Seu processo de avaliação de fornecedores de Martech não funciona mais – não porque lhe falte rigor, mas porque está enraizado em suposições desatualizadas sobre o mercado, as ferramentas e suas necessidades.

O cenário da Martech explodiu além do que qualquer um pode razoavelmente avaliar, e todas as ferramentas nele contidas reivindicam recursos de IA. Sua plataforma de e-mail promete otimização de linha de assunto com tecnologia de IA. Seu painel analítico oferece insights gerados por IA. Seu CMS apresenta automação de fluxo de trabalho de IA.

Você não pode mais comparar ferramentas com IA com ferramentas sem IA. Essa comparação não existe. Você só pode comparar diferentes implementações de IA dentro de ferramentas que você já estava tentando avaliar com base em dezenas de outros critérios.

O desafio da avaliação multiplicou-se exponencialmente e a maioria dos líderes de marketing não ajustou o seu processo de seleção de fornecedores para corresponder.

A comparação que desapareceu

Há três anos, a IA em martech era um diferencial. Se um fornecedor oferecesse análise preditiva ou processamento de linguagem natural, isso o diferenciaria dos concorrentes. Você poderia avaliar se pagar mais pelos recursos de IA fazia sentido para o seu caso de uso.

Hoje, a IA é uma aposta de mesa. O mercado enviou uma mensagem clara aos fornecedores: integração da IA ​​ou obsolescência.

Os fornecedores ouviram essa mensagem em alto e bom som. Agora todos eles reivindicam recursos de IA, o que significa que a presença da IA ​​não diz nada de útil sobre se uma ferramenta resolverá seus problemas.

Aprofunde-se: como construímos um ecossistema de IA para amplificar o conteúdo do nosso evento

Seu processo de avaliação precisa deixar de perguntar “Esta ferramenta tem IA?” a fazer perguntas muito mais difíceis sobre qualidade de implementação, capacidades genuínas versus automação reformulada e resultados mensuráveis.

O problema da lavagem com IA

Aqui está o que torna esta crise de avaliação pior: muitos fornecedores colocaram rótulos “alimentados por IA” em recursos que são automatizados rebatizados com terminologia moderna.

A diferença importa. A automação segue regras predeterminadas e produz resultados previsíveis. A IA se adapta com base em dados, aprende com padrões e melhora o desempenho ao longo do tempo. Um deles é um fluxograma. O outro é um sistema que fica mais inteligente.

A Comissão Federal de Comércio lançou a Operação AI Comply para reprimir alegações enganosas de IA, emitindo múltiplas ações de fiscalização contra empresas que fazem afirmações falsas sobre as suas capacidades de IA. O escrutínio regulatório existe porque o problema é generalizado.

Aprofunde-se: o valor da IA ​​é medido em resultados, não em adoção

Quando os fornecedores obscurecem a distinção entre automação baseada em regras e IA adaptativa, sua avaliação se torna uma adivinhação. Você está comparando reivindicações, não capacidades.

Esse painel analítico que promete insights gerados por IA pode estar executando análises estatísticas básicas com limites predeterminados. Esse mecanismo de personalização que afirma prever o comportamento do cliente pode estar acionando conteúdo com base em regras simples de segmentação.

Seu trabalho é distinguir a implementação genuína de IA do marketing, o que significa fazer perguntas que a maioria dos fornecedores preferiria que você não fizesse.

O novo quadro de avaliação

Avaliar a qualidade da implementação de IA exige questões diferentes da comparação tradicional de recursos. Aqui estão cinco questões críticas que separam a capacidade genuína de IA do entusiasmo do fornecedor:

• Que problema esta IA resolve? Ignore o tour pelos recursos e comece com os resultados. Se um fornecedor não consegue articular o problema de negócios específico que sua IA aborda, provavelmente ele construiu a IA porque os concorrentes o fizeram, e não porque ela resolve um problema significativo.
• Com o que a IA aprende? A IA genuína requer dados para melhorar o desempenho. Pergunte quais dados alimentam o sistema, com que frequência ele atualiza seus modelos e se você verá melhorias de desempenho ao longo do tempo. Se o fornecedor não conseguir explicar o mecanismo de aprendizagem, provavelmente você está considerando a automação com um rótulo de IA.
• Como você prova que funciona? Exija métricas quantificáveis ​​que demonstrem o desempenho da IA. Se eles mostrarem um painel de recursos em vez de dados de resultados, isso é um sinal de alerta. O valor da IA ​​reside em resultados mensuráveis, como melhores taxas de conversão, leads de maior qualidade ou maior retorno sobre gastos com publicidade, e não na mera presença de recursos de IA. A maioria das implementações produz demonstrações impressionantes, mas resultados decepcionantes porque os fornecedores não conseguem provar que a IA proporciona impacto incremental.
• Que controle eu tenho? Os sistemas de IA que funcionam como caixas negras criam pesadelos de governação. Você precisa de visibilidade sobre como as decisões são tomadas, da capacidade de substituir ações automatizadas e de explicações claras quando a IA produz resultados inesperados. Pergunte sobre a transparência do modelo, recursos de explicabilidade e controles do usuário antes de assumir um compromisso.
• O que acontece quando está errado? A IA cometerá erros. A questão é se o fornecedor construiu sistemas para detectar, corrigir e aprender com esses erros. Solicite sua abordagem para prevenção de alucinações, detecção de preconceitos e tratamento de erros. A resposta deles revela se eles pensaram seriamente na implementação ou incorporaram a IA em produtos existentes sem considerar as consequências.

Essas perguntas não aparecerão nas matrizes de comparação fornecidas pelo fornecedor. Esse é o ponto. Os critérios de avaliação padrão assumem que toda IA ​​é criada da mesma forma. Seu trabalho é provar o contrário.

A realidade dos recursos

Sua nova estrutura de avaliação requer recursos que a maioria das equipes de marketing não possui.

Você precisa de pessoas que entendam tanto os conceitos técnicos de IA quanto os resultados de negócios. Você precisa de tempo para executar testes de prova de conceito que validem as afirmações do fornecedor. Você precisa de estruturas de governança para gerenciar vários sistemas de IA que funcionam em sua pilha de Martech.

Apenas 10% dos profissionais de marketing sentem que estão usando a IA de forma eficaz, apesar da adoção generalizada. Essa lacuna revela o verdadeiro problema: as organizações apressaram-se a adoptar a IA sem desenvolver as capacidades necessárias para a avaliar, implementar e operacionalizar de forma eficaz.

Aprofunde-se: um guia honesto para a modernização inteligente da Martech

Tratar a avaliação de IA como um projeto paralelo para funcionários já esgotados garante uma má seleção de fornecedores. Você usará como padrão o fornecedor que tiver a demonstração mais inteligente ou a equipe de vendas mais agressiva, e não aquele cuja implementação de IA resolve seus problemas reais.

As empresas bem-sucedidas dedicam recursos reais à avaliação:

• Equipes multifuncionais avaliando reclamações de fornecedores
• Pilotos estruturados que medem o desempenho real
• Quadros de governação que garantem que os sistemas de IA funcionam em conjunto, em vez de criarem novos silos

Aqueles que falham tratam a seleção de fornecedores de IA como a compra tradicional de martech, marcando caixas de recursos em planilhas de comparação sem verificar se a IA realmente entrega os resultados prometidos.

O que isso significa para sua próxima compra de Martech

Sua próxima compra da Martech será mais difícil do que a anterior, e não mais fácil.

A explosão de ferramentas baseadas em IA não simplificou suas opções. Multiplicou a complexidade da avaliação dessas opções, exigindo que você avaliasse a qualidade da implementação de IA juntamente com os critérios de seleção tradicionais.

Você não pode terceirizar essa avaliação para relatórios de analistas ou recomendações de colegas. A seleção de seu fornecedor precisa se concentrar na adequação da implementação e na capacidade do mundo real, e não em listas de verificação de recursos e propostas brilhantes. O que funciona de maneira brilhante para um concorrente pode falhar na sua organização.

Aprofunde-se: uma estrutura orientada a resultados para a seleção principal de martech

A boa notícia? Seus concorrentes enfrentam a mesma crise de avaliação. A maioria adotará como padrão o reconhecimento da marca, o endosso de analistas ou qualquer ferramenta que sua rede recomende. Isso cria uma oportunidade para os líderes de marketing dispostos a construir processos de avaliação rigorosos que separam as capacidades genuínas de IA do entusiasmo dos fornecedores.

Sua pilha de Martech não precisa da IA ​​mais sofisticada. Requer implementações de IA que resolvam problemas reais, integrem-se perfeitamente aos sistemas existentes e forneçam resultados mensuráveis ​​que sua equipe possa provar.

Comece por aí e você construirá uma vantagem competitiva enquanto todos os outros buscam o novo recurso de IA mais brilhante que viram em uma conferência.