Agentes de IA no marketing: de aplicações táticas ao redesenho

Uso de IA pode acelerar os processos de negócios em 30% a 50% em áreas que vão de finanças e compras a operações de clientes, indica BCG (crédito: Forestgraphic/Shutterstock)

Os processos assistidos por inteligência artificial (IA) já não são suficientes. As empresas que querem ter uma vantagem competitiva em produtividade, responsividade e inovação devem adotar a IA agêntica. A conclusão é do estudo How Agentic AI Is Transforming Enterprise Platforms, produzido pelo Boston Consulting Group (BCG).

O levantamento indica que, em ambientes piloto, os eventos de risco foram reduzidos em 60% com a adoção de agentes de IA. Eles detectam anomalias de forma autônoma, preveem necessidades de caixa e recomendam a realocação entre contas. Além disso, fluxos de trabalho orquestrados por IA podem acelerar os processos de negócios em 30% a 50% em áreas que vão de finanças e compras a operações de clientes.

No entanto, para que essa transformação se concretize, as empresas devem investir em IA como um produto, atribuindo a alguém a supervisão dos processos dos agentes, implementando mecanismos de controle e criando salvaguardas humanas.

Potencial de uso no marketing

A adoção de agentes de IA está mais avançada em setores com alta maturidade digital, forte base de dados e grande pressão competitiva, especialmente nas áreas de tecnologia, telecomunicações e serviços financeiros.

“Essas indústrias já operam com analytics avançado e estruturas digitais integradas, o que facilita a evolução de IA como ferramenta de apoio para modelos mais agentic, nos quais sistemas passam a executar partes relevantes do processo decisório e operacional”, explica Alexandre Montoro, diretor executivo e sócio do BCG.

Além disso, setores intensivos em marketing, como varejo e bens de consumo, estão acelerando a adoção, impulsionados pela necessidade de personalização em escala e ganho de eficiência. “O potencial do uso de agente de IA no marketing é estrutural, não apenas incremental. No curto prazo, os ganhos aparecem em produtividade: geração de conteúdo em escala, redução de tempo de campanha e maior eficiência operacional. No médio prazo, o impacto é mais profundo”, complementa.

Personalização avançada e dinâmica, otimização contínua de campanhas com base em performance em tempo real e redução do ciclo entre insight e execução são alguns dos benefícios. “O maior valor, porém, surge quando empresas redesenham o marketing ponta a ponta, integrando agentes de IA aos fluxos centrais de decisão e execução. Nesse modelo, a função se torna mais ágil, orientada por dados e com capacidade real de escalar relevância”, afirma.

Alexandre Montoro, diretor executivo e sócio do BCG: “Maior valor da adoção da IA surge quando empresas redesenham o marketing ponta a ponta” (crédito: divulgação)

Nível de maturidade da adoção

A maturidade da adoção de soluções envolvendo agentes de IA ainda é desigual, conforme explica Montoro: A maioria das empresas está focada em aplicações táticas – principalmente geração de conteúdo e ganhos de produtividade. Isso gera eficiência, mas não transforma o modelo.

Um segundo grupo, menor, já está integrando IA aos processos de performance, personalização e planejamento. Por fim, uma parcela ainda mais restrita está redesenhando o marketing em torno de modelos verdadeiramente “agentics”. “Estamos, portanto, em um momento de transição. A tecnologia já existe, mas a captura plena de valor depende de ambição estratégica, integração de dados e transformação do modelo”, projeta o diretor executivo e sócio do BCG.

Rapidez e redução de custos

Ainda de acordo com o levantamento do BCG, os primeiros adotantes da agentic AI estão vendo ciclos de fluxos 20% a 30% mais rápidos e reduções significativas nos custos de back-office. Em alguns casos, o tempo de processamento humano foi reduzido em algumas instâncias em 40% e o Net Promoter Score (NPS) aumentou em 15 pontos.

Ao mesmo tempo, a implementação da tecnologia apresentada novos desafios de governança, pois, sem supervisão, controles de agentes bem construídos podem sair do curso. Também aumenta o potencial de ameaças de cibersegurança, visto que cria ou expande superfícies de ataque que atores maliciosos podem alavancar, por exemplo, sequestrando agentes autônomos para infiltrar sistemas e roubar dados, alerta o levantamento.

Mitigação de riscos

Para mitigar esses riscos, a pesquisa identificou três estratégias-chave: Validação de entrada com reconhecimento de intenção, segurança robusta da API e monitoramento em tempo real. Na primeira, os sistemas devem detectar e bloquear solicitações maliciosas, analisando sua intenção e estrutura, sem restringir consultas legítimas. Um agente treinado para detecção é provavelmente a melhor solução, indica.

Na segunda, todas as integrações devem exigir mecanismos de autenticação fortes combinados com uma higienização completa dos dados de entrada. Isso reduz o risco de consultas maliciosas se propagarem por sistemas interconectados. A aplicação de padrões de confiança zero (nunca confie, sempre verifique) e do princípio do menor privilégio (os usuários recebem o mínimo de acesso necessário) são fundamentais para garantir que os agentes sejam devidamente autenticados e autorizados a acessar os componentes necessários do sistema.

Por fim, o monitoramento contínuo do comportamento com detecção de anomalias ajuda a identificar padrões indicativos de manipulação maliciosa. Auditorias regulares garantem que o comportamento da IA permaneça alinhado aos objetivos pretendidos, com qualquer desvio ou degradação sendo prontamente corrigido.