A IA escreve rápido. Essa parte está resolvida.
A pergunta mais difícil é se alguém quer ler o que ela produz e se o e-mail soa como você ou soa como todo mundo usando a mesma ferramenta com as mesmas instruções.
A maioria dos textos de e-mail gerados por IA fica em algum lugar entre esquecível e obviamente sintético. A boa notícia é que a distância entre o bruto e algo que vale enviar é menor do que você imagina, se você souber onde focar seu tempo de edição e o que consertar primeiro.
Por que o texto de e-mail com IA fica sem impacto
O e-mail que você gera em trinta segundos provavelmente soa exatamente como o e-mail que seu concorrente gerou em trinta segundos. Mesmo ritmo. Mesma estrutura. Mesmo vocabulário. Mesma falta de emoção.
Como uma estrategista de conteúdo observou, o problema central é que o texto de IA “lacks rhythm, emotion, and intent. It’s predictable. It’s clean to the point of sterile.”
Essa esterilidade aparece de formas específicas. Todo parágrafo segue a mesma batida. As transições parecem mecânicas. A linguagem se mantém implacavelmente neutra, evitando qualquer coisa que possa ser memorável ou distinta.
James Milsom descreve o que acontece quando esse conteúdo chega às caixas de entrada: “The emails are often polished but flat. Lifeless.”
Os destinatários percebem. Talvez não de modo consciente, mas percebem. O e-mail é apagado ou ignorado porque nada nele exigia atenção e nada parecia ter vindo de uma pessoa com quem valeria a pena conversar.
A lacuna da edição
O texto bruto da IA quase nunca vai sem mudanças. Pesquisas do setor da Litmus mostram que, embora a IA tenha acelerado dramaticamente a produção de e-mails, o julgamento humano continua sendo central no processo.
Rafael Viana, Senior Email Marketing Strategist na Validity, diz isso diretamente: “You can’t dump AI onto your emails and say it’ll fix everything without thinking about your strategy.”
Os números sustentam isso. Equipes usando IA cortaram o tempo de produção de semanas para dias. Mas, em algum ponto desse processo, alguém ainda lê o texto, enxerga os problemas e conserta. A velocidade vem do rascunho, não de pular a edição.
O que consome tempo é ensinar a IA a sua voz, detectar os padrões que denunciam conteúdo sintético e entender quais registros emocionais a IA simplesmente não consegue alcançar sozinha.
Voz não é uma configuração
Você pode dizer a uma ferramenta de IA para escrever “em um tom amigável”. Você não pode dizer para ela entender o sabor específico de amigável da sua marca. É amigável de cafeteria ou de atendimento ao cliente? Amigável de bairro ou de LinkedIn? Essas diferenças importam, e a IA quase sempre chuta.
A correção envolve material de referência. Mostre, não conte. Inclua dois ou três dos seus e-mails com melhor desempenho como exemplos na sua instrução. Especifique palavras que você sempre usa e palavras que você nunca toca. Descreva suas preferências de comprimento de frase. Diga se você usa contrações, como lida com pontos de exclamação, se começa frases com “E” ou “Mas”.
Mesmo assim, espere deriva. A IA tende à média dos dados de treino, o que significa que ela tende ao genérico. Sua especificidade se dilui a cada geração se você não a mantiver ativamente.
A Copy.ai observou que, mesmo depois de uma configuração extensa de voz de marca, as saídas às vezes continuavam “overly promotional” e exigiam “human polishing for topics that are nuanced.” A ferramenta ajuda. Ela não substitui o julgamento do que soa certo.
Onde a IA mais falha
Escrita emocional expõe os limites mais rápido.
Nick Usborne, um redator que analisa escrita de IA desde os primeiros dias, identificou a fraqueza central: “The writing of ChatGPT is devoid of emotion. Not surprising. But as any experienced copywriter will tell you, this is a problem. It doesn’t make us feel anything.”
Ele notou outra coisa: “The copy has no rhythm or pace. It’s monotonous. There is no punch at the beginning or peak in energy towards the close.”
Ritmo é mais difícil de falsificar do que vocabulário. Humanos aceleram e desaceleram, criam tensão e a liberam, quebram padrões para dar ênfase. A IA produz um texto suave e consistente porque otimiza coerência, não as rupturas deliberadas que tornam a escrita memorável.
A implicação prática: se seu e-mail precisa fazer alguém sentir alguma coisa, planeje reescrever bastante. A IA pode te dar estrutura e cobrir os pontos esperados, mas o contorno emocional precisa de mãos humanas.
O que realmente funciona
A IA vai melhor quando a tarefa é baseada em padrões e o objetivo é velocidade.
Linhas de assunto são o ponto ideal. Curto, testável, guiado por padrões. Gere vinte opções em segundos, escolha as três mais fortes e teste uma contra a outra. A conta fecha porque você precisa de volume para testar de qualquer jeito, e a IA entrega volume sem esforço.
Os testes da HubSpot encontraram que ferramentas de IA produziram linhas de assunto utilizáveis e um corpo de e-mail razoável, embora o comprimento do e-mail virasse um problema. Uma ferramenta gerou um e-mail de 430 palavras quando as boas práticas sugerem manter e-mails promocionais entre 50 e 125 palavras. Outra ficou abaixo de 120 palavras e teve desempenho melhor.
Rascunhos para tipos padrão de e-mail funcionam de forma parecida. Sequências de boas-vindas, confirmações de pedido, lembretes de consulta. Esses e-mails têm estruturas claras e conteúdo previsível. A IA dá conta do básico com competência, e suas edições adicionam o jeito da marca sem começar do zero.
Onde a IA agrega menos valor: e-mails de desculpas, comunicação de crise, qualquer coisa que exija senso de momento cultural ou consciência de eventos recentes. Isso exige julgamento que a IA não tem.
O problema da personalização falsa
Ferramentas de e-mail de prospecção agora oferecem personalização com IA em escala. Elas raspam o LinkedIn, analisam sites de empresas e geram linhas de abertura que mencionam algo específico sobre o destinatário.
Os resultados vão do impressionante ao desastroso.
A GMass testou várias ferramentas de personalização e encontrou saídas como esta de uma IA: “I read in your article about the Turtle With The Golden Gun, that you are a 80s movie buff.” O problema? Não existe tal artigo nem tal filme. A IA inventou um detalhe que parecia pessoal.
Outra ferramenta gerou: “Not sure if you’re much of a foodie, but have you been to Salar Restaurant and Lounge?” A tentativa de conexão ficou estranha e obviamente algorítmica.
A lição é que personalização em escala é difícil porque personalização de verdade exige realmente saber algo sobre a pessoa. A IA pode aproximar isso com dados disponíveis, mas aproximação falha quando os destinatários detectam o padrão — e eles detectam cada vez mais.
O relatório State of Cold Email 2025 da Hunter descobriu que “two-thirds of decision makers didn’t mind if AI was used to help write a cold email, as long as the email still felt human.” O padrão é sensação, não perfeição. Mas soar humano é exatamente o que a personalização genérica com IA falha em alcançar.
Editando para autenticidade
O processo de edição tem uma forma específica. Corte primeiro. Depois ajuste a voz. Depois verifique o fluxo. Depois confirme o pedido.
Cortar é direto. A IA enrola. Procure frases como “A fim de” (só “para” resolve), “É importante notar que” (apague), frases que repetem o que você acabou de dizer. Um rascunho de IA com 200 palavras costuma virar 150 palavras depois de enxugar — e a versão mais curta geralmente lê melhor.
Ajustar a voz significa procurar desalinhamentos. Palavras que você nunca usa. Níveis de formalidade que soam errados. A ideia da IA de “amigável” versus a personalidade real da sua marca. Troque pelo seu vocabulário. Quebre frases que ficam lisas demais.
Verificar o fluxo significa ler em voz alta. Onde você tropeça? Esses pontos precisam de reescrita. A IA tende a frases de tamanho médio empilhadas de forma uniforme. Humanos variam mais. Frase curta, de impacto. Explicação mais longa, com várias orações, que constrói até chegar a algo. Fragmento de propósito. Misture.
A chamada para ação (CTA) precisa da própria revisão. CTAs geradas por IA tendem a “Saiba mais” e “Comece agora”. Competente, mas sem brilho. Pergunte se o texto do botão diz algo específico sobre o que acontece em seguida. Combina com sua voz? Você clicaria?
Velocidade sem mesmice
A linha do tempo de produção realmente mudou. Dados da Litmus mostram que apenas 6% das equipes de e-mail agora precisam de mais de duas semanas para produzir um único e-mail, contra 62% em 2024. A IA acelerou essa mudança.
Mas velocidade cria o próprio problema. Quando todo mundo consegue produzir mais e-mail mais rápido, a competição na caixa de entrada se intensifica. A vantagem vai para e-mails que se destacam — e se destacar exige o oposto do que a IA naturalmente produz.
Uma análise colocou isso de forma direta: “Your audience isn’t rejecting AI. They’re rejecting safety. AI writing will always default to safe copy.”
Texto seguro se mistura. Cobre os pontos esperados do jeito esperado. Não faz o leitor parar, pensar ou sentir algo inesperado. E, em uma caixa de entrada onde todo mundo tem acesso às mesmas ferramentas de aceleração, texto seguro desaparece.
A pergunta vira: você usa IA para produzir mais do mesmo, ou usa o tempo economizado para investir em fazer cada e-mail realmente distinto? O primeiro é mais fácil. O segundo tem melhor desempenho.
O elemento humano
E-mail marketing, no fim, depende de uma pessoa decidir interagir com uma mensagem de outra pessoa — ou pelo menos acreditar que está interagindo com uma pessoa.
James Milsom oferece um enquadramento útil: “AI is a first draft. Nothing more.”
Essa frase ajusta as expectativas. O problema da página em branco está resolvido. Estrutura e cobertura estão feitas. O que sobra é o trabalho de tornar o texto seu, o que significa injetar voz, ritmo, perspectiva e o tipo de especificidade que faz o leitor pensar “Isso parece real. Isso parece alguém que vale a pena responder.”
As ferramentas continuam melhorando. Recursos de voz de marca ficam mais sofisticados. A personalização melhora em puxar detalhes relevantes sem inventá-los. Mas a distância entre um texto competente e um texto de e-mail realmente eficaz persiste, porque eficácia depende de coisas que a IA não tem: um ponto de vista, intuição emocional, entendimento do que este leitor específico precisa ouvir agora.
Por enquanto — e provavelmente por um tempo — o trabalho é colaboração. A IA cuida das partes em que ela é boa. Você cuida das partes que exigem ser humano. O e-mail resultante pode ser mais rápido de produzir e ainda soar como se tivesse vindo de alguém real.
Onde esse equilíbrio fica para você depende do seu volume, da complexidade da sua voz de marca e da sua tolerância para editar. Mas os e-mails que têm melhor desempenho sempre serão aqueles em que alguém se importou o bastante para fazê-los parecer que importavam.
Para saber mais sobre IA em e-mail marketing, veja IA para e-mail marketing: o que realmente funciona. Para criar sequências automatizadas com IA, confira criação de sequência de e-mails com IA.
