Por que a IA falha no marketing: o gargalo é organizacional, não técnico

O texto de David W. Stewart, professor emérito de marketing e direito empresarial da Loyola Marymount University, publicado no Branding Strategy Insider, argumenta que a taxa alta de fracasso da IA em marketing e vendas vem do desenho organizacional, e não da tecnologia. Ele aponta três problemas: marketing responde por aquisição, retenção e receita sem ter decisão sobre preço, produto e distribuição; as aplicações de maior valor exigem coordenação entre marketing, vendas, TI, ciência de dados e finanças; e a IA costuma ser justificada por eficiência, não por criação de valor. Aqui value é o conceito central do argumento, não um produto ou projeto: o que se mede é o valor entregue ao cliente e à empresa.

Os exemplos do autor são concretos. Um modelo preditivo de necessidades vale pouco se o time de produto não transforma o insight em oferta. Uma recomendação de preço personalizada falha se finanças ou vendas controlam o preço por conta própria. Leads gerados por IA decepcionam quando marketing e vendas discordam sobre qualidade do lead e sobre quem responde pela conversão. Para o autor, automatizar um processo ineficaz só o deixa mais barato, sem torná-lo mais eficaz. Gerar mais leads ou mais conteúdo também não garante clientes melhores ou maior valor ao longo da vida.

O argumento conversa com uma linha que o CEVIU vem registrando. Em 23 de junho de 2026, o CEVIU noticiou "Como a gestão de produtos pode corrigir seus problemas de integração com IA", sobre pilotos sem ROI porque as equipes não têm autoridade para mudar processos. Em 14 de julho de 2026, veio "Desafios Estruturais Freiam o Potencial da IA nas Organizações", sobre a falta de propriedade e responsabilização dos produtos de dados. Em 10 de setembro de 2026, "Projetos de IA: Por que as expectativas nem sempre são atendidas?" apontou casos de uso mal definidos e dados descentralizados. Em 28 de setembro de 2026, "Produtividade da IA: Por Que o Ganho Não Chega ao Fim do Mês?" tratou de ganhos que não viram resultado. E em 13 de outubro de 2026, "IA no Marketing: Como ir Além do 'Copiar e Colar' para a Otimização em 2026" mostrou a maioria dos profissionais usando IA de forma superficial. A novidade da matéria atual é aplicar o diagnóstico ao marketing, com foco em autoridade de decisão e em eficiência versus valor.

Leitura editorial: para quem opera marketing e growth, o gargalo pode não estar na escolha da ferramenta. Antes de contratar mais uma plataforma, vale mapear quem decide preço, oferta e critério de lead, e se esses times dividem metas e dados. Também ajuda medir projetos de IA por receita, retenção e valor do cliente, e não só por horas economizadas.