Inteligência, agilidade e um grande potencial de transformação.
Quem gosta de tecnologia, especialmente de Inteligência Artificial, já percebeu que estamos diante de uma corrida em que a busca pelas primeiras posições se torna cada vez mais equilibrada. Você reparou?
Quando a OpenAI lança uma nova versão do ChatGPT, o Google apresenta uma evolução do Gemini e, em paralelo, surgem novas ferramentas de IA, com atualizações para cada objetivo, como escrever, fazer vídeos, criar códigos e mais. Esse tem sido um movimento comum nos últimos meses. Um incentiva o outro na busca pelo protagonismo do mercado.
Tenho acompanhado conversas que mostram uma mudança silenciosa, mas que tem uma base forte no modo como o marketing funciona e na influência da tecnologia nos seus processos.
Quando os Agentes decidem pelo cliente
Ao contrário do que muitos imaginam, não se trata de automação mais avançada ou de campanhas otimizadas por IA. A virada está na atuação das pessoas, que já estão delegando parte das suas escolhas para agentes externos. Esse novo comportamento altera completamente o terreno onde marcas e consumidores se encontram, impulsionando uma transformação interessante para o mercado.
Enquanto as empresas estão debatendo como encaixar a Inteligência Artificial no seu dia a dia, os clientes estão um passo à frente e já conversam com agentes generalistas, como ChatGPT, Gemini ou Claude, no seu dia a dia. Seja para pesquisar, comparar ou decidir o que comprar, a IA está cada vez mais presente na jornada de compra.
Os especialistas em marketing e tecnologia vêm organizando esse novo cenário em três frentes diferentes. A primeira delas é a dos agentes internos, que aumentam a eficiência das equipes, a segunda são os agentes que atuam diretamente com clientes e a terceira frente corresponde aos agentes que operam em nome dos consumidores.
É justamente esse último grupo que está mudando tudo como a gente conhece.
Diferente de um chatbot tradicional, esses agentes interpretam objetivos, avaliam contexto, filtram opções e chegam a recomendações que não passam mais pela lógica de campanhas, funis, landing pages ou anúncios. Quando alguém diz para a IA: “Encontre a melhor oferta”, esse pedido não chega ao site da marca. O agente recebe essa informação e decide quais outros dados considerar e quais ignorar.
Para se ter uma ideia do estágio dessa jornada, é possível ver a mudança acontecer na prática.
O estudo “Martech for 2026”, de Scott Brinker e Frans Riemersma, mostra que 63,1% das empresas já produzem conteúdo otimizado para Inteligência Artificial, mas apenas 13,6% medem se esses materiais estão realmente sendo utilizados pelos agentes.
Veja que é conteúdo PARA a IA e não POR IA, o que muda completamente a perspectiva sobre o papel da tecnologia no dia a dia da área de marketing. E existem os 25,2% que não fazem nada.
Estamos falando de influenciar sistemas que, cada vez mais, decidem o que o consumidor vê, compara e compra. Esse é o futuro, ainda que a maior parte das empresas ainda opere sem medir presença, validar consistência semântica e entender se estão, de fato, sendo interpretadas por esses modelos que eu disse até aqui.
De SEO para AEO: a nova era da otimização
Inclusive, já falei sobre isso em outro artigo no LinkedIn. Se o SEO tradicional exigia técnica e indexação, o novo AEO exige arquitetura, transparência e governança. Ignorar esse movimento significa deixar que a decisão aconteça longe da marca, sem qualquer visibilidade.
Quando olhamos para a arquitetura interna, a pressão aumenta ainda mais.
A convivência entre automação e agentes probabilísticos obriga as empresas a repensar integrações, qualidade de dados e política de governança. Pelo menos 40% dos modelos de negócios já conectam agentes diretamente ao data cloud. Isso amplia a capacidade analítica, mas também eleva o risco regulatório e operacional.
É importante destacar que um agente que acessa dados imprecisos se comporta como um analista ágil, mas sem direção, produzindo respostas rápidas e pouco assertivas. Sem engenharia de contexto, ModelOps e práticas sólidas de TRiSM, a chance de distorção das respostas cresce exponencialmente e, acredite, isso afeta a experiência e o seu resultado.
Nesse ambiente, o marketing deixa de ser visto apenas como comunicação e passa a ser tratado como uma engenharia complexa e inteligente em que emoção e razão trabalham lado a lado para oferecer uma experiência cada vez mais humanizada.
O volume de canais, ferramentas e fluxos perde importância, enquanto a necessidade de priorizar o que realmente move a receita, entender onde estão as jornadas que geram valor e estruturar dados é o que continua crescendo na estratégia do setor de marketing das empresas.
Nesse cenário, a operação ganha um modo fábrica, estável e governado, que garante escala e previsibilidade, e um modo laboratório, voltado à experimentação, prototipação rápida e exploração de novos caminhos.
Empresas que vivem apenas no modo fábrica perdem relevância. Empresas que vivem apenas no modo laboratório não conseguem sustentar o crescimento. O segredo está no equilíbrio entre testar, implementar e fazer funcionar, sempre com base em dados. Enquanto isso, a função dos executivos também segue mudando. CMOs, CIOs e Chief Data Officers deixam de ser gestores de ferramentas e campanhas e passam a atuar como arquitetos de valor.
São eles que definem o que priorizar, como organizar dados, quais agentes implementar e de que forma garantir que a empresa seja compreendida (e escolhida) pelos sistemas que agora representam o consumidor.
A disputa deixa de ser por atenção humana e passa a ser por relevância algorítmica.
Tudo isso nos leva a crer que 2026 não será para amadores. Mais do que um ano de evolução tecnológica, ele vai mostrar que o marketing mudou de lugar dentro da estratégia corporativa. E a pergunta que fica é se estamos preparados para competir em um mercado em que as decisões não passam mais pelas pessoas, mas pelos agentes que decidem por elas.
