Cocriação com IA em marketing: a tendência que vai além de usar ferramentas

A adoção de IA explodiu — mas os resultados financeiros ainda não acompanharam

Se você trabalha com marketing digital ou gestão de tráfego pago, provavelmente já usa alguma ferramenta de inteligência artificial no dia a dia. Não está sozinho: de acordo com a pesquisa global mais recente da McKinsey, publicada em agosto de 2026, quase nove em cada dez participantes afirmaram que suas organizações usam IA regularmente, e 44% disseram que a tecnologia já está sendo escalada — ante 38% no ano anterior ^[1]. O número impressiona. O problema está logo abaixo dele.

Ainda segundo a mesma pesquisa, oito em cada dez profissionais relatam aumento de produtividade individual com o uso de IA. Mas apenas 37% dizem que a tecnologia produziu impacto positivo no EBIT (lucro operacional) da organização — praticamente o mesmo percentual de 2025 ^[1]. Em outras palavras: as pessoas estão mais rápidas, mas as empresas não estão mais lucrativas. Esse é o paradoxo central da adoção de IA em 2026, e ele aponta diretamente para a tendência que está redefinindo como times de marketing, e-commerce e agências de tráfego pago deveriam trabalhar: a cocriação com IA.

Foto: Vitaly Gariev / Unsplash

O que separa quem usa IA de quem pensa com IA

A distinção parece sutil, mas muda tudo na prática. Leo Candido, AI First Transformation Manager na Artefact LATAM e autor do livro Sidekick: Os Segredos da Cocriação na Era da IA, descreve o contraste com um exemplo direto ^[1]:

Imagine uma equipe preparando o lançamento de um produto. No primeiro cenário, ela envia os dados disponíveis para um modelo de IA e pede uma estratégia completa. Em minutos recebe segmentos de público, mensagens, canais, riscos e cronograma — e economiza algumas horas de trabalho.

No segundo cenário, antes de produzir qualquer estratégia, a equipe pede à IA que identifique quais informações estão faltando, separe fatos de suposições e proponha três hipóteses incompatíveis sobre o comportamento do cliente. Depois, solicita que o modelo examine cada hipótese sob a perspectiva de marketing, vendas, finanças e atendimento. Em seguida, os profissionais procuram evidências contrárias, alteram variáveis e observam o que permanece de pé. Só então constroem a primeira versão da estratégia ^[1].

Nos dois casos houve uso de IA. Mas no primeiro, a tecnologia entregou um documento. No segundo, ajudou a equipe a enxergar o problema, organizar incertezas e tornar os critérios da decisão mais explícitos. Essa diferença — usar IA para executar versus pensar com IA para decidir melhor — é o núcleo da tendência de cocriação.

Para quem trabalha com tráfego pago, a analogia é direta: é a diferença entre pedir ao ChatGPT "crie 5 anúncios para minha campanha de Google Ads" e usar a IA para questionar suas próprias premissas de segmentação, identificar pontos cegos na análise de ROAS e construir hipóteses de otimização que você testará com dados reais.

O risco real de delegar demais: o experimento com 758 consultores

A tendência de cocriação não é apenas uma filosofia bonita — ela tem respaldo em dados que todo gestor de marketing deveria conhecer. Um experimento conduzido com 758 consultores do Boston Consulting Group revelou dois comportamentos opostos e igualmente problemáticos ^[1]:

• Dentro da fronteira de capacidade da IA: os participantes concluíram 12,2% mais tarefas e trabalharam 25,1% mais rápido.
• Fora dessa fronteira — em tarefas complexas além do que a IA domina: os usuários tiveram uma redução média de 19 pontos percentuais na probabilidade de chegar à resposta correta ^[1].

A ferramenta era a mesma. O que mudou foi a natureza da tarefa e a capacidade do profissional de perceber o limite do modelo. A conclusão é direta: fluência em IA sem domínio do problema pode acelerar o erro. E domínio do problema sem fluência em IA deixa capacidade importante na mesa ^[1].

No contexto de tráfego pago, esse risco é concreto. Campanhas de Performance Max, por exemplo, delegam boa parte das decisões criativas e de segmentação para o algoritmo do Google. Um gestor que confia cegamente nos relatórios automáticos sem questionar o que o modelo está otimizando — e por quê — pode estar acelerando resultados ruins sem perceber. A IA não avisa quando está operando fora de sua fronteira de competência.

O conceito de confiança calibrada

Candido nomeia a competência central dessa nova fase como confiança calibrada: ter segurança para explorar, desconfiança suficiente para verificar e repertório para interromper a delegação quando o risco deixa de ser aceitável ^[1]. Não é ceticismo nem entusiasmo cego — é julgamento.

Isso implica que, após qualquer interação significativa com IA, o profissional deve conseguir responder: por que escolhi essa alternativa? Quais evidências consultei? O que rejeitei e por quê? Quais dúvidas continuam abertas? Se não consegue reconstruir esse caminho, provavelmente recebeu uma conclusão em vez de ampliar seu raciocínio ^[1].

Foto: Myriam Jessier / Unsplash

Como aplicar cocriação com IA no dia a dia de marketing e tráfego pago

A tendência de cocriação com IA tem implicações práticas e imediatas para quem trabalha com e-commerce, prestação de serviços e gestão de campanhas. Veja como traduzir o conceito em rotina:

1. Use IA para tensionar suas premissas, não apenas para confirmar hipóteses

Antes de subir uma campanha, peça ao modelo que argumente contra a sua estratégia. Qual segmento você está ignorando? Qual mensagem pode estar gerando atrito em vez de conversão? Que dado você não tem e deveria ter antes de investir? Esse uso adversarial da IA — como advogado do diabo — é uma das aplicações mais valiosas e menos exploradas.

2. Separe tarefas dentro e fora da fronteira da IA

Com base no experimento do BCG ^[1], crie internamente uma distinção clara: quais tarefas a IA executa bem (geração de variações de copy, resumo de relatórios, estruturação de briefings) e quais exigem julgamento humano predominante (decisão de budget entre canais, análise de CAC em contexto competitivo específico, interpretação de anomalias em dados de conversão). Não trate os dois grupos da mesma forma.

3. Construa segurança psicológica para discordar da IA

Um ponto que Candido destaca — e que raramente aparece em treinamentos corporativos — é que as pessoas precisam se sentir autorizadas a discordar da IA, abandonar um teste e concluir que determinada tarefa não deveria usar a tecnologia ^[1]. Em times de marketing, isso significa criar um ambiente onde dizer "a IA sugeriu X, mas eu avaliei e faz mais sentido Y" seja valorizado, não visto como resistência à inovação.

4. Torne os critérios de decisão explícitos

A cocriação com IA muda o trabalho antes de mudar a entrega ^[1]. O processo de chegar a uma decisão — quais hipóteses foram consideradas, quais dados foram consultados, o que foi descartado — passa a ser tão importante quanto o resultado final. Documente esse processo. Em campanhas de tráfego pago, isso significa registrar não apenas o que foi testado, mas o raciocínio por trás de cada teste.

5. Capacitação deve produzir evidências de julgamento, não apenas de uso

Se você lidera um time ou é responsável pelo próprio desenvolvimento profissional, avalie a qualidade da interação com IA, não apenas a frequência. Alguém que usa IA 20 vezes por dia para executar tarefas simples pode estar menos preparado para o mercado do que alguém que a usa 5 vezes para tomar decisões melhores ^[1].

O que esperar nos próximos meses: cocriação como diferencial competitivo

A tendência de cocriação com IA não vai substituir profissionais de marketing — mas vai criar uma separação crescente entre os que usam IA para ser mais rápidos e os que usam IA para ser mais inteligentes. O paradoxo apontado pela pesquisa da McKinsey — alta adoção, baixo impacto financeiro — vai se resolver à medida que mais times aprenderem a diferença entre executar com IA e pensar com IA ^[1].

Para agências de tráfego pago e equipes de e-commerce, a implicação é clara: o diferencial competitivo não estará em ter acesso às ferramentas (todas as ferramentas relevantes já são acessíveis), mas na qualidade do julgamento humano que orienta, questiona e valida o que a IA produz. Confiança calibrada, como Candido define, é a competência que o mercado vai precificar nos próximos anos ^[1].

O momento de desenvolver essa competência é agora — antes que ela deixe de ser diferencial e se torne requisito mínimo.

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Fontes

[1] Cocriação com a IA: como tornar isso possível? — Google Business