Na reunião, o CMO todo orgulhoso apresenta um slide que diz: “IA economizou 300 horas de trabalho no último trimestre!”
O CFO, ao lado dele, ajusta os óculos e pergunta com aquela perigosa calma que todo executivo reconhece: “Ótimo. E quanto dinheiro isso trouxe para a empresa?” O silêncio ensurdecedor toma conta do ambiente. O CMO começa a gaguejar e no desespero tenta justificar com algo parecido com “eficiência operacional” e “ganhos intangíveis”. O CFO fecha o notebook e se retira. A reunião acabou ali. Infelizmente, esta é uma cena que deve se repetir com frequência em 2026. O real motivo deste descontentamento? Os gestores de negócio continuam medindo o que não importa.
Isso não é ROI de IA. Você está apenas medindo atividade e chamando de resultado.
A maldição de Sísifo corporativa
Sempre que vejo times de marketing apresentando métricas de IA, me lembro de uma das figuras mais emblemáticas da mitologia grega: Sísifo. Conhecido por sua astúcia e inteligência inigualável, Sísifo foi condenado a empurrar uma enorme pedra montanha acima, e ao chegar no topo, o peso da pedra vence e ele volta para a base.
Como o castigo era eterno, ele estava sempre ocupado, sempre em atividade, sempre empurrando.
Existia o movimento, mas o problema é que não estava indo a lugar nenhum. Não seria esse o cenário atual no marketing de muitas empresas? Uma pesquisa recente mostrou que 75% dos times de marketing não têm roadmap de IA para os próximos dois anos. Não é porque não querem — é porque não sabem se o que estão fazendo está funcionando.
Então ficam empurrando a pedra. Medindo o que é fácil de medir.
- “Nossa equipe passou a produzir o dobro de posts!”
- “Reduzimos em 40% o tempo de criação de campanhas!”
- “Automatizamos 15 processos!”
Tudo verdade. Tudo mensurável. Tudo… irrelevante.
Poucos têm coragem de fazer esta pergunta: se sua equipe economiza 40% do tempo com IA mas continua entregando as mesmas conversões, o mesmo custo de aquisição, o mesmo valor de vida do cliente… o que mudou de fato para o negócio? Nada.
Você só está empurrando a pedra mais rápido. E ainda canta “God gave rock n’ roll to you…”
O Mapa Não É o Território
A McKinsey fez uma pesquisa no ano passado para entender melhor o cenário. Entrevistou mais de 50 líderes de marketing de grandes empresas globais com a simples pergunta: “Explique o ROI dos seus investimentos em martech e IA.” Sabe quantos conseguiram responder de forma clara, vinculando o investimento a receita, margem ou crescimento real?
Zero. Nenhum.
A maioria citou métricas operacionais: quantos emails enviamos, qual foi a taxa de abertura, quantas impressões geramos. É como se você perguntasse “quanto lucro sua loja gerou?” e a pessoa respondesse “ah, abrimos 300 vezes esse ano e tivemos 5.000 pessoas visitando nossa loja!” Você está medindo movimento, não progresso.
Tem um conceito na filosofia que adoro: o mapa não é o território. Muitos CMOs tem mapas lindos — dashboards coloridos, gráficos com todos os recursos, KPIs destacados. Mas quando você questiona “cadê o território? Onde está o dinheiro?”, ninguém sabe responder. Suas métricas de “tempo economizado” são o mapa. A receita, o market share, o crescimento sustentável — esse é o território. E você está tão ocupado, encantado com o mapa que esqueceu de pisar no chão, onde a coisa toda realmente acontece.
Os 5% que entendem o jogo
Enquanto uns choram, outros vendem lenços. Se analisarmos que 60% das empresas geram literalmente zero valor material com IA — segundo dados recentes da Boston Consulting Group — existe uma pequena minoria, algo entre 5% e 7%, que está obtendo resultados expressivos.
Seria porque possuem melhores ferramentas, ṕoeque possuem os melhores talentos de dados? Não. Eles usam os mesmos recursos que as demais.
A grande diferença está numa coisa muito mais simples e devastadora: elas medem coisas diferentes. VPs de marketing medíocres apresentam relatórios de “horas economizadas”, “número de campanhas automatizadas”. VPs de marketing que geram real valor lidam com as curvas de market share por região, ROAS em tempo real ajustado por algoritmos de IA, e projeções de incremento de receita baseadas em alocação preditiva de budget.
A mudança ocorre quando o executivo muda radicalmente o que deve rastrear.
Essa é a diferença entre os 5% que vencem e os 60% que queimam dinheiro: os vencedores entendem que ROI de IA não é sobre fazer as mesmas coisas mais rápido. É sobre fazer coisas diferentes que geram valor novo. É a diferença entre empurrar a pedra mais rápido e simplesmente escolher uma pedra diferente.
Os quatro pilares que separam os homens dos meninos
Depois de analisar dezenas de cases e conversar com CMOs que realmente conseguem justificar seus investimentos em IA, identifiquei um padrão claro. Separei quatro pilares para melhor compreensão. Ignorar qualquer um deles, pode custar muito para a sua empresa.
Pilar 1: Impacto financeiro direto
Pense nisso como a receita incremental que você só captura porque tem inteligência artificial. Não é sobre “eficiência”. Uma empresa pode usar algoritmos de retenção preditiva para identificar grupos de clientes em risco de churn três meses antes de acontecer e lançar ofertas personalizadas que aumentam o Customer Lifetime Value em 23%. Isso não é “economia de tempo”. Isso é dinheiro que simplesmente não existiria sem IA. A IBM fez um levantamento massivo e descobriu algo impressionante: empresas que implementam IA corretamente veem retorno médio de $3.50 a $3.70 para cada dólar investido. A McKinsey complementa com outro dado: campanhas otimizadas por IA entregam entre 20% e 30% mais ROI comparadas com métodos tradicionais.
Mas aqui está o pulo do gato: isso só acontece quando você redesenha o workflow inteiro ao redor da IA, não quando você simplesmente “adiciona IA” em cima dos processos antigos.
É a diferença entre reformar a casa e reconstruir desde a fundação.
Pilar 2: Agilidade de negócio
Se você consegue usar IA para acelerar desenvolvimento e lançar uma feature três meses antes do competidor, quanto vale essa vantagem?
Análises de especialistas em ROI de IA — como as da Writer, plataforma que modela retorno de agentic AI — calculam que em mercados competitivos, esse tipo de first-mover advantage pode gerar entre $200K a $500K em market share capturado, dependendo do segmento. A fórmula é simples: (valor de chegar primeiro + valor de decisões melhoradas) menos o custo da IA. O que sobra é o ROI de agilidade — e é brutal quando bem executado.
O valor da agilidade não está em fazer as coisas mais rápido — está em chegar em lugares que seus competidores ainda nem viram.
Pilar 3: Experiência do cliente e valor de longo prazo
Um estudo de maio do ano passado mostrou que times de vendas que implementaram IA bem-feita esperam ver o Net Promoter Score (NPS) subir de 16% em 2024 para 51% em 2026.
Isso não é melhoria incremental. É transformação.
O canto da sereia vai dizer que você só precisa de poucas semanas para mostrar resultados, mas o Customer Lifetime Value é um jogo de longo prazo. Se você mede IA só em janelas de 90 dias, você está perdendo metade da história.
Estratégias de retenção preditiva podem levar dois, três trimestres para amadurecer completamente. Mas quando amadurecem, o compounding effect é brutal — porque você não está só evitando churn, você está criando clientes que compram mais, recomendam mais e custam menos para reter.
É como julgar uma árvore de oliveira depois de seis meses plantada. Você precisa esperar a safra.
Pilar 4: Mitigação de risco e governança
E esse é o elefante na sala que ninguém quer discutir.
IA mal governada já gerou exposição de risco de bilhões de dólares em algumas empresas - não estou exagerando. Quando você tem sistemas autônomos gerando conteúdo, tomando decisões de budget, interagindo com clientes, sem guardrails apropriados, você não tem uma ferramenta de marketing.
Você tem uma bomba-relógio regulatória e de brand safety.
A Mastercard implementou IA para detecção de fraude e viu melhoria média de 20% — mas em alguns casos específicos, a melhoria foi de 300%. O JPMorgan pegou processos de análise de contratos que consumiam 360 mil horas de trabalho humano por ano e reduziu para segundos. Mas o valor não está só na economia — está no fato de que agora eles conseguem escalar compliance sem aumentar exponencialmente os custos e riscos.
Lembre-se que leva 20 anos para construir uma reputação e cinco minutos para destruí-la - em tempos de TikTok, 7 segundos bastam.
O Framework P²: simplicidade para medir o que importa
No final de 2025, começou a emergir um novo padrão entre os times de marketing de alta performance. Eles chamam de P² — Produtividade x Precisão. A lógica é assim: toda iniciativa de IA precisa responder duas perguntas ao mesmo tempo.
- Quanto esforço economizamos? (tempo, custo operacional, automação de tarefas)
- Quanto melhoramos o outcome? (conversão, engagement, retenção, receita)
E aqui está a regra de ouro que os vencedores adotaram: se você não consegue medir os dois, você não escala. Os dashboards desses times mostram simultaneamente as duas dimensões. “Aqui está o esforço que economizamos” ao lado de “aqui está o outcome que melhoramos.”
Porque times que falam só em produtividade estão cegos para resultado. E times que falam só em outcome não conseguem justificar por que IA é melhor que métodos tradicionais. O P² captura os dois. E força você a fazer a pergunta incômoda: estamos usando IA porque ela gera resultado melhor, ou só porque ela é mais rápida fazendo a mesma coisa medíocre?
A verdade que os números revelam
O fato é que 88% das empresas hoje usam IA em pelo menos uma função de negócio. Parece impressionante até avaliarmos os demais dados.
Apenas 39% dessas empresas conseguem identificar impacto real no EBIT — e quando identificam, na maioria dos casos é menos de 5%.
E tem mais: 60% das empresas geram zero valor material apesar dos investimentos pesados. Por quê? Podemos listar alguns motivos como:
- workflows não foram redesenhados
- governança é fraca ou inexistente
- dados são fragmentados e de baixa qualidade
- as pessoas mediram “tempo economizado” em vez de “receita gerada”
A mensagem é clara: tecnologia não é o gargalo. A mentalidade na implementação da IA é.
E tem um detalhe perverso nisso tudo: uma vez que os LLMs — os grandes modelos de linguagem que estão por trás dessas ferramentas — escolhem uma fonte confiável, eles reforçam essa escolha em prompts futuros. É uma dinâmica de “o vencedor leva tudo” que se codifica nos próprios parâmetros dos modelos. Se você chegar atrasado nessa corrida de medição correta, você não está só perdendo tempo. Você está criando uma desvantagem composta que fica cada vez mais cara de reverter.
Você está não apenas empurrando a pedra errada — está empurrando ela montanha abaixo enquanto seus competidores já escolheram uma montanha diferente.
O Roteiro de saída - para quem está disposto a mudar
Se você chegou até aqui e está pensando “caramba, eu estou medindo tudo errado”, deixa eu te dar um caminho de saída que não exige consultoria de seis meses nem reestruturação completa da empresa. Começa assim: segunda-feira de manhã, você abre seu dashboard de IA e faz uma auditoria simples e honesta. Para cada KPI que está ali, você pergunta: isso mede atividade ou impacto?
- “Número de campanhas automatizadas” é atividade.
- “Incremento de 12% em conversão atribuído diretamente a segmentação preditiva” é impacto.
Até o final da primeira semana, você escolhe uma ou duas iniciativas de IA que realmente importam e define metas P² para 90 dias. Não precisa ser perfeito. Precisa ser mensurável nos dois eixos: produtividade E precisão.
Na segunda semana, você estabelece baselines. Pega os últimos três a seis meses de dados e documenta onde você está. Porque sem baseline, qualquer número que vier depois é só achismo fantasiado de análise.
E na terceira semana — e essa é a parte que separa quem fica no papo de quem age de verdade — você agenda uma reunião com CFO e CEO e apresenta o “novo scorecard de IA” com os quatro pilares: impacto financeiro, agilidade de negócio, experiência do cliente, mitigação de risco. Não vai ser confortável. Provavelmente vão aparecer gaps enormes.
Ótimo.
Melhor descobrir agora, enquanto você ainda tem budget para corrigir, do que em seis meses quando o CFO cortar seu orçamento porque “IA não está entregando.”
O mundo quebra todos. E depois, muitos ficam fortes nos lugares quebrados.
O que realmente está em jogo
Inteligência Artificial não é sobre economizar tempo. Nunca foi. IA é sobre capturar valor que você estaria deixando na mesa sem ela. É sobre lançar três meses antes do seu concorrente e pegar market share que ele nunca vai recuperar. É sobre fazer seu Customer Lifetime Value subir 20% enquanto seu custo de aquisição cai 15%. É sobre não acordar às três da manhã suando frio porque uma campanha gerada por IA sem governança vazou dados de clientes e agora você tem a LGPD batendo na sua porta. O tempo economizado é efeito colateral. ROI de verdade é o objetivo. A maioria dos CMOs não ousa medir o que importa porque é mais difícil, mais exposto, mais arriscado. É mais fácil mostrar “300 horas economizadas” do que assumir a responsabilidade de provar que aquilo gerou $300K em receita incremental.
Mas 2026 não será um ano de facilidade pura e plena. Será um ano de ousadia ou de obsolescência. A pergunta que fica é: você vai esperar estar naquela sala de reunião, vendo o CFO fechar o notebook, para mudar o que mede? Ou vai começar amanhã?
Medir o que importa, não o que é fácil. Porque no final das contas, Sísifo continuou empurrando a pedra. Mas você não precisa. Você pode escolher uma pedra diferente. Ou melhor ainda — você pode parar de empurrar pedras e começar a construir algo que realmente fica de pé.
A escolha é sua.
Sobre o autor
Cairo Cananéa é estrategista de marketing e utiliza ciência de dados / IA para resolver problemas complexos.