A adoção de IA em marketing e marca já é quase universal (88% das empresas, no Brasil e no mundo), mas a maturidade de uso é rara: só uma fração pequena das empresas realmente escalou o uso de IA além de tarefas pontuais. A pesquisa do setor converge num ponto: IA acelera pesquisa, produção e diagnóstico, mas decisão estratégica, governança de marca e confiança do consumidor continuam dependendo de julgamento humano.
Uso IA todos os dias no meu trabalho, pra pesquisa, diagnóstico e produção de conteúdo. Não é sobre resistir à ferramenta. É sobre entender, com clareza, onde ela realmente ajuda, e onde ela nunca vai substituir a parte do trabalho que faz uma marca ser confiável.
A adoção é dada. A maturidade, não
Segundo o relatório 2025 Global AI Survey, da McKinsey & Company, uma das consultorias de estratégia mais respeitadas do mundo, 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função de negócio, contra 78% no ano anterior. Mas apenas cerca de um terço das empresas afirma ter começado a escalar programas de IA além de testes pontuais.
O padrão se repete no Brasil. Segundo pesquisa do IAB Brasil em parceria com a Nielsen, 88% das empresas brasileiras já usam IA nas operações de marketing, saltando de 67% há três anos. A mesma pesquisa aponta que os ganhos ficam presos na produtividade, e raramente chegam à conversão, à receita ou ao retorno sobre investimento. Outro levantamento, da Abiacom em parceria com a Brazil Panels e a escola de negócios Lideres.ai, encontrou que 72% das empresas brasileiras ainda estão em estágio iniciante ou experimental de adoção de IA, apesar do uso já ser comum no dia a dia.
IA não cria inconsistência de marca. Ela escancara a que já existia
Essa é a formulação mais precisa que encontrei sobre o real risco de IA pra marca, vinda de analistas que acompanham crescimento de empresas: o problema não é a IA "errar" ocasionalmente. É que ela produz volume numa velocidade que nenhuma estrutura de aprovação manual acompanha. Um time consegue gerar dez versões de uma peça no tempo que antes levava pra fazer uma, mas isso não significa que as dez estão certas, no tom certo, ou aprovadas.
Um estudo do Bynder (2026 State of DAM) encontrou que três quartos do conteúdo de marca hoje já passa por alguma etapa de IA, com uso quase universal esperado nos próximos 12 meses. Isso não é, em si, um problema. O problema é quando o volume cresce mais rápido do que a governança que deveria filtrá-lo.
"O maior risco de IA pra marca não é alucinação. É fragmentação de marca em velocidade de máquina."
O que a pesquisa mostra sobre confiança
Levantamentos recentes do setor de marketing convergem numa mesma zona de "confiar, mas verificar": apenas 13% dos profissionais confiam plenamente em insights gerados por IA sem checagem humana. 35% dizem confiar parcialmente, mas ainda dependem principalmente do próprio julgamento, e 33% validam qualquer insight de IA com revisão humana antes de agir.
Do lado do consumidor, o sinal é parecido. Uma pesquisa da Gartner com mais de mil consumidores encontrou que apenas 60% confiam em grandes marcas hoje, caindo de 70% em 2021, um recuo que coincide com a explosão do uso de IA em comunicação de marca. Outro levantamento da Gartner (2026) encontrou que metade dos consumidores americanos prefere comprar de marcas que não usam IA generativa em conteúdo voltado ao consumidor final.
Onde eu uso IA, e onde não uso
Na prática, divido meu próprio trabalho em duas categorias bem claras:
- Uso IA para acelerar: levantamento de dados, pesquisa de mercado, primeiras versões de diagnóstico, organização de informação dispersa. Tudo isso é trabalho de volume, onde velocidade importa mais do que originalidade.
- Não delego a IA: a leitura do contexto real de uma empresa, a decisão de qual estrutura faz sentido pra aquele momento específico, e qualquer coisa que exija entender a política interna, a cultura e a confiança entre as pessoas envolvidas. Isso não é dado, é julgamento construído com experiência.
Essa divisão não é filosofia abstrata. É exatamente o que separa uma empresa que usa IA pra ganhar velocidade real de uma empresa que usa IA pra produzir volume sem controle, e só descobre o problema quando a marca já está inconsistente.
O cenário no Brasil
Um dado recente chama atenção: segundo a segunda edição da pesquisa Tendências de Marketing, Vendas e RevOps, da 8D Hubify em parceria com a PipeLovers, o Generative Engine Optimization (GEO), otimizar a presença da marca em buscas feitas por IA, foi a iniciativa que mais cresceu entre prioridades de marketing para 2026, saltando de 8,9% para 30,4% das empresas pesquisadas. Ao mesmo tempo, branding apareceu como prioridade para 50% das empresas participantes.
A leitura é direta: as empresas brasileiras já perceberam que aparecer bem pra IA importa. Mas aparecer bem pra IA depende exatamente do que a IA não faz sozinha, marca com identidade clara, conteúdo consistente e estrutura por trás, não apenas mais volume de conteúdo gerado rápido.
O que isso significa na prática
- Use IA pra volume, não pra decisão: pesquisa, primeira versão, organização de dados são tarefas de IA. Aprovação final de qualquer coisa que representa a marca publicamente não é.
- Construa a governança antes de escalar o uso: a lacuna entre adoção (quase universal) e maturidade (rara) é exatamente onde a estrutura de marca decide se a IA ajuda ou atrapalha.
- Trate confiança como recurso escasso: com a confiança do consumidor em marcas caindo, e resistência explícita a conteúdo gerado por IA, transparência sobre como e onde a IA é usada deixou de ser detalhe técnico.