Agentes de IA precisam de dados confiáveis
Os agentes de IA já começam a assumir tarefas mais ativas nas empresas, mas só entregam boas decisões quando operam com dados confiáveis. No marketing, isso torna a mensuração ainda mais importante.
Por Ryc Santana
Em resumo
Segundo o portal Canaltech, os agentes de IA já estão sendo escalados em empresas e devem ganhar espaço até 2028. Eles precisam de dados confiáveis para entender contexto, avaliar resultados e aprender com cada ação, especialmente no marketing, onde decisões rápidas dependem de mensuração e atribuição precisas.
Os agentes de IA precisam de dados confiáveis para decidir, avaliar o impacto das ações e aprender continuamente. É isso que sustenta a próxima fase da inteligência artificial nas empresas, especialmente no marketing, onde a mensuração virou peça central para orientar decisões com rapidez e precisão.
O que muda com os agentes de IA
A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta para gerar conteúdo, organizar informações e responder perguntas. Agora, ela passa a assumir um papel mais ativo dentro das empresas, executando tarefas e trabalhando de forma contínua em direção a objetivos definidos.
Segundo o portal Canaltech, esse movimento já está em curso. O avanço dos agentes de IA mostra que a tecnologia está saindo da etapa de apoio pontual para entrar em um modelo no qual sistemas participam mais diretamente das operações e das escolhas do dia a dia.
No marketing, isso é especialmente relevante. A área lida com múltiplos canais, campanhas, audiências, criativos e mercados ao mesmo tempo. Quanto mais variáveis entram na rotina, mais difícil fica agir com velocidade sem perder precisão.
Por que dados confiáveis são indispensáveis
O ponto central não é apenas fazer a IA executar tarefas. Para que um agente realmente ajude a decidir, ele precisa de contexto. Precisa entender quais ações contribuíram para um resultado, quais não funcionaram e o que pode ser ajustado na próxima decisão.
É por isso que a qualidade dos dados importa tanto. Uma recomendação gerada por IA só será útil se estiver sustentada por informações consistentes. Depois que a ação acontece, também é necessário medir o efeito dessa escolha. Essa relação entre dados, decisão, ação e mensuração é o que permite aprender com cada resultado.
Sem isso, a IA pode até automatizar etapas, mas não necessariamente melhorar a tomada de decisão. Com isso, ela passa a contribuir para um ciclo de aprendizado contínuo, no qual cada resposta alimenta a próxima decisão.
O que os números mostram sobre a adoção
O Canaltech cita dados do The State of AI 2026, da McKinsey, para mostrar que a adoção já está avançando entre grandes organizações. Entre companhias com receita anual superior a US$ 1 bilhão, 40% dos respondentes afirmam que suas empresas já estão escalando agentes de IA em pelo menos uma função. No ano anterior, esse percentual era de 27%.
O texto também destaca setores em que o uso desses agentes já aparece com mais frequência, como:
- bens de consumo e varejo
- marketing
- vendas
Além disso, o artigo menciona uma previsão do Gartner, publicada em 2025, segundo a qual, até 2028, 33% das aplicações de software empresarial devem incorporar recursos de IA agêntica. Em 2024, esse percentual era inferior a 1%.
Esses dados ajudam a mostrar que o debate já não é sobre se os agentes de IA vão ganhar espaço, mas sobre como as empresas vão preparar seus processos e suas bases de dados para isso.
Mensuração ganha ainda mais peso no marketing
No marketing, a mensuração já é importante há muito tempo. Com o avanço dos agentes de IA, ela se torna ainda mais estratégica porque os sistemas precisam entender o que funciona e o que não funciona para tomar decisões melhores.
O artigo do Canaltech observa que hoje os profissionais precisam acompanhar diferentes canais, campanhas, mercados, audiências e criativos ao mesmo tempo. Há sempre uma oportunidade de otimização, um teste a realizar ou um investimento a revisar. Nesse cenário, o desafio não está só em ter acesso à informação, mas em reduzir o tempo entre entender o que acontece e decidir o que fazer.
Isso vale especialmente para equipes que trabalham com performance. Se a IA vai participar mais das decisões, ela precisa de dados de atribuição e performance para avaliar resultados e entender o impacto de suas ações.
Clareza sobre dados e IA ainda é um desafio
Outro dado citado no texto ajuda a dimensionar a distância entre intenção e execução. O EY-Parthenon Growth Survey 2026 mostra que quase oito em cada dez líderes consultados acreditam que a IA permitirá acelerar o crescimento das organizações. No entanto, apenas 49% afirmam ter clareza sobre como aproveitar dados e IA da melhor maneira para crescer.
Essa diferença é importante porque mostra que o potencial da tecnologia já é reconhecido, mas a aplicação prática ainda exige amadurecimento. Não basta automatizar tarefas. É preciso combinar IA com objetivos claros, supervisão humana e bases de dados confiáveis.
O papel da supervisão humana
Mesmo com agentes mais autônomos, a supervisão humana continua essencial. A IA pode identificar oportunidades, sugerir mudanças e executar ações, mas a direção estratégica ainda depende de pessoas.
Isso significa que o futuro do marketing não será definido apenas por quem automatiza mais. O diferencial estará em quem consegue unir tecnologia, dados confiáveis e critérios claros de decisão.
Na prática, isso exige:
- dados consistentes de atribuição e performance
- objetivos bem definidos para cada ação
- mensuração contínua dos resultados
- revisão constante das decisões tomadas pelos agentes
- supervisão humana para orientar prioridades
O que as empresas precisam fazer agora
Se os agentes de IA já começam a ganhar espaço, a preparação precisa acontecer agora. A base para esse avanço está na qualidade da informação que alimenta os sistemas.
Empresas que desejam usar IA de forma mais estratégica devem olhar para três frentes principais:
- Organização dos dados, para garantir que as informações usadas pela IA sejam confiáveis.
- Mensuração consistente, para entender o impacto real de campanhas, canais e investimentos.
- Governança das decisões, para que a automação opere dentro de objetivos claros e com supervisão humana.
Essa combinação cria um ambiente em que a IA não apenas executa tarefas, mas aprende com os resultados e melhora a cada ciclo.
Perguntas frequentes
O que são agentes de IA?
São sistemas de inteligência artificial que executam tarefas e trabalham de forma contínua em direção a objetivos definidos, com participação mais ativa nos processos das empresas.
Por que agentes de IA precisam de dados confiáveis?
Porque eles dependem de contexto para decidir, avaliar o efeito das ações e aprender com os resultados. Sem dados confiáveis, as recomendações perdem qualidade.
Qual área é mais impactada por essa mudança?
O marketing aparece como uma das áreas mais impactadas, já que lida com muitos canais, campanhas, audiências e decisões simultâneas, o que torna a mensuração ainda mais importante.
Conclusão
Os agentes de IA já estão avançando nas empresas, mas seu valor real depende da qualidade dos dados que recebem. Como mostra o Canaltech, a próxima fase da tecnologia não será definida apenas pela automação, e sim pela capacidade de combinar IA, mensuração e supervisão humana para tomar decisões melhores e aprender com cada resultado.
