2025 está se moldando para ser o ano da IA - ou é? Todo vendedor de Martech parece estar dando um tapa em um rótulo de “AI” em seus produtos, prometendo tudo, desde a hiper-personalização a insights preditivos. Vamos ser reais: quanto disso é a inovação genuína da IA e quanto é apenas a automação renomeada? É uma pergunta que todo profissional de marketing deve estar fazendo.
Além das palavras -chave: como é a IA real em Martech
Todos nós nos prometem o Santo Graal pelas ferramentas de automação. Infelizmente, a “personalização em tempo real” e “insights preditivos” geralmente não cumpriram a promessa. Enquanto a tecnologia no passado era mais baseada na lógica estática, a IA verdadeira se adapta dinamicamente, aprendendo com sinais comportamentais, contexto e intenção. Trata-se de ir além da lógica estática “se-então” para algo verdadeiramente inteligente.
Como profissional de marketing, você terá que me perdoar por ser cético em relação à inundação de soluções movidas a IA. Nem toda ferramenta gritando “Ai!” realmente tem. Muitos estão apenas vestindo automação antiga em roupas novas. A chave é discernir o negócio real dos impostores.
6 Considerações importantes ao avaliar a IA em Martech
Veja como eu avalio se estou analisando a IA real ou a lógica antiga com uma nova etiqueta e preços mais altos.
1. Procure o aprendizado adaptável, não apenas a automação baseada em regras
O que observar: A solução segue regras predefinidas, como “se X acontecer, faça y”, sem evoluir.
Perguntas a fazer:
- O sistema treina dinamicamente seus modelos ou opera em regras fixas? Se sim, com que frequência?
- O sistema aprende com os dados comportamentais ou apenas segue os fluxos de trabalho definidos?
2. Peça transparência nos modelos e técnicas de IA
O que procurar: Nem toda plataforma precisa de aprendizado profundo ou aprendizado de reforço. Você vai querer clareza sobre que tipo de IA ele usa e, mais importante, por quê. A IA típica usará o aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo, processamento de linguagem natural (PNL) ou aprendizado de reforço.
O que observar
O produto depende de árvores de decisão, automação do fluxo de trabalho ou lógica pré-programada. Novamente, esses modelos mais simples não estão errados e, em alguns casos, são a abordagem certa para sua solução. Mas você vai querer entender se o novo recurso é rotulado como IA.
Perguntas a fazer
- Ele aproveita o aprendizado profundo ou o aprendizado de reforço ou é baseado em regras?
- Você pode fornecer detalhes sobre como o modelo se atualiza?
- Por que essa abordagem foi escolhida para o caso de uso específico?
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3. Entenda a metodologia de treinamento
O que procurar: É tudo sobre aprender. A sofisticação de um modelo depende de seu processo de treinamento. Você deseja investigar os conjuntos de dados (volume e variedade) que treinam e melhoram a precisão da solução ao longo do tempo.
O que observar: Depende de respostas pré-configuradas sem aprendizado significativo.
Perguntas a fazer:
- É treinamento em dados em tempo real, dados sintéticos ou conjuntos de regras pré-alimentados?
- Com que frequência o modelo é atualizado e como o feedback é incorporado?
4. Procure insights em evolução, não painéis estáticos
O que procurar: Os verdadeiros sistemas orientados por IA têm recomendações em evolução e fornecem informações que mudam à medida que os comportamentos mudam (por exemplo, pontuação preditiva de leads que atualiza à medida que novos dados entram).
O que observar: Apresenta relatórios estáticos e análises básicas sem modelagem avançada.
Perguntas a fazer:
- O sistema melhora sua precisão ao longo do tempo à medida que novos dados entram?
- Ele pode criar conteúdo dinamicamente ou depende de modelos?
- Os insights são preditivos ou apenas descritivos?
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5. Observe as palavras -chave sem substância
Alguns fornecedores usam termos de uso indevido como “aprendizado de máquina” e “orientado pela IA” ao usar automação básica. A automação básica pode fazer o trabalho – mas tenha cuidado com as principais bandeiras vermelhas:
- Falta de clareza: Nenhuma explicação clara de como a IA funciona dentro do produto.
- Nenhuma evidência de apoio: Ausência de documentação técnica ou estudos de caso demonstrando melhorias orientadas pela IA.
- Entendimento vago do fornecedor: O fornecedor não pode articular claramente a diferença entre IA e automação em sua ferramenta. (Dica: pode ser necessário falar com alguém do marketing ou engenharia de produtos, pois os representantes de vendas podem não ter essas informações prontamente disponíveis.)
6. Consulte fontes de terceiros
Como em qualquer coisa, não aceite a palavra do fornecedor. Verifique relatórios independentes de analistas de líderes respeitáveis como o Gartner ou a Forrester Wave.
Use sua rede, grupos do LinkedIn ou revisões por pares para experiências reais do usuário daqueles que já experimentaram o produto ou solução.
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Pensamentos finais
Hoje, muitas das melhores soluções da Martech misturam automação com IA. Nem toda ferramenta precisa de IA de borda sangrando para ser valiosa. Mas você precisa saber o que está comprando, especialmente se ele vem com um preço aumentado. Ao fazer as perguntas certas e procurando substância sobre o marketing, você pode cortar o hype e escolher ferramentas que entreguem.
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Fonte ==> Istoé
