Pesquisa aponta as 50 aplicações da IA generativa mais utilizadas no marketing

A inteligência artificial generativa deixou de ser uma promessa distante para se tornar uma realidade cada vez mais presente no dia a dia do marketing. Uma pesquisa recente da MartechTribe, envolvendo 283 profissionais da área, incluindo CEOs, consultores e diretores de marketing, buscou desvendar quais casos de uso realmente agregam valor e com que frequência são aplicados.

Os resultados da pesquisa mostraram padrões distintos nas seis principais funções de marketing:

• AdTech
• Conteúdo
• Social
• Vendas
• Dados
• Gestão

Um artigo de Frans Riemersma, especialista em tecnologias de marketing, publicado na MarTech.org, discutiu os resultados desta pesquisa. As principais conclusões destacadas por ele são apresentadas a seguir.

O conteúdo em primeiro plano

As aplicações de IA generativa voltadas para conteúdo lideram o ranking de uso diário ou semanal, com sete dos 20 principais casos de uso. Os profissionais de marketing dependem fortemente da IA generativa para agilizar fluxos de trabalho, aumentar a personalização e acompanhar a crescente demanda por conteúdo de alta qualidade.

Os principais casos de uso relacionados a conteúdo são:

• Ideação de texto (50,7%): A IA generativa é amplamente utilizada para criar e desenvolver novas ideias.
• Produção de texto (43,9%): A automação desempenha um papel importante na criação de conteúdos em diversos formatos.
• Otimização e testes de conteúdo (28,6%): Os profissionais usam IA para melhorar o desempenho do conteúdo.

Dados como motor estratégico

As aplicações relacionadas a dados também se destacam, com seis dos 20 principais casos de uso focados em gestão do conhecimento, pesquisa de concorrentes e documentação. A capacidade da IA generativa de analisar grandes volumes de dados e extrair insights que podem gerar ações concretas é um dos principais fatores por trás de sua popularidade.

Os principais casos de uso com dados envolvem fontes que vão além dos dados de clientes:

• Conhecimento e documentação (22,5%): A IA apoia a organização e recuperação de dados críticos de marketing.
• Pesquisa de concorrência (21,4%): A IA generativa ajuda os profissionais a se manterem à frente analisando estratégias dos concorrentes.

O gap na adoção de adtech

Apesar da forte presença da publicidade no marketing digital, a adoção da IA generativa em adtech ainda é baixa. A aplicação, nesta categoria, que é a mais bem colocada aparece na 28ª posição e sete casos dos casos de uso estão dentre os 23 últimos. Vários fatores podem explicar esse gap:

• Terceirização: Muitos profissionais de marketing dependem de agências e parceiros externos para produção de anúncios, limitando o uso direto de ferramentas de IA.
• IA embutida: Ferramentas como o Performance Max do Google Ads e o Advantage+ do Facebook automatizam a otimização de anúncios sem que os profissionais percebam o papel da IA.
• Controle criativo: Alguns profissionais podem resistir à ideia de delegar decisões criativas à IA.

Social e gestão: dois cenários com altos e baixos

Os casos de uso voltados para redes sociais e gestão apresentam tendências divergentes de adoção. Enquanto algumas aplicações são amplamente utilizadas, outras ainda enfrentam resistência.

Nas redes sociais, ferramentas de análise e agendamento são populares, enquanto a gestão de comunidades com IA e o gerenciamento de influenciadores ainda encontram barreiras.

Na gestão, tarefas como transcrição e sumarização têm alta adoção, aumentando a produtividade, mas ferramentas de recrutamento e gestão de talentos continuam pouco exploradas.

Vendas: integração seletiva

Os casos de uso da IA generativa voltados para vendas são aplicados de forma seletiva, principalmente em pontuação de leads e segmentação de clientes. Os profissionais parecem preferir a IA para obter insights orientados por dados, em vez de automatizar todo o processo de vendas, destacando a importância contínua da participação humana.

Frequência de uso: estratégia vs. operação

A análise da frequência de uso mensal versus diária e semanal revela que a IA generativa tende a apoiar tarefas estratégicas e especializadas em uma cadência mensal, como:

• Ideação de imagem/vídeo (24,3%)
• Conhecimento e documentação (22,5%)
• Pesquisa de concorrência (21,4%)
• Produção de imagem/vídeo (21,1%)
• Otimização e testes de conteúdo (20,0%).

Essas atividades são mais complexas e demandam maior esforço pontual, alinhando-se com ciclos de planejamento e otimizações estratégicas.

Por outro lado, os casos de uso diários e semanais são mais operacionais e voltados à produção, como:

• Ideação de textos (50,7%)
• Produção de textos (43,9%)
• Transcrição, anotações e resumos (43,2%)

Essas funções são repetitivas e integradas ao fluxo de trabalho, refletindo a busca por velocidade e eficiência.

A lista de desejos da IA generativa no marketing

A pesquisa também investigou os casos de uso que ainda não foram testados, mas despertam o interesse dos profissionais de marketing. Esses casos, divididos em três categorias, sinalizam o potencial futuro da inteligência artificial generativa no setor.

Alto interesse (lista de desejos):

• Produção de áudio/podcasts (51,4%)
• Conformidade e risco (46,4%)
• Gestão de redes sociais (43,2%)
• Pontuação e distribuição de leads (42,5%)
• Recrutamento e gestão de talentos (41,1%)

Esses casos representam oportunidades emergentes, mas podem exigir maior educação, demonstração de valor e facilidade de acesso às ferramentas.

Interesse moderado:

• Criação de sites/páginas (38,2%)
• Assistentes de vendas (36,1%)
• Construção de audiências (31,4%)
• Produção de imagem/vídeo (29,3%)
• Coleta de dados (28,9%)

Esses casos possuem valor percebido, mas podem enfrentar obstáculos como complexidade, restrições orçamentárias ou prioridades concorrentes.

Baixo Interesse (prioridade reduzida):

• Segurança de marca (17,9%)
• Atendimento e suporte ao cliente (14,6%)
• Otimização de pipeline (12,9%)
• Criação de vídeos publicitários (12,5%)
• Conhecimento e documentação (11,4%)

Para ganhar tração, esses casos precisarão de propostas de valor mais fortes ou melhor alinhamento com as prioridades do marketing.

Ranking de utilização

As tabelas a seguir mostram o ranking das funções de marketing segundo sua utilização pelos respondentes da pesquisa. A primeira tabela mostra o ranking geral ordenado pelas funções de uso mais frequente (utilização diária ou semanal). A segunda tabla mostra o mesmo ranking, porém, agrupado pelas funções de marketing.

Fonte: https://zydigital.com.br/