75% dos profissionais de marketing adotaram IA — e 84% ainda enviam campanhas genéricas.
Nesta semana, os dados mostram um padrão que conhecemos bem em campo: a IA chegou, mas a transformação ainda não. Três em cada quatro profissionais de marketing já adotaram IA — e continuam enviando campanhas genéricas. A McKinsey reforça: 94% das empresas não enxergam valor significativo nos investimentos em IA. A raiz do problema é consistente — dados fragmentados, processos intactos e incentivos desalinhados. Enquanto o debate entre "se" adotar e "como escalar" persiste, o custo de oportunidade cresce. A edição de hoje mapeia o que separa os que experimentam dos que transformam.
- Salesforce: 75% dos profissionais de marketing adotaram IA — mas 84% ainda usam para campanhas genéricas por falta de dados unificados.
- Forrester Wave Q2 2026: bancos precisam de plataformas dinâmicas — DBEPs migram de entregas prontas para habilitação de inovação em tempo real.
- HBR/Bain & OpenAI: da experimentação à transformação com IA — 69% dos CEOs dizem que IA já muda aspectos centrais do negócio, mas a escala ainda trava.
- McKinsey: 94% das empresas não veem valor significativo da IA — apesar de adoção ampla, o impacto no EBIT chega a apenas 39% dos respondentes.
- Gartner: camada semântica universal vira infraestrutura crítica — líderes de CRM precisam de dados prontos para IA agêntica funcionar.
As cinco do dia
Salesforce: 75% dos profissionais de marketing adotaram IA — mas 84% ainda enviam campanhas genéricas
O 10º Relatório State of Marketing da Salesforce, com dados de 4.450 profissionais de marketing, revela um paradoxo central: três em cada quatro equipes já adotaram IA, mas 84% confessam manter campanhas genéricas e sem personalização real. O problema não é o modelo de IA — é o dado. 83% dizem que clientes exigem conversas bidirecionais, mas 69% não conseguem responder com agilidade por operar em sistemas fragmentados. Times com dados unificados são 42% mais propensos a responder clientes regularmente e 60% mais propensos a usar agentes de IA com eficácia.
Forrester Wave Q2 2026: Na era da IA, bancos precisam de plataformas de engajamento dinâmicas
O relatório Forrester Wave™: Digital Banking Engagement Platforms, Q2 2026, avalia os principais fornecedores de plataformas bancárias digitais e aponta três conclusões centrais: essas plataformas continuam sendo missão crítica para bancos — e estão mudando de função. Em vez de entregar experiências prontas, as líderes agora habilitam os bancos a construir e testar novos produtos com agilidade. Ferramentas no-code e low-code com IA generativa ganham espaço. O alerta: praticamente todos os fornecedores se dizem "API-first e nativos em IA", mas a execução real apresenta lacunas significativas em integração e entrega.
HBR: Como passar da experimentação com IA para transformação real nos negócios
Publicado em abril de 2026 por pesquisadores da Bain & Company e da OpenAI na Harvard Business Review, o artigo diagnostica por que empresas investem pesado em IA mas não colhem resultados equivalentes. O problema central: a "armadilha da micro-produtividade" — otimização de tarefas individuais sem redesenho de fluxos e modelos de criação de valor. 77% dos Chief Data Officers afirmam que os benefícios de agentes de IA superam os riscos, e 69% dos CEOs dizem que a IA já está mudando aspectos centrais de seus negócios. A transformação só emerge quando se dá escala real às escolhas de IA.
McKinsey: 94% das empresas não veem valor significativo na IA — e o investimento só cresce
O relatório "The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value", da McKinsey, traz um dado que deveria pausar qualquer board: quase 9 em cada 10 empresas já implantaram IA em ao menos uma função de negócio — mas 94% dos respondentes afirmam não enxergar valor "significativo" nos investimentos. Apenas 39% reportam impacto no EBIT, mesmo com 64% afirmando que IA está habilitando inovação. Ainda assim, 92% planejam aumentar os investimentos em IA nos próximos três anos, com 55% esperando crescimento de ao menos 10%.
Gartner: Previsões 2026 para Dados e Análise — camada semântica universal vira infraestrutura crítica
O Gartner publicou em março de 2026 suas principais previsões para a área de Dados e Análise (D&A). A principal aposta de longo prazo: até 2030, a camada semântica universal será tratada como infraestrutura crítica — ao lado de plataformas de dados e cibersegurança. Para o curto prazo, o Gartner destaca que líderes de CRM precisam investir em gestão de dados para viabilizar IA agêntica: dados de clientes prontos para IA se tornam o requisito mínimo para aproveitar o potencial de agentes autônomos em CRM e CX.
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