Como a IA deve entrar no planejamento 2027 do setor de publicidade

É impossível não contemplar a adoção da Inteligência Artificial no ciclo de planejamento de 2027 da indústria da publicidade. O uso da IA é pleno no setor (96% segundo a WFA) e já chega a consumir parte significativa dos orçamentos (15,3%, segundo o Gartner), mas a magia da supereficiência ainda não se realizou.

Na pesquisa anual da McKinsey, divulgada em agosto, apesar de 80% dos respondentes dizerem que a IA melhorou a própria produtividade, apenas 6% têm ganho relevante de rentabilidade. Esse é um retrato da realidade: a IA torna a realização das tarefas mais rápida, mas não torna as organizações mais produtivas e rentáveis. Por quê?

Porque a IA está sendo usada em processos pré-IA e, assim, apenas muda o lugar do ponto de gargalo: se antes o gargalo era a etapa de execução, agora é a de revisão. É o chamado “imposto da verificação”, termo usado por pesquisadores do Google: os entregáveis dos agentes de IA sobrecarregam o profissional humano que precisa avaliá-los, diluindo o ganho de eficiência.

Uma parte desse problema é o chamado “workslop”, termo definido por pesquisadores de Stanford em 2025: a entrega de um trabalho descuidado feito usando ferramentas de IA. É aquele texto cheio de “vícios”, o relatório com dados inconsistentes, a pesquisa com 100 páginas que não chega numa conclusão etc. Mas a maior parte da questão está ligada a um desenho anacrônico dos fluxos organizacionais.

Por diversas questões, a indústria do conhecimento, onde a publicidade se situa, se organizou em especializações: uma demanda, para ser finalizada, passa por profissionais/setores especialistas, que cuidam de uma pequena parte do todo, sem serem os responsáveis finais pela entrega. Alguém analisa os dados, alguém concebe a estratégia macro, alguém detalha o plano de canais, outro alguém cria as peças etc etc etc. A gente pode não perceber, mas usa o modelo de trabalho taylorista-fordista, que as indústrias usavam um século atrás: cada qual apertando seu parafuso na linha de produção.

Na era da IA, a execução especializada vai se concentrando nos agentes, cabendo aos profissionais humanos a concepção, avaliação, intervenção (quando preciso) e, principalmente, a responsabilização pelo entregável final. Se colocarmos agentes de IA para executarem um pedaço pequeno do trabalho geral, sob a supervisão de um humano que observa apenas essa pequena parte do trabalho, o paradoxo se forma: a partir de um determinado ponto, quanto mais veloz for o agente de IA, mais lento se torna o processo por sobrecarregar a revisão humana.

75% das empresas que geram valor (medido pelo EBIT) redesenharam fluxos de trabalho em profundidade por causa da IA. Entre as demais empresas, a proporção é 3 vezes menor. A maioria das organizações encaixou a IA em processos desenhados antes da tecnologia chegar ao nível de maturidade atual. Além disso, esses processos defasados são conduzidos por pessoas nos mesmos cargos que existiam antes da disrupção da tecnologia. Não à toa, 70% dos CMOs ouvidos pelo Gartner reconhecem que os processos internos ainda não estão maduros para escalar a IA.

Dito isso, fica o conselho para que, ao planejar o roadmap de IA para 2027, você considere a regra 10-20-70, que o BCG observou nas empresas que lideram a adoção de IA: apenas 10% dos recursos (financeiros e não-financeiros) devem ir para as licenças das ferramentas. Cerca de 20% vão para viabilizar integrações, disponibilizar informações internas dispersas e documentar regras tácitas. Enquanto 70% deve fluir para revisão de processos, fomento de cultura AI-first e capacitação das pessoas para seus novos papéis e responsabilidades. Caso não enderecemos esse ponto logo, vamos, mais uma vez, consolidar uma distopia em que fazemos as coisas mais rapidamente do que antes, mas estamos sobrecarregados e com muito mais coisas para fazer.

Para contornar isso, o roadmap de IA deve focar na revisão dos fluxos de entregáveis, com consequente mudança dos papéis e atribuições dos profissionais, para explorar todo o potencial que o ferramental de Agentic AI já oferece para a publicidade.