Atualmente, todos os fornecedores estão vendendo uma versão do mesmo sonho: agentes de IA que automatizam a execução de campanhas, escrevem conteúdo, otimizam o desempenho e orquestram fluxos de trabalho inteiros enquanto você dorme. Os líderes de marketing estão comprando rapidamente, mas há um problema.
De acordo com a pesquisa de 2025 do Gartner com líderes de martech, 81% estão testando ou usando ativamente agentes de IA. No entanto, 45% dizem que o agente fornecido pelo seu fornecedor não cumpre o desempenho comercial prometido.
Esta lacuna entre a expectativa e a realidade é um sinal luminoso. O marketing está à frente da sua própria prontidão, colocando os agentes em pilhas repletas de dados inconsistentes, integrações fracas, governação frouxa e talentos subdesenvolvidos. Como sempre, o MOps é deixado para limpar a bagunça – e é responsabilizado pela lentidão na adoção.
Os agentes de IA são tão fortes quanto os dados que utilizam, os fluxos de trabalho que seguem e a governança que os molda. No momento, muitas equipes estão liberando agentes em ambientes que simplesmente não estão prontos.
Os agentes de IA são reais?
Há uma razão pela qual a adoção de agentes de IA está explodindo:
- 81% dos líderes de martech estão usando ou testando agentes de IA oferecidos por fornecedores.
- 89% esperam “benefícios significativos de desempenho empresarial”.
- Os agentes já impulsionam os principais casos de uso: produção de conteúdo, gerenciamento de campanhas, criação de ativos e construção de jornadas.
- E o Gartner prevê que, até 2026, 40% das aplicações empresariais incorporarão agentes de IA específicos para tarefas – acima dos menos de 5% em 2025.
O problema é simples: o marketing está adotando agentes de IA mais rapidamente do que construindo a maturidade operacional para apoiá-los.
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O Gartner também descobriu que as razões por trás do baixo desempenho dos agentes são surpreendentemente consistentes em todas as organizações:
- A pilha não está pronta: 50% dos líderes relatam lacunas de infraestrutura. Se os seus sistemas não sincronizarem em tempo real, se a higiene em nível de campo for uma bagunça, se o seu CDP não estiver totalmente implantado e se a resolução de identidade for inconsistente, então o seu agente de IA nunca fornecerá os resultados de negócios deslumbrantes destacados na demonstração do fornecedor.
- As equipes não têm talento ou habilidades: os profissionais de marketing sabem os resultados que desejam, mas não as implicações operacionais de permitir que agentes autônomos atuem dentro da pilha. O Gartner observa uma lacuna crescente de habilidades especificamente em torno de agentes de integração, orquestração e monitoramento.
- A governança está ausente ou está voltada para o passado: Os agentes exigem política, supervisão e monitoramento não como reflexões posteriores, mas como pré-requisitos para implantação. De acordo com o Gartner, a maioria das organizações ainda está redigindo suas políticas de governança após surgirem problemas. Não é de admirar que as expectativas e os resultados não estejam alinhados.
O que está quebrando e como os MOps podem consertar isso
Quando os agentes de IA apresentam desempenho inferior ou falham, os MOps sentem o impacto primeiro:
- Desalinhamento do ROI: os fornecedores prometem economia de horas e aumento de desempenho. O que as equipes vivenciam é atrito, limpeza e substituição manual.
- Novas superfícies de segurança: os agentes aumentam o número de automações, gatilhos e pontos de contato de API, o que amplia a exposição.
- A complexidade da pilha aumenta: Agentes dispostos em camadas sobre um ambiente Martech já extenso podem criar fluxos de trabalho confusos que ninguém consegue descontrair.
- Aprisionamento do fornecedor: depois que um agente está profundamente integrado aos seus fluxos de trabalho diários, a troca se torna dolorosa, mesmo que o desempenho do agente seja inferior.
Mal podemos esperar que os fornecedores resolvam magicamente a lacuna de desempenho. Temos que liderar a operacionalização. Aqui está o processo passo a passo que uso para aconselhar os clientes.
Etapa 1: avalie a preparação da sua pilha (antes de implantar qualquer coisa)
Auditoria de limpeza de dados, padronização de campo, resolução de identidade, estabilidade de API e frequência de sincronização. A maioria das implantações de agentes com falha pode ser atribuída a lacunas fundamentais que deveriam ser aparentes. Os agentes de IA herdam suas falhas. Se seus dados estiverem fragmentados, seu agente também estará fragmentado.
Etapa 2: agentes veterinários com casos de uso reais, não demonstrações de fornecedores
Pilote o agente dentro de seus fluxos de trabalho reais usando dados, segmentos, campanhas, dependências e restrições de governança reais. Se falhar em um piloto, o dimensionamento não resolverá o problema.
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Etapa 3: Construir governança antes de criar casos de uso
Crie uma estrutura de governança que inclua MOps, TI, segurança e jurídico. Você precisa de listas de ferramentas aprovadas, regras de acesso a dados, limites de comportamento dos agentes, fluxos de trabalho de aprovação e protocolos de monitoramento.
A pesquisa do Gartner mostra que as organizações que incorporam governança nas unidades de negócios enfrentam 40% menos incidentes relacionados à IA.
Etapa 4: capacitar sua equipe – não espere pelo fornecedor
As equipes precisam de treinamento em orquestração de agentes, estruturas imediatas, detecção de riscos, relatórios de incidentes, noções básicas de segurança de IA e redesenho de fluxo de trabalho. A adoção dos agentes sem o desenvolvimento de habilidades é um dos principais motivos pelos quais os agentes não conseguem entregar.
Etapa 5: Medir e auditar continuamente o desempenho do agente
Defina métricas de sucesso antecipadamente. Considere métricas como:
- Contribuição de receita.
- Horas recuperadas.
- Taxa de erro.
- Interrupções no fluxo de trabalho.
- Deriva do modelo.
- Impacto na qualidade dos dados.
- Impacto na experiência do cliente.
- Sinalizadores de conformidade.
Se um agente não entregar valor significativo em 60 a 90 dias, desative-o. Os agentes devem conquistar seu lugar na sua pilha.
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Agentes de IA exigem design e governança intencionais
Os agentes de IA têm um enorme potencial, mas apenas se as equipas MOps os implementarem estrategicamente. Como líderes de CMOs e MOps, nosso trabalho é implantar os agentes certos, no ambiente certo, com a governança certa e as expectativas certas.
Em vez de corrermos para mobilizar o maior número de agentes de IA, deveríamos esforçar-nos por adotá-los de forma responsável, em alinhamento com os nossos objetivos, para que tenham o maior impacto.
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