A discussão sobre IA agentic no marketing está a crescer mais depressa do que a capacidade das organizações a transformar essa promessa em resultados. De acordo com o CMO Playbook do Capgemini Research Institute, as expectativas sobre os diretores de marketing estão num máximo, mas a influência estratégica e a eficácia prática continuam pressionadas por orçamentos curtos, operações ineficientes e governação difusa de tecnologia e dados.

O estudo descreve uma contradição que hoje define o cargo: pede-se ao CMO que lidere crescimento, marca, experiência do cliente e integração de IA, mas o espaço de decisão encolhe. Entre 2021 e 2023, a percentagem de CMO envolvidos em decisões críticas subiu de 59% para 70%; em 2025, recuou para 55%, sinalizando perda de peso estratégico num momento em que a função é chamada a responder por mais variáveis do que nunca.

A mesma tensão aparece no lado do investimento. Em organizações com receitas anuais acima de mil milhões de dólares, o gasto médio em marketing é de cerca de 5% da receita, o que reforça a lógica do “fazer mais com menos” e puxa o foco para resultados de curto prazo — muitas vezes à custa de construção de marca e lealdade.

Claudia Willvonseder, membro do Conselho Executivo da Dr. Oetker, com o pelouro de Marketing, Sustentabilidade e I&D, resume esta expansão de mandato: “O papel do CMO hoje vai além da comunicação tradicional de marketing e inclui desenvolvimento de produto, inovação e impulso ao crescimento.”

A promessa da GenAI está instalada, mas o impacto continua curto

A adoção avançou rapidamente, mas os ganhos ainda não são consensuais. O CMO Playbook indica que 72% das organizações já usam GenAI no marketing (de forma extensiva ou limitada), quando em 2023 eram 37%. Porém, quando se pergunta pelo impacto, a resposta é mais fria: apenas 7% dos líderes de marketing dizem “concordar plenamente” que a IA aumentou a performance do marketing.

O relatório aponta um bloqueio operacional claro: apesar do discurso sobre automação, só 15% dos líderes de marketing concordam plenamente que as tarefas de baixo valor estão automatizadas, deixando as equipas presas ao manual e com menos tempo para estratégia, criatividade e ligação ao cliente.

Yolanda van Die, CMO da Centraal Beheer (Países Baixos), põe o dedo no problema político da função: “O CMO nem sempre tem um lugar à mesa executiva. Temos de alinhar melhor com o negócio e falar a linguagem financeira.”

É aqui que a IA agentic no marketing entra com mais força: há perceção de potencial transformador, mas pouca maturidade para escalar. Num dos sinais mais claros do estudo, 47% dos inquiridos consideram decisões de agentes de IA “pouco fiáveis” e um risco para a reputação da marca, o que ajuda a explicar por que razão muitos projetos ficam em piloto.

O relatório também descreve a raiz do “fosso” entre potencial e resultados: implementação “tech-first”, subestimação do custo real (infraestrutura, licenças e talento), lacunas de competências e, sobretudo, falta de governação e métricas que provem ROI de forma credível.

O problema não é só tecnologia: é governação e propriedade do “motor”

O estudo sugere que a fricção organizacional é uma das razões mais concretas para a promessa da IA não se traduzir em eficácia. Quando a propriedade do martech e das iniciativas de IA está fragmentada, o marketing perde capacidade de decidir e de medir. No inquérito, 55% dizem que as iniciativas de GenAI e agentic AI em marketing são financiadas pela área de TI (contra 39% pela área de marketing).

Patricia Jurca, Chief Brand Officer do KeyBank, descreve essa perda de controlo mesmo quando o orçamento “nasce” no marketing: “Mesmo que o orçamento de martech venha do marketing, o marketing não tem controlo total sobre ele, porque outras equipas como procurement e tecnologia também estão envolvidas.”

A leitura é direta: a corrida à IA não é travada por falta de ferramentas. É travada por falta de um modelo operativo e de governação que alinhe objetivos, dados, tecnologia, métricas e responsabilidades. O relatório fecha nessa ideia, defendendo uma passagem “da complexidade para a clareza”, com integração end-to-end de IA, processos simplificados e colaboração mais forte entre marketing, TI e liderança de negócio.