A inteligência artificial entrou na operação das empresas mais rápido do que a capacidade de organizá-la. E isso começa a cobrar um preço.
Nos bastidores do CMO Summit 2026, uma percepção se repetiu em conversas com lideranças de marketing e tecnologia: o problema não está na IA — está no que veio antes dela. Ou, mais precisamente, no que não foi resolvido.
“A sensação de ganho rápido está enganando muita gente”, diz Marcos Custódio, CEO da Webpeak. “Quando a base é desorganizada, a IA não corrige. Ela acelera. E acelera o erro.”
Na prática, isso aparece de forma silenciosa. Processos que já eram confusos passam a rodar mais rápido. Dados que não se conversavam continuam sem se conversar — só que agora alimentando decisões automatizadas. O que antes era ineficiência localizada vira um problema em escala.
Esse padrão não está restrito a um tipo de empresa. Ele atravessa setores, níveis de maturidade e áreas diferentes. Apareceu em discussões sobre uso de tecnologia em ambientes mais críticos, como saúde, e também em debates sobre o papel do CMO — cada vez mais pressionado a liderar a transformação digital sem, necessariamente, ter uma operação pronta para isso.
“Existe uma inversão acontecendo”, afirma Régis Faccini, diretor de growth da Webpeak. “As empresas estão adicionando inteligência antes de resolver a estrutura. E isso cria uma operação mais rápida — só que mais confusa.”
O efeito disso começa a aparecer onde mais dói: no custo invisível. Retrabalho, dependência de ferramentas que não se integram, decisões baseadas em dados incompletos. Nada disso é novo. O que muda é a velocidade com que esses problemas passam a impactar o negócio.
Em vez de simplificar, a IA passa a exigir mais organização. Em vez de reduzir esforço, aumenta a necessidade de controle. E, em muitos casos, o ganho prometido se dilui antes de aparecer.
Isso ajuda a explicar um movimento mais discreto, mas crescente. Parte das empresas começa a frear a adoção acelerada e voltar alguns passos — não para abandonar a tecnologia, mas para reorganizar a base. Menos foco em ferramenta, mais em como tudo funciona junto.
“IA não é ponto de partida”, diz Custódio. “Ela é consequência de uma operação que já faz sentido. Quando não é assim, ela só deixa o problema mais rápido — e mais caro.”
