação. A empresa precisa definir quais dados podem ser utilizados, quais ações podem ser executadas pelos agentes e quais decisões continuam sob responsabilidade das equipes.
IA como camada de decisão e execução
Para Douglas Montalvão, General Manager da Adobe Latam, o próximo estágio da inteligência artificial está relacionado à capacidade de transformar tecnologia em resultado operacional sem retirar das pessoas o controle das decisões.
“Estamos entrando em uma fase em que o valor da IA será medido menos pelo que ela é capaz de fazer isoladamente e mais pelo que empresas e profissionais conseguem realizar com ela. O papel da tecnologia é ampliar a capacidade das equipes, assumindo a complexidade operacional sem tirar das pessoas o controle sobre as decisões que realmente importam”, afirma.
A chegada das duas soluções ao Brasil acontece, portanto, em duas frentes complementares. De um lado, as marcas precisam entender como são interpretadas e recomendadas pelos novos mecanismos de descoberta. De outro, precisam estruturar dados, sistemas e processos para que a inteligência artificial consiga atuar dentro da operação.
A mudança coloca uma nova camada na estratégia de dados e MarTech: além de conhecer o cliente, as empresas precisam preparar seus dados e sua operação para um ambiente em que máquinas também participam da descoberta, recomendação e execução.
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