Um estudo recente da McKinsey (março de 2025) alerta para os desafios da adoção da Inteligência Artificial. Eles não estão na implementação técnica, mas sim na imprecisão e falta de explicabilidade dos resultados que os sistemas de IA produzem.

À medida que as empresas integram algoritmos em decisões estratégicas de marketing e vendas, os riscos de erro, enviesamento e perda de coerência aumentam. Para mitigar esses riscos, torna-se essencial encontrar metodologias que nos apoiem na resolução destes problemas.

Um dos modelos mais relevantes neste contexto é o “The AI Marketing Canvas”, de Raj Venkatesan e Jim Lecinski, que propõe uma metodologia prática para integrar a IA na função de marketing de forma gradual, segura e orientada para o valor.

Vivemos um momento em que a IA deixa de ser um tema técnico e passa a ser um imperativo estratégico. Por exemplo, o marketing industrial, tradicionalmente centrado em relações humanas, especificações técnicas e ciclos de venda longos, está a ser redefinido por algoritmos que reduzem tarefas administrativas das vendas, preveem comportamentos e próximos passos em cada negócio, otimizam campanhas e criam narrativas personalizadas.

A promessa é tentadora, mas com o, já referido, risco inerente. Passos apressados na automatização podem gerar erros com impacto significativo na marca e no negócio, afetando, por exemplo, a reputação e a confiança.

O livro “The AI Marketing Canvas: A Five-Stage Road Map to Implementing Artificial Intelligence in Marketing”, publicado pela Stanford Business Press, é uma referência incontornável para profissionais que querem transformar a IA em vantagem competitiva.

O modelo propõe cinco estágios:  Fundação, experimentação, expansão, transformação e monetização.

Trata-se de uma metodologia sequencial que permite evoluir da experimentação à criação de valor.  Vejamos, sumariamente cada uma das fases:

Fundação: As empresas constroem as bases garantindo qualidade e integração de dados, infraestrutura analítica, e sobretudo uma cultura orientada para a evidência.

Sem dados estruturados, não há inteligência, apenas automatização de ruído. No marketing industrial, isto significa unificar informação proveniente de feiras, prescritores, distribuidores e clientes.

Experimentação: São testadas as hipóteses de alto valor, por exemplo: prever procura, personalizar mensagens por setor, obter insights sobre determinados negócios, otimizar manutenção preditiva ou estimar retorno de campanhas.

Nesta fase, o segredo é “falhar pequeno e aprender rápido”. A IA é tratada como um laboratório de hipóteses, não como um dogma tecnológico.

Expansão: As experiências bem-sucedidas são escaladas para novos produtos, geografias ou unidades de negócio.

É o momento em que a IA deixa de ser um projeto-piloto e passa a integrar os processos estruturais da marca. Exige gestão de dados, normas de ética e integração entre marketing, vendas e tecnologia.

No contexto industrial, pode significar estender modelos de previsão de manutenção a todas as linhas de produto, ou usar algoritmos de recomendação para identificar quais distribuidores têm maior potencial de crescimento.

Transformação: É o ponto de inflexão. A IA deixa de ser um complemento e passa a transformar a proposta de valor da marca.

Os produtos tornam-se serviços inteligentes; os dados transformam-se em insights de negócio; o marketing torna-se uma função preditiva e não apenas comunicacional.

No caso de uma empresa tecnológica ou industrial, é aqui que a marca deixa de vender apenas equipamentos e passa a oferecer “soluções inteligentes baseadas em dados” — algo que redefine o relacionamento com clientes, prescritores e parceiros.

Monetização: Trata-se capturar o valor económico gerado pela IA.

As empresas que chegam aqui não apenas reduzem custos ou melhoram eficiência, mas criam modelos de receita; desde serviços baseados em dados até modelos de subscrição ou predição de consumo.

Na indústria, isto pode significar transformar uma máquina numa plataforma de serviços inteligentes, onde os dados de operação alimentam relatórios automáticos, manutenção remota e recomendações de eficiência energética.

O que torna o modelo de Venkatesan e Lecinski especialmente relevante é a sua aplicabilidade transversal. Não é um manual técnico, mas um guia de gestão que ajuda os líderes a avaliar onde estão e o que falta para progredir. Ele permite mapear a maturidade da organização em IA e definir prioridades claras.

Ao contrário de outras abordagens que partem da tecnologia, o AI Marketing Canvas parte da estratégia, isto é, da necessidade de entregar valor ao cliente de forma mais inteligente e diferenciada.

No marketing industrial, onde as decisões de compra envolvem múltiplos intervenientes e ciclos longos, a IA pode ser o elo que liga dados técnicos a decisões emocionais. Modelos de scoring para leads de feiras, sistemas de recomendação de configuração de produto, e ferramentas de conteúdo automatizado são apenas exemplos de como a inteligência artificial pode amplificar a marca sem perder autenticidade.

A McKinsey sublinha que as empresas mais avançadas em IA são aquelas que tratam a tecnologia como parte da cultura e não como um projeto isolado. Isso implica formação, governança, e uma nova relação entre humanos e máquinas.

O marketing entra na era da “inteligência aumentada”, onde a criatividade humana e a análise algorítmica se reforçam mutuamente. A IA não substitui o marketer, mas exige um novo tipo de profissional, mais analítico, mais interdisciplinar e mais consciente do impacto social das decisões automatizadas.



Referências

McKinsey & Company (2025). The State of AI: How organizations are rewiring to capture value. McKinsey & Company, março de 2025.

McKinsey & Company (2021). Getting to know—and manage—your biggest AI risks. McKinsey & Company, maio de 2021.

Venkatesan, R., & Lecinski, J. (2021). The AI Marketing Canvas: A Five‑Stage Road Map to Implementing Artificial Intelligence in Marketing. Stanford University Press.