O maior erro da indústria ao investir em IA
Media.K analisa dados da McKinsey e mostra por que IA exige estratégia, dados, processos e capacitação para gerar valor em marketing.
A Media.K observa de perto a corrida da indústria pela IA, seja com avanços de nossos clientes ou no acompanhamento de análises do mercado. O último artigo da McKinsey no Brasil levanta o ponto cego nesse pesado investimento do setor na tecnologia. Empresas podem perder parte do valor da inteligência artificial quando priorizam automação pontual e deixam em segundo plano capacitação, cultura, dados integrados, modelo operacional e redesenho de processos. A pesquisa citada pela consultoria mostra esse desalinhamento em números: só 17% dos COOs latino-americanos afirmam ter capturado o retorno esperado dos investimentos em IA, ante 30% globalmente. A leitura interessa também ao marketing porque mostra que tecnologia, sozinha, não substitui estratégia, governança e tomada de decisão orientada por dados.
O texto da McKinsey aborda a indústria latino-americana, mas a conclusão pode orientar outras áreas que usam IA em rotinas de negócio. A matéria mostra que apenas 35% dos COOs enxergam a requalificação em larga escala como desafio, enquanto 20% dos líderes da região dizem estar muito preparados para adotar IA no dia a dia, acima dos 14% registrados globalmente. Para a Media.K, essa diferença entre confiança declarada e preparo estrutural ajuda a explicar por que a IA precisa estar associada a objetivos claros, dados confiáveis, revisão humana e processos capazes de absorver aprendizado contínuo.
O que a McKinsey chama de ponto cego na adoção de IA?
Segundo a McKinsey, o desafio da IA na indústria não está apenas na aquisição de tecnologia. A matéria aponta que a captura de valor depende de fatores como modelo operacional, cultura, maturidade dos dados e integração entre tecnologia da informação e tecnologia operacional.
Essa avaliação ganha peso quando comparada ao estágio de implementação: apenas 7% das organizações latino-americanas reportam implementação de IA em escala, enquanto o índice global é de 11%.
Em termos práticos, isso significa que a IA tende a ter menos impacto quando é usada apenas para acelerar tarefas existentes. A própria pesquisa indica que quase metade dos COOs vê a IA como ferramenta de suporte em tarefas rotineiras, enquanto apenas 13% têm a visão de que ela atuará de forma autônoma e em colaboração com as pessoas.
O ganho se torna mais consistente quando a empresa revisa fluxos, prepara equipes, organiza dados e define responsabilidades para que a tecnologia apoie decisões e não apenas aumente o volume de produção.
Qual é a principal lição para empresas que usam IA?
A ferramenta deve ser tratada como parte de uma transformação de processos e capacidades, não como substituta isolada de trabalho humano.
Os dados citados pela McKinsey reforçam essa leitura: a região combina confiança relativamente alta com menor implementação em escala e menor captura de retorno esperado.
Para a Media.K, no marketing isso significa combinar dados de audiência, inteligência de mídia, conteúdo útil, revisão editorial e acompanhamento de indicadores antes de ampliar a escala das campanhas.
Principais dados da McKinsey citados na análise
17% dos COOs latino-americanos afirmam ter capturado o retorno esperado dos investimentos em IA, contra 30% globalmente.
7% das organizações latino-americanas reportam implementação de IA em escala, ante 11% no cenário global.
20% dos líderes da região dizem estar muito preparados para adotar IA no dia a dia, acima dos 14% globalmente.
35% dos COOs enxergam a requalificação em larga escala como desafio.
Quase metade dos COOs vê a IA como apoio a tarefas rotineiras, enquanto 13% projetam atuação autônoma e colaborativa com pessoas.
Os dados da McKinsey sugerem que o problema não é falta de interesse em IA, mas a distância entre ambição, preparo e execução. A tecnologia pode acelerar etapas, mas seu efeito depende da forma como entra no fluxo de trabalho.
Como essa análise se aplica ao marketing digital?
No marketing digital, a discussão se aproxima da forma como marcas usam IA para pesquisar temas, organizar conteúdos, segmentar públicos, testar criativos e acompanhar resultados.
A tecnologia pode apoiar essas frentes, mas o desempenho depende de dados consistentes, objetivos de negócio definidos e interpretação humana sobre contexto, marca e intenção de compra.
Na visão da Media.K, uma aplicação mais responsável da IA em mídia e conteúdo passa por quatro pontos:
Dados de comportamento: analisar navegação, interesse e intenção para orientar mensagens e canais com mais precisão.
Contexto editorial: posicionar a marca em ambientes de leitura e informação, respeitando o momento e o interesse do usuário.
Revisão humana: usar IA como apoio à pesquisa e à organização de ideias, preservando curadoria, precisão e aderência à marca.
Acompanhamento de indicadores: revisar resultados com frequência para ajustar investimento, mensagem, canal e objetivo da campanha.
O uso estratégico de IA em marketing não se resume a produzir mais conteúdo. Ele depende de perguntas melhores, dados mais bem organizados e critérios claros para avaliar se a comunicação está ajudando o público a tomar uma decisão.
Qual a melhor forma de adota IA nos negócios?
O primeiro passo é definir quais decisões a IA deve melhorar, quais dados serão usados, quem revisará os resultados e quais indicadores mostrarão se houve avanço.
Para empresas que querem aplicar IA em marketing com mais critério, o caminho passa por estratégia, dados, processos e acompanhamento contínuo. A Media.K atua nesse ponto ao conectar inteligência de mídia, conteúdo e análise de desempenho para apoiar campanhas mais consistentes.
A leitura dos dados da McKinsey reforça que adoção de IA não deve ser medida apenas por intenção ou confiança, mas por implementação em escala, retorno capturado e capacidade das equipes de usar a tecnologia no processo decisório.
🤓 Quer se aprofundar na pesquisa? Confira as referências que usamos!
MCKINSEY & COMPANY. O ponto cego da indústria na corrida pela AI. McKinsey Insights, 2026. Disponível em: https://www.mckinsey.com.br/our-insights/all-insights/o-ponto-cego-da-industria-na-corrida-pela-ai.
OLIVEIRA, Janderson. A era do marketing genérico: IA revela a falta de estratégia. Blog Media.K, 2026. Disponível em: https://www.mediak.com.br/blog/marketing-generico-ia-revela-estrategia.
