A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma ferramenta para produzir textos, criar imagens ou automatizar pequenas tarefas.
Ela começa a alterar algo muito maior: a forma como consumidores descobrem empresas, pesquisam produtos, recebem ofertas, conversam com marcas e tomam decisões de compra.
Para o marketing, isso representa uma transformação que vai muito além de aprender a utilizar novas ferramentas.
Busca, mídia, conteúdo, CRM, atendimento, e-commerce, dados e vendas estão começando a funcionar de maneira diferente.
Um levantamento global da Adobe com executivos, profissionais e consumidores mostra que IA generativa e IA agêntica já estão remodelando a experiência do cliente. Na pesquisa, 25% dos consumidores entrevistados afirmaram utilizar plataformas de IA como principal ferramenta para pesquisar produtos e serviços.
Mas o que realmente está mudando? E quais transformações as empresas deveriam acompanhar?
Neste artigo, reunimos 10 tendências de Inteligência Artificial no marketing que ajudam a entender como a tecnologia está mudando a maneira como empresas atraem clientes, constroem relacionamentos e geram vendas.
O que é Inteligência Artificial no marketing?
Inteligência Artificial no marketing é o uso de sistemas capazes de analisar dados, identificar padrões, gerar conteúdo, automatizar decisões e apoiar interações com clientes em atividades relacionadas a marketing, vendas e relacionamento.
Na prática, a IA já pode atuar em diferentes áreas de uma estratégia de marketing:
- busca e descoberta de marcas;
- mídia paga;
- produção e análise de conteúdo;
- personalização;
- CRM;
- atendimento;
- automação;
- análise de dados;
- e-commerce;
- mensuração e otimização de campanhas.
Por isso, entender IA no marketing não significa apenas conhecer novas ferramentas.
Significa compreender como a tecnologia está modificando a própria jornada do cliente e a operação de marketing das empresas.
Quais são as principais tendências de IA no marketing em 2026?
Algumas transformações já estão acontecendo, enquanto outras começam a ganhar escala.
| Tendência | Principal impacto no marketing |
| Busca com IA | Marcas passam a disputar presença, citações e recomendações |
| Agentes de IA | Automação evolui da execução de regras para tarefas orientadas a objetivos |
| Comércio agêntico | IA começa a participar da pesquisa, comparação e compra |
| Personalização contextual | Experiências podem ser adaptadas ao contexto do consumidor |
| Conteúdo generativo | Produzir fica mais fácil e diferenciar-se fica mais difícil |
| Mídia com IA | Plataformas automatizam cada vez mais decisões |
| IA conversacional | Marketing, vendas e atendimento ficam mais integrados |
| Dados próprios | First-party data ganha ainda mais importância |
| Mensuração da IA | Jornadas iniciadas em assistentes exigem novas formas de análise |
| Governança | Confiança, transparência e supervisão humana tornam-se ativos da marca |
Vamos entender cada uma delas.
1. A busca deixa de ser apenas uma lista de links
Durante anos, conquistar boas posições no Google foi um dos principais objetivos do marketing digital.
Isso continua importante.
Mas a experiência de busca está mudando.
Ferramentas de Inteligência Artificial conseguem consultar diferentes fontes, interpretar informações e apresentar respostas antes mesmo de o usuário decidir qual site visitar.
O próprio Google vem ampliando suas experiências de busca com IA. Em 2026, a empresa informou que o Modo IA já havia ultrapassado um bilhão de usuários mensais.
Para as empresas, surge uma nova preocupação: não basta disputar posições. É preciso também construir condições para que a marca seja encontrada, compreendida e considerada como fonte nas respostas geradas por IA.
É nesse contexto que estratégias de GEO, Generative Engine Optimization, passam a complementar o SEO tradicional.
SEO continua importante para garantir rastreabilidade, indexação, relevância e autoridade nos mecanismos de busca.
GEO amplia essa preocupação para ambientes nos quais o usuário pode receber uma resposta sintetizada por Inteligência Artificial.
SEO vai deixar de ser importante por causa da IA?
Não.
Mecanismos generativos continuam dependendo de informações que possam ser encontradas, interpretadas e consideradas confiáveis.
Por isso, SEO permanece como uma base técnica e editorial importante.
O que muda é o ambiente no qual a disputa pela atenção acontece.
Além de buscar posições nos resultados tradicionais, empresas precisam começar a pensar em como suas informações podem ser compreendidas, utilizadas, citadas ou recomendadas por sistemas de IA.
LINK INTERNO AQUI: artigo da Kramas sobre GEO / Generative Engine Optimization.
2. Agentes de IA começam a executar tarefas, não apenas responder perguntas
A primeira grande onda da IA generativa ficou marcada pelo prompt.
“Crie um texto.”
“Resuma este documento.”
“Analise estes dados.”
A próxima etapa é diferente.
Em vez de apenas responder a uma solicitação isolada, sistemas de IA começam a receber objetivos e executar diferentes etapas para alcançá-los.
São os chamados agentes de IA.
O que é IA agêntica?
IA agêntica é uma abordagem na qual sistemas de Inteligência Artificial conseguem executar múltiplas etapas para atingir determinado objetivo, utilizando contexto, ferramentas e regras definidas para orientar suas ações.
No marketing, um agente pode, por exemplo:
analisar informações;
identificar uma oportunidade;
organizar dados;
apoiar a criação de uma campanha;
executar determinadas tarefas;
acompanhar resultados;
e utilizar novas informações para apoiar as próximas decisões.
A Adobe identifica justamente a transição da IA generativa para a IA agêntica como uma das grandes mudanças observadas em 2026.
Isso tende a transformar o próprio conceito de automação.
A automação tradicional normalmente executa regras previamente estabelecidas.
A automação baseada em agentes pode acrescentar interpretação, contexto e tomada de decisão dentro dos parâmetros definidos pela empresa.
Isso não significa entregar decisões críticas sem supervisão para uma máquina.
Significa criar operações nas quais pessoas, dados, sistemas e agentes podem trabalhar de maneira mais integrada.
3. A IA passa a participar diretamente da jornada de compra
Imagine um consumidor perguntando a um assistente:
“Preciso de um notebook para trabalhar com edição de vídeo, com boa bateria e dentro de determinado orçamento. Quais são as melhores opções?”
A IA pode pesquisar alternativas, comparar características, explicar diferenças e ajudar o consumidor a tomar uma decisão.
Mas essa experiência começa a avançar além da pesquisa.
Microsoft e outras empresas vêm desenvolvendo experiências relacionadas ao chamado agentic commerce, ou comércio agêntico, em que assistentes podem participar de diferentes etapas da jornada de compra.
Em algumas jornadas, empresas já começam a fornecer informações não apenas ao consumidor, mas também aos sistemas de IA que o ajudam a pesquisar, comparar e decidir.
Para e-commerces, isso traz uma consequência importante.
A loja precisa ser compreensível não somente para pessoas, mas também para sistemas.
Preço.
Estoque.
Descrição.
Características técnicas.
Políticas comerciais.
Avaliações.
Disponibilidade.
Informações estruturadas sobre produtos.
Quanto mais organizados e atualizados estiverem esses dados, maiores serão as condições para que plataformas consigam compreender corretamente o que a empresa oferece.
Isso acrescenta uma nova camada à jornada de compra não linear: parte da pesquisa e comparação pode acontecer antes mesmo de o consumidor acessar diretamente o site da marca.
4. A personalização passa de segmentação para contexto
Durante muito tempo, marketing personalizado significou algo próximo de:
“Enviar mensagens diferentes para grupos diferentes.”
A Inteligência Artificial começa a ampliar significativamente essa capacidade.
Em vez de trabalhar apenas com grandes segmentos, empresas podem adaptar conteúdos, recomendações, ofertas e jornadas considerando diferentes combinações de:
histórico;
comportamento;
preferências;
canal;
momento da jornada;
interações anteriores;
e contexto.
A Adobe aponta personalização em tempo real e experiências contextuais entre as principais oportunidades relacionadas à IA na experiência do cliente.
Mas existe uma condição fundamental: a qualidade da personalização depende da qualidade dos dados disponíveis.
Se CRM, marketing, vendas, atendimento e e-commerce não compartilham informações consistentes, a empresa pode possuir uma tecnologia sofisticada e ainda entregar experiências genéricas.
Por isso, IA e personalização não são apenas discussões sobre tecnologia.
Também são discussões sobre dados, integração e estratégia de relacionamento com o cliente.
5. Produzir conteúdo ficará mais fácil. Produzir conteúdo relevante ficará mais difícil
A IA já consegue produzir textos, imagens, vídeos, apresentações, anúncios e inúmeras variações criativas em poucos minutos.
Essa capacidade continuará avançando.
Segundo a pesquisa global da Adobe, 76% das organizações entrevistadas relataram melhorias moderadas ou significativas no volume e na velocidade de ideação e produção de conteúdo com IA generativa.
Mas existe um efeito colateral.
Se todos conseguem produzir mais, volume deixa de ser um diferencial competitivo.
A vantagem passa para quem possui algo que não pode ser obtido simplesmente solicitando mais um texto a uma IA:
conhecimento próprio;
dados;
cases;
experiência;
especialistas;
metodologias;
opiniões fundamentadas;
identidade de marca.
A IA reduz o custo da produção.
Ao mesmo tempo, aumenta a importância daquilo que ela não consegue inventar legitimamente:
experiência real.
Esse princípio também é importante para SEO e GEO.
Em um ambiente com enorme disponibilidade de conteúdo, materiais que apresentam conhecimento original, fontes verificáveis, especialistas identificáveis e experiências concretas tendem a oferecer sinais mais fortes de autoridade do que conteúdos genéricos produzidos em escala.
6. A mídia paga será cada vez mais operada com IA
A Inteligência Artificial também está assumindo uma participação crescente dentro das plataformas de mídia.
Definição de públicos, combinação de sinais, criação e seleção de ativos, lances e otimização já possuem diferentes níveis de automação.
Em 2026, o Google ampliou recursos relacionados ao AI Max para campanhas de pesquisa e continua integrando publicidade às novas experiências de busca baseadas em IA.
Isso não significa que o gestor de mídia deixa de ser necessário.
Significa que sua função muda.
Quanto mais a plataforma assume decisões operacionais, maior passa a ser a importância de:
estratégia;
qualidade dos dados;
oferta;
criatividade;
mensuração;
definição dos sinais corretos;
análise crítica dos resultados.
Saber apertar botões perde valor.
Saber o que pedir ao algoritmo, quais sinais fornecer e como interpretar o resultado ganha valor.
A IA vai substituir o gestor de tráfego?
A tendência observada é de automação crescente das atividades operacionais.
Isso tende a deslocar parte do trabalho para atividades que exigem contexto de negócio, estratégia, criatividade, análise e tomada de decisão.
O profissional deixa progressivamente de ser apenas um operador de plataforma para atuar também como alguém capaz de orientar, alimentar e avaliar os sistemas automatizados.
Veja este artigo sobre: IA para Tráfego Pago.
7. Atendimento, marketing e vendas ficarão cada vez mais próximos
Chatbots tradicionais normalmente seguem caminhos previamente definidos.
A IA conversacional permite experiências muito mais flexíveis.
Uma interface pode entender a necessidade de um visitante, explicar um serviço, recomendar produtos, solucionar dúvidas, coletar informações e encaminhar uma oportunidade para vendas.
A Microsoft, por exemplo, apresenta os chamados Brand Agents, desenvolvidos para possibilitar experiências conversacionais dentro dos próprios ambientes das marcas.
Isso reduz algumas fronteiras tradicionais.
Onde termina o marketing?
Onde começa o atendimento?
Quando uma conversa passa a representar uma oportunidade comercial?
Com IA, essas etapas podem acontecer dentro da mesma interação.
Para empresas, isso reforça a importância da integração entre marketing e vendas, porque tecnologia não resolve uma operação na qual áreas, dados e objetivos continuam desconectados.
8. Dados próprios se tornam ainda mais valiosos
Existe uma aparente contradição.
Quanto mais inteligente a IA fica, mais importantes podem se tornar os dados da própria empresa.
CRM.
Histórico de compras.
Comportamento no site.
Produtos.
Preferências.
Conversões.
Interações comerciais.
Dados de atendimento.
Essas informações ajudam sistemas a compreender melhor clientes, jornadas e resultados.
Sem uma base organizada, uma empresa pode possuir ferramentas sofisticadas e continuar entregando experiências genéricas ou tomando decisões com sinais incompletos.
A Adobe aponta qualidade e integração de dados entre os principais obstáculos para empresas ampliarem o uso da IA. Entre os CMOs pesquisados, 78% citaram integração e qualidade dos dados como uma barreira importante.
Por isso, CRM e arquitetura de dados deixam de ser vistos apenas como infraestrutura.
Passam a fazer parte da própria estratégia de Inteligência Artificial da empresa.
9. As empresas precisarão medir jornadas que começam dentro da IA
Imagine alguém perguntando a uma Inteligência Artificial:
“Qual empresa pode resolver este problema?”
O assistente apresenta algumas possibilidades.
A pessoa pesquisa uma delas, acessa o site e posteriormente entra em contato.
Qual foi a origem dessa oportunidade?
Essa será uma discussão cada vez mais importante para o marketing.
Grande parte dos modelos tradicionais de mensuração foi estruturada para jornadas como:
impressão → clique → site → conversão
A IA pode introduzir etapas anteriores:
pergunta → resposta da IA → descoberta da marca → acesso → conversão
Isso torna a atribuição mais complexa.
Microsoft e outras plataformas já desenvolvem recursos relacionados à visibilidade de marcas dentro de experiências baseadas em IA.
Para as empresas, o desafio será combinar diferentes sinais:
tráfego proveniente de assistentes;
menções e citações;
buscas pela marca;
crescimento de demanda;
origem declarada pelo lead;
conversões;
e comportamento posterior à descoberta.
Como saber se uma IA está trazendo clientes para minha empresa?
Hoje, não existe uma única métrica capaz de responder completamente a essa pergunta.
Uma análise mais consistente pode combinar tráfego de plataformas de IA identificado em ferramentas de analytics, crescimento de buscas pela marca, dados do CRM, origem declarada pelo lead e monitoramento da presença da empresa em mecanismos generativos.
Isso significa que a mensuração da IA tende a exigir uma visão mais ampla da jornada.
10. Confiança se torna um ativo ainda mais importante da marca
Quanto mais conteúdos e decisões forem mediados por algoritmos, maior será a importância da confiança.
Quem criou aquela informação?
O dado é verdadeiro?
A recomendação foi patrocinada?
A imagem é real?
A empresa utiliza adequadamente os dados do consumidor?
Existe supervisão humana?
Consumidores reconhecem benefícios em experiências com IA, mas também demonstram cautela quando estão envolvidos dados sensíveis e decisões relevantes.
Por isso, empresas precisam desenvolver não apenas capacidade de utilizar IA.
Precisam desenvolver governança de IA.
Isso pode incluir:
políticas para utilização de dados;
validação humana;
critérios para publicação;
proteção da identidade da marca;
propriedade intelectual;
transparência;
segurança;
responsabilidades;
e limites de automação.
No marketing, confiança pode se tornar uma vantagem competitiva tão importante quanto velocidade.
O que essas 10 tendências de Inteligência Artificial têm em comum?
Existe um padrão.
A IA está diminuindo diversas fronteiras:
entre busca e resposta;
entre marketing e vendas;
entre conteúdo e atendimento;
entre mídia e automação;
entre pesquisa e compra.
Por isso, talvez um dos maiores erros seja analisar Inteligência Artificial apenas como mais uma ferramenta dentro do departamento de marketing.
Ela começa a funcionar como uma camada transversal da operação.
Uma empresa que simplesmente adicionar IA aos mesmos processos antigos pode ganhar produtividade.
Mas empresas capazes de redesenhar processos, organizar dados e criar novas experiências podem capturar um valor muito maior.
O marketing não ficará menos estratégico por causa da IA
Provavelmente acontecerá o contrário.
Quando ferramentas passam a executar parte da produção, segmentação, análise e otimização, algumas perguntas tornam-se ainda mais importantes:
Quem queremos atingir?
Que problema realmente resolvemos?
Por que alguém deveria escolher nossa marca?
Que dados possuímos?
Que experiência queremos entregar?
Onde existe oportunidade de crescimento?
Que resultado estamos tentando gerar?
Um dos pontos destacados pelos estudos da Adobe sobre marketing e IA em 2026 é justamente a diferença entre adotar IA e conseguir gerar impacto mensurável com ela em escala.
A tecnologia está ficando mais acessível.
A estratégia continua sendo o diferencial.
Essa lógica também se conecta diretamente à abordagem de Growth Marketing: testar, medir, aprender e utilizar dados para melhorar continuamente aquisição, experiência, conversão e retenção.
LINK INTERNO AQUI: artigo Growth Marketing.
Como preparar o marketing da empresa para essa transformação?
Uma empresa não precisa implementar todas essas tendências ao mesmo tempo.
O primeiro passo é identificar onde a Inteligência Artificial pode produzir impacto real no negócio.
Uma forma de começar é avaliar cinco frentes:
1. Descoberta
Como as pessoas encontram sua marca hoje?
Google, redes sociais, mídia, marketplaces e mecanismos generativos estão sendo considerados?
2. Conteúdo
Quais conhecimentos próprios a empresa possui?
Existem especialistas, pesquisas, metodologias, cases e dados que possam construir autoridade?
3. Dados
Marketing, vendas, atendimento e comportamento do cliente estão conectados?
O CRM possui informações confiáveis?
4. Automação
Quais processos repetitivos poderiam ganhar eficiência sem prejudicar experiência ou controle?
5. Conversão
Como IA e tecnologia podem ajudar a transformar atenção em oportunidades comerciais e receita?
A partir desse diagnóstico, fica mais fácil definir prioridades.
Como a Kramas utiliza Inteligência Artificial no marketing
Na Kramas, entendemos Inteligência Artificial como parte de uma estratégia maior de transformação do marketing.
Isso significa conectar planejamento, conteúdo, SEO e GEO, mídia, automação, CRM, dados, sites, e-commerce e performance.
O ponto de partida não precisa ser o mesmo para todas as empresas.
Para algumas, o primeiro desafio pode estar em aumentar a capacidade da marca de ser encontrada nas novas experiências de busca.
Para outras, organizar dados e CRM.
Em outros casos, utilizar IA para ganhar eficiência na produção de conteúdo, melhorar campanhas, estruturar automações ou transformar a experiência digital.
Por isso, não existe um único projeto de IA que sirva para todas as organizações.
Existe uma pergunta que deveria orientar qualquer iniciativa:
Como essa tecnologia pode melhorar a experiência do cliente e gerar melhores resultados para o negócio?
Ferramentas continuarão mudando.
Modelos continuarão evoluindo.
Por isso, mais importante do que perseguir cada novidade é construir uma operação de marketing capaz de testar, aprender, mensurar e evoluir continuamente.
Perguntas frequentes sobre Inteligência Artificial no marketing
Quais são as principais tendências de IA no marketing?
Entre as principais tendências estão busca generativa, GEO, agentes de IA, comércio agêntico, personalização contextual, produção de conteúdo com IA, automação de mídia, atendimento conversacional, valorização de dados próprios, novas formas de mensuração e governança de IA.
Como a Inteligência Artificial pode ser usada no marketing?
A IA pode ser aplicada à análise de dados, produção de conteúdo, personalização, mídia paga, CRM, atendimento, automação, pesquisa, e-commerce, mensuração e otimização de diferentes etapas da jornada do cliente.
A IA vai substituir profissionais de marketing?
A tendência observada é de automação crescente de tarefas operacionais. Isso aumenta a importância de atividades relacionadas a estratégia, criatividade, análise, conhecimento do negócio, governança e tomada de decisão.
O que é IA generativa?
IA generativa é uma categoria de sistemas de Inteligência Artificial capaz de produzir novos conteúdos, como textos, imagens, vídeos, códigos e outros formatos, a partir de instruções e informações fornecidas ao modelo.
O que é IA agêntica?
IA agêntica é uma abordagem na qual sistemas de Inteligência Artificial podem executar múltiplas etapas para atingir determinado objetivo, em vez de apenas responder a uma solicitação isolada.
Como uma empresa pode começar a usar IA no marketing?
O primeiro passo é identificar problemas ou oportunidades concretas. Depois, a empresa deve avaliar os dados disponíveis, processos envolvidos, tecnologia necessária, riscos, objetivos e indicadores capazes de demonstrar se a implementação está produzindo resultados.
SEO continuará importante com as buscas por IA?
Sim. Mecanismos generativos continuam dependendo de informações acessíveis, relevantes e confiáveis. SEO permanece como uma importante base técnica e editorial, enquanto GEO amplia a estratégia para a descoberta, compreensão e possível utilização da marca em experiências generativas.
O que é GEO?
GEO, ou Generative Engine Optimization, reúne práticas destinadas a aumentar a capacidade de uma marca e de seus conteúdos serem encontrados, compreendidos e considerados como fontes por mecanismos de Inteligência Artificial e experiências de busca generativa.
Inteligência Artificial não elimina a estratégia. Ela aumenta sua importância.
A Inteligência Artificial está mudando rapidamente a forma como empresas produzem conteúdo, anunciam, analisam dados, atendem clientes e aparecem durante a jornada de compra.
Mas existe uma diferença entre usar ferramentas de IA e construir uma estratégia de marketing preparada para a IA.
Ferramentas podem aumentar produtividade.
Dados podem melhorar decisões.
Automação pode ampliar eficiência.
Mas é a estratégia que conecta essas possibilidades aos objetivos do negócio.
Para empresas, portanto, a pergunta mais importante talvez não seja:
“Qual ferramenta de IA devemos usar?”
E sim:
“Onde a Inteligência Artificial pode gerar uma vantagem real para nosso cliente e para nosso negócio?”
Essa é a discussão que deve orientar os próximos passos.
Fontes e referências
Adobe — AI and Digital Trends 2026
Pesquisa global da Adobe sobre IA generativa e agêntica, comportamento do consumidor, conteúdo, personalização, dados e experiência do cliente. É a fonte principal para os dados da Adobe usados no artigo. Adobe para Empresas
Google — AI Max para campanhas de pesquisa
Material oficial do Google sobre a evolução do AI Max e a crescente automação das campanhas de Search. blog.google
Google — Novos formatos de anúncios para a era da busca com IA
Material de 2026 sobre anúncios integrados às novas experiências de busca baseadas em IA.
blog.google
Microsoft Advertising — Agentic Commerce
Material oficial sobre comércio agêntico, descoberta em IA, dados estruturados, Brand Agents e a evolução da jornada de compra.
Microsoft Advertising
Microsoft Advertising — Copilot Checkout e Brand Agents
Detalha como assistentes de IA já participam de descoberta, comparação, recomendação e transação, além do funcionamento dos Brand Agents.
