A Inteligência Artificial já escreve textos, cria imagens, ajuda a montar campanhas, sugere audiências e automatiza uma série de tarefas que, há não muito tempo, faziam parte do dia a dia de qualquer profissional de marketing. Até aqui, nenhuma grande novidade. Mas há uma área onde a evolução começa a levantar outras questões: a análise de resultados.
Em 2026, a Google tem vindo a reforçar a presença da IA no Google Ads e no Google Analytics. Uma das ferramentas que melhor mostra esta evolução é o Ask Advisor, que permite fazer perguntas sobre os dados em linguagem natural, perceber alterações de performance, encontrar possíveis explicações e receber recomendações sobre os próximos passos.
Na prática, em vez de entrar no Analytics, percorrer relatórios, comparar períodos e cruzar diferentes métricas para tentar perceber porque é que determinado resultado mudou, podemos começar por fazer uma pergunta.
Isto não significa que o trabalho de análise desapareceu, significa que uma parte dele está a mudar. E, se a IA consegue chegar mais depressa aos dados, identificar padrões e ajudar a interpretá-los, talvez seja altura de perceber onde fica, afinal, o valor do marketer?
Ter uma resposta não é o mesmo que saber o que fazer com ela
Durante muito tempo, saber trabalhar com ferramentas de análise era, por si só, uma competência diferenciadora, pois era preciso saber onde procurar, que métricas cruzar e como transformar um conjunto de números numa leitura útil.
Esse conhecimento continua a ser importante, a diferença é que a IA está a tornar o acesso à informação muito mais simples. Quem não domina todos os relatórios do Google Analytics pode fazer uma pergunta e chegar rapidamente a uma primeira explicação para aquilo que está a acontecer.
Se encontrar respostas é mais fácil, fazer boas perguntas torna-se mais importante
Há uma ideia recorrente quando se fala de Inteligência Artificial: a tecnologia vai libertar os profissionais das tarefas mais operacionais para que possam dedicar mais tempo à estratégia. É verdade, mas talvez já seja insuficiente para explicar aquilo que está a acontecer.
A IA não está apenas a automatizar tarefas repetitivas. Está também a entrar em tarefas que exigem análise e interpretação. Segundo a Gartner, os responsáveis de marketing esperam que a percentagem de trabalho automatizado por IA passe de 16% em 2026 para 36% em 2028. À medida que isso acontece, competências como pensamento estratégico, conhecimento do negócio e capacidade de julgamento tendem a ganhar importância.
Isto muda também aquilo que significa saber analisar uma campanha.
Se a tecnologia consegue dizer-nos rapidamente o que mudou, torna-se ainda mais importante perceber se estamos a fazer a pergunta certa. Estamos a olhar para a métrica que realmente interessa? Estamos a comparar períodos que fazem sentido? A alteração é significativa para o negócio ou apenas parece relevante no relatório? Há alguma coisa a acontecer fora da plataforma que possa explicar aqueles resultados?
E há outra questão que merece atenção, pois muitas das ferramentas que analisam os resultados e sugerem otimizações pertencem às mesmas plataformas onde estamos a investir e isso não torna as recomendações erradas, naturalmente, mas também não significa que devam ser seguidas sem avaliação.
O mesmo se aplica aos dados utilizados. Uma análise feita por IA continua a depender da qualidade da informação disponível. Se existem problemas de medição, configurações incorretas ou dados incompletos, ter uma resposta mais rápida não resolve o problema, pode apenas fazer com que cheguemos mais depressa a uma conclusão que não é necessariamente a certa.
Então, o que fica para o marketer?
Talvez a pergunta do título não esteja totalmente certa.
Não se trata propriamente de perceber o que “fica” depois de a IA assumir parte do trabalho. Trata-se de perceber que competências passam a ter mais peso quando algumas das tarefas que antes exigiam mais tempo e conhecimento técnico se tornam mais acessíveis.
Saber utilizar as ferramentas continua a ser importante. Saber interpretar dados também, mas conhecer o negócio, compreender o cliente, relacionar informação, questionar uma recomendação e perceber as consequências de uma decisão tornam-se ainda mais relevantes.
A IA pode ajudar-nos a descobrir que uma campanha está a ter um comportamento diferente, explicar o que poderá estar a acontecer e sugerir o que fazer a seguir, o que não devemos fazer é transformar essa facilidade numa desculpa para deixar de pensar sobre a resposta.
Porque, se chegar aos dados e obter uma primeira análise está cada vez mais ao alcance de todos, talvez a verdadeira diferença passe precisamente pelo que fazemos com essa informação.

