A IA infelizmente está ficando muito boa em resolver o problema errado.

Esse padrão é sistemático, não pontual. A automação de lance trabalha com uma precisão milimétrica dentro de uma segmentação que não deveria ter sido aprovada. O modelo de atribuição gera relatórios sofisticados em cima de dados coletados de forma inconsistente. A otimização de criativos acaba acelerando a entrega de mensagens que não correspondem ao que a marca gostaria de comunicar. Em todos esses casos, a IA funciona, porém o problema é que ela funciona para o objetivo errado.

Este fator acontece por dois motivos que se reforçam. O primeiro é a expectativa: parte dos clientes chegam para a conversa de IA esperando que essa tecnologia substitua o diagnóstico estratégico. Que o algoritmo identifique sozinho qual audiência precisa ser desenvolvida, qual mensagem precisa ser comunicada e qual é o problema de crescimento da marca. A IA não faz isso. Ela otimiza a execução de decisões que já foram tomadas. Quando essas decisões estão equivocadas, a otimização amplifica o equívoco com mais velocidade e escala.

O segundo motivo é estrutural. A IA aprende por meio de dados, e a qualidade do aprendizado depende exclusivamente da qualidade dos dados disponibilizados. Sinais de conversão mal configurados, atribuição que credita o último clique de uma jornada que começou semanas antes e pixels com cobertura parcial acaba alimentando o modelo com informação distorcida. O algoritmo não sabe que os dados estão equivocados, ele otimiza com o que tem, e realiza esse trabalho muito bem. O resultado acaba sendo a eficiência operacional em cima de uma base que não reflete a realidade do negócio.

Quando se entende isso, o problema não é o quanto se usa IA, é em qual etapa ela deve entrar. Diagnóstico de negócio, decisão sobre mix entre construção de demanda e captura, definição de audiências estratégicas: essas são perguntas que devem ser respondidas antes da automação começar. Quando a IA é inserida depois dessas decisões, ela apenas executa com precisão e velocidade o que foi bem definido antes.

As perguntas que devem preceder em qualquer conversa sobre automação e IA em mídia é: a métrica que está sendo otimizada é a que de fato importa para o crescimento da marca? Os dados que vão alimentar este modelo refletem o real comportamento do consumidor? O briefing que a IA vai utilizar foi construído com diagnóstico real, ou é apenas uma hipótese que a automação vai confirmar porque foi instruída a confirmar?

Não é uma questão sobre adotar ou não adotar a utilização de IA. É uma questão de em qual ponto do processo ela entra com eficiência. Utilizada depois de um diagnóstico estratégico, ela acelera e melhora a execução. Utilizada no lugar do diagnóstico, ela amplifica com precisão o que já estava equivocado.

Texto por Julia Pasquinelli (linkedin.com/in/juliapasquinelli)