Você tem uma planilha aberta. Milhares de linhas. Desempenho de campanhas, comportamento do cliente, receita por segmento. Os dados estão lá. A sacada está escondida em algum lugar ali dentro.

A maioria dos profissionais de marketing não estudou estatística. Não aprendeu SQL na escola. Mas o trabalho hoje exige extrair significado de conjuntos de dados que teriam exigido um analista dedicado dez anos atrás. 88% dos profissionais de marketing agora usam ferramentas de IA diariamente, e análise de dados aparece entre os principais casos de uso. A promessa é simples: fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas sem escrever código.

A realidade é mais bagunçada. Essas ferramentas entregam valor real em situações específicas. Elas também falham de formas previsíveis que a maioria do conteúdo de marketing não vai mencionar. Entender os dois lados importa mais do que escolher o fornecedor certo.

O que realmente acontece quando você envia uma planilha

A mecânica é direta. Você envia seus dados. A IA lê tudo, geralmente via Python e a biblioteca pandas rodando nos bastidores. Você faz uma pergunta em linguagem natural. O sistema escreve código internamente, roda os cálculos e devolve os resultados em segundos.

Isso funciona bem para certas perguntas. “Qual foi nossa campanha com melhor desempenho no último trimestre?” produz uma resposta razoável. “Mostre as tendências de receita por segmento de clientes” gera um gráfico. A velocidade é real. Tarefas que antes exigiam esperar um analista agora podem acontecer em tempo real.

Mas a experiência piora rápido quando as perguntas ficam cheias de nuance, quando os dados têm manias, ou quando o contexto do negócio importa. Como um blogueiro documentou após testar o ChatGPT com dados do LinkedIn: “The results generated by ChatGPT have been wrong.” As contagens de menções de parceiros estavam erradas. Comparações de padrões de texto falharam completamente. No fim, eles fizeram a análise manualmente no Google Sheets, usando a IA como guia em vez de motor.

Esse padrão se repete em vários setores. A IA lida bem com perguntas analíticas bem estruturadas e claramente definidas. Ela sofre com ambiguidade, casos-limite e a bagunça real dos dados de marketing.

O problema do não determinismo

Aqui vai algo que a maioria das equipes de marketing só descobre quando bate de frente: faça a mesma pergunta duas vezes, receba respostas diferentes.

Como observou uma análise sobre o Power BI, “Responses are non-deterministic, so you could get different results with the same prompts and context.” Isso não é um bug. É como modelos de linguagem grandes funcionam. Eles geram saídas probabilísticas, não cálculos determinísticos.

Para análise exploratória, isso pesa menos. Você está procurando padrões, não números precisos. Mas para relatórios, para painéis, para qualquer coisa que você vai apresentar para a liderança, você precisa de consistência. Uma IA que te dá números de receita diferentes na segunda do que deu na sexta cria problemas que ninguém quer investigar.

A saída é verificar. Cada conclusão precisa ser conferida no dado bruto. Mas essa etapa de verificação muitas vezes demora mais do que fazer a análise manualmente teria demorado desde o começo.

Onde a análise com IA realmente ajuda

Apesar das limitações, essas ferramentas resolvem problemas reais quando usadas do jeito certo.

Rapidez em perguntas rotineiras. “Como as taxas de abertura de email mudaram mês a mês?” leva segundos em vez de minutos. Para consultas de alto volume e baixa complexidade, a IA economiza tempo de forma consistente. Equipes de marketing relatam 44% mais produtividade ao usar essas ferramentas, economizando em média 11 horas por semana.

Reconhecimento de padrões em escala. A IA pode processar milhares de pontos de dados e encontrar correlações que humanos perderiam. Quais atributos do cliente preveem evasão? Quais elementos de campanha se correlacionam com conversões? Essas perguntas se beneficiam de poder computacional que humanos não têm.

Acessibilidade. Profissionais de marketing que nunca aprenderam SQL agora conseguem consultar dados diretamente. Essa democratização importa. Quando percepções ficam presas atrás de porteiros técnicos, as decisões ficam mais lentas. 51% das organizações não conseguem acompanhar o ROI da IA ou ver o impacto real no negócio justamente porque equipes não técnicas não conseguem acessar os dados de que precisam.

Um comentarista do Hacker News observou que o Perplexity “replaced Google for me. It’s fast, crisp, and reliable” para consultas de pesquisa. O mesmo princípio vale para dados de marketing. Para perguntas diretas com dados limpos, ferramentas de IA entregam respostas mais rápido do que métodos tradicionais.

A caixa-preta e por que isso importa

“LLMs can still hallucinate, providing inaccurate or fabricated information.” Isso não é um crítico falando. Isso está na própria documentação da Microsoft sobre IA no Power BI.

O problema não é a IA errar. Humanos erram também. O problema é a IA errar com confiança e sem rastreabilidade. Quando um analista humano erra um número, você pode revisar o método, achar o erro e corrigir. Quando a IA erra um número, não existe trilha de auditoria. Não há fórmula para inspecionar. Não há lógica para seguir.

Para profissionais de marketing, isso cria um desafio específico. Você precisa justificar recomendações para a liderança. “A IA disse” não é uma posição defensável quando alguém pergunta por que você está recomendando mudar o orçamento. Você precisa entender a lógica bem o suficiente para explicar, o que muitas vezes significa refazer a análise manualmente de qualquer jeito.

Um comentarista do HN colocou de forma direta: “You have to verify its answers, and this can be very costly. Deep learning is only useful when verifying say 5 solutions is significantly cheaper than coming up with one yourself.”

Contexto é tudo que a IA não tem

Seu tráfego disparou na terça-feira passada. A IA vê isso e pode sinalizar como uma anomalia que vale investigar. O que a IA não sabe: uma grande publicação mencionou sua marca. O site de um concorrente caiu. Sua equipe de vendas rodou uma promoção relâmpago. Um feriado mexeu com os padrões de compra.

A IA vê números. Ela não vê o mundo que esses números representam.

Essa cegueira de contexto aparece o tempo todo na análise de marketing. Desempenho de campanha depende de atividade competitiva, sazonalidade, ciclos de notícia, mudanças de algoritmo de plataforma e dezenas de outras variáveis que não aparecem nos seus dados. Uma IA que analisa sua taxa de abertura de email isoladamente vai perder o fato de que sua entregabilidade caiu porque o Gmail mudou os filtros de spam no mês passado.

A conclusão: a IA pode identificar o que aconteceu e prever o que pode acontecer. Ela não consegue explicar por que as coisas aconteceram. Essa explicação exige contexto de negócio que nenhum algoritmo possui.

O problema da lacuna de competências

Apenas 17% dos profissionais de marketing receberam treinamento abrangente de IA, específico para o trabalho. Outros 32% não receberam treinamento formal nenhum. Essa lacuna aparece nos resultados. Equipes que entendem como escrever prompts de forma eficaz, como validar saídas e como interpretar respostas probabilísticas tiram mais valor do que equipes que tratam a IA como uma máquina mágica de respostas.

A demanda por engenharia de prompts está em 82%, enquanto a capacidade atual é de apenas 28%. A demanda por análise de dados está em 68%, com só 22% de capacidade atual. As ferramentas existem. As habilidades para usá-las bem, não.

Isso importa porque um uso medíocre de IA muitas vezes produz resultados piores do que não usar IA nenhuma. Um profissional de marketing que confia em uma análise incorreta feita por IA toma decisões piores do que alguém que admite que não tem os dados. Excesso de confiança em conclusões falhas é mais perigoso do que incerteza assumida.

O que funciona na prática

Comece com perguntas, não com ferramentas. “O que esta IA deveria analisar?” é o ponto de partida errado. “Que decisão eu estou tentando tomar, e que dados ajudariam a embasá-la?” leva a resultados melhores.

Use IA para exploração, não para conclusões. As ferramentas são ótimas em identificar padrões que valem investigar. Elas são menos confiáveis para produzir respostas finais nas quais você vai agir. Pense na análise com IA como uma primeira passada que humanos depois verificam e interpretam.

Mantenha humanos na interpretação. Quando uma IA identifica que clientes que veem três páginas de produto convertem mais, um humano precisa decidir se isso é acionável. Ver mais páginas causa conversão, ou pessoas que já pretendem comprar naturalmente veem mais páginas? A IA não consegue responder isso. O julgamento de marketing consegue.

Valide sem piedade. Qualquer número que você vá compartilhar com a liderança, qualquer conclusão que vai orientar decisões de orçamento, qualquer padrão que vai mudar sua estratégia precisa de verificação manual. O tempo que a IA economiza na análise inicial é reinvestido em checar se a análise está certa.

A avaliação honesta

Ferramentas de análise de dados com IA realmente ajudam profissionais de marketing que as usam do jeito certo. Elas aceleram consultas rotineiras. Encontram padrões que humanos perderiam. Tornam dados acessíveis para pessoas sem formação técnica.

Elas também falham em silêncio, não têm contexto de negócio, produzem resultados inconsistentes e criam excesso de confiança em conclusões falhas. A distância entre promessas de marketing e capacidade real continua grande. 75% das equipes não têm um roteiro de IA, e 63% não têm políticas de IA generativa em vigor.

O setor de marketing com IA de US$ 47 bilhões sugere valor real sendo entregue. Mas esse valor vai para organizações que entendem tanto as capacidades quanto as restrições. Tratar a IA como substituta do pensamento analítico produz resultados piores do que usá-la como complemento ao julgamento humano.

A planilha ainda está aberta. Os dados ainda têm percepções escondidas lá dentro. Ferramentas de IA podem ajudar você a encontrá-las mais rápido. Mas a interpretação, o contexto, o julgamento sobre o que fazer com essas percepções? Isso continua irredutivelmente humano.

Que padrões você encontrou que a IA não viu? Que erros você pegou antes de virarem decisões?