Marketing incorpora IA e machine learning

Durante décadas, as estratégias de marketing foram estruturadas majoritariamente com base em experiência profissional, observação de mercado e interpretação de comportamento do consumidor. Nos últimos anos, no entanto, fatores como a digitalização acelerada, a maior disponibilidade de dados, a pressão por eficiência e o avanço da inteligência artificial têm impulsionado a adoção de abordagens analíticas mais sistemáticas na área.

Esse movimento tem consolidado o Marketing IAnalytics (um neologismo criado no livro Homo Algorithmus de Dimitri de Melo, que une IA e Analytics) como um campo que combina métodos estatísticos, ciência de dados e tecnologias de inteligência artificial para apoiar decisões estratégicas. A prática envolve a coleta, organização e análise de grandes volumes de dados gerados por interações digitais, vendas, campanhas e jornadas de consumo, com o objetivo de identificar padrões, prever comportamentos e mensurar impactos de ações de marketing.

O crescimento exponencial da geração de dados é um dos principais vetores dessa transformação. Registros de navegação, compras, engajamento em redes sociais e uso de aplicativos produzem informações em escala inédita. Nesse contexto, o especialista Dimitri de Melo, mestre especialista em IA, aponta a existência de um desafio recorrente: "a distância entre a quantidade de dados disponíveis e a capacidade das organizações de convertê-los em conhecimento acionável por meio de análises estruturadas."

Nesse cenário, o marketing passa a assumir uma função mais estratégica dentro das empresas, apoiando-se em evidências quantitativas para orientar investimentos, segmentações, personalização de ofertas e avaliação de desempenho. O profissional da área tende a operar de forma integrada, combinando competências analíticas, domínio de indicadores, visualização de dados e compreensão de comportamento humano.

A inteligência artificial tem ampliado esse processo ao introduzir modelos preditivos, algoritmos de recomendação e sistemas generativos capazes de automatizar análises, identificar correlações complexas e acelerar a produção de insights. Para de Melo, "essas tecnologias vêm sendo utilizadas para otimizar campanhas, prever demanda, personalizar comunicações e apoiar decisões em tempo real, reduzindo tarefas operacionais repetitivas."

A adoção dessas soluções, no entanto, tem sido acompanhada por debates relacionados à governança, transparência e confiança nos dados. Pesquisa da KPMG intitulada Building Trust in Analytics indica que menos de 40% das empresas afirmam confiar plenamente nas próprias informações analíticas, apontando desafios ligados à qualidade dos dados, vieses algorítmicos e clareza nos processos decisórios automatizados.

Nesse contexto, a confiança emerge como um elemento central nas estratégias orientadas por dados. Práticas relacionadas à ética no uso da informação, explicabilidade dos modelos e responsabilidade no tratamento de dados pessoais passam a influenciar diretamente a reputação das marcas e a legitimidade das decisões apoiadas por inteligência artificial.

De acordo com o especialista Dimitri, o "perfil profissional associado a esse ambiente reúne conhecimentos em análise de dados, métricas de desempenho, visualização de informações e narrativa estratégica. A atuação envolve interpretar resultados quantitativos, contextualizá-los no negócio e apoiar lideranças na tomada de decisão baseada em evidências."

A gestão de equipes de marketing em ambientes orientados por dados também tem demandado equilíbrio entre competências criativas e analíticas, integrando objetivos de marca, performance e propósito organizacional. Melo aponta que a convergência entre tecnologia, dados e criatividade tende a se consolidar como um dos principais vetores de competitividade no setor.

Nesse contexto, o Marketing IAnalytics se estabelece como uma abordagem voltada à utilização estruturada de dados e inteligência artificial para apoiar estratégias de marca, desempenho e relacionamento com o consumidor, em um ambiente cada vez mais orientado por informação, mensuração e responsabilidade.

Dimitri de Melo

CMDO do Grupo Partage, professor da Fundação Dom Cabral, com atuação em transformação digital e inteligência artificial. Cientista de Dados pela USP, mestre pela Fundação Dom Cabral e autor do livro Homo Algorithmus.