Automação sem direção, promessas exageradas e outros erros provocados pelo hype da IA

A Inteligência Artificial (IA) irrompeu com força no universo do marketing digital e do adtech. Apresentada como uma ferramenta todo-poderosa, capaz de resolver os principais desafios do setor (desde a fraude publicitária à fragmentação do inventário, passando pela privacidade e otimização de desempenho), a sua popularidade tem vindo a crescer sem parar nos últimos dois anos. Mas até que ponto esta narrativa corresponde ao verdadeiro potencial da tecnologia? E em que momento deixa de ser uma promessa para se tornar puro hype?

A pressão para adotar soluções baseadas em IA disparou. De acordo com vários inquéritos do setor, mais de 70% dos profissionais sentem que precisam de implementar tecnologias de inteligência artificial com urgência para não ficarem obsoletos face à concorrência. No entanto, como alerta a analista Shirley Marschall num artigo da Exchangewire, esta ansiedade de não ficar para trás (o que alguns já chamam de “AI-anxiety”) pode estar a levar o setor a tomar decisões apressadas e pouco fundamentadas.

"A IA promete aceleração, mas velocidade sem direção é apenas caos. Em vez de pararmos para pensar, o setor lançou-se numa corrida sem saber para onde ir", afirma Marschall.

Uma indústria de promessas sem provas

Com o avanço rápido da tecnologia, muitas empresas de adtech optaram por subir ao comboio da IA com soluções que, por vezes, não vão além do rebranding de tecnologias já existentes ou de integrações superficiais sem uma base técnica sólida. Nesta fase de "experiência coletiva", algumas iniciativas acabarão por dar frutos reais, mas muitas outras correm o risco de se transformar em meros fogos de artifício.

A pressão não vem apenas do exterior. As próprias empresas sentem que, se não afirmarem ter uma estratégia de IA, serão vistas como antiquadas ou pouco competitivas. Isto tem levado a uma corrida frenética para integrar a etiqueta "AI-powered" em apresentações comerciais e propostas de valor, sem que haja necessariamente uma inovação substancial por trás.

O verdadeiro desafio, aponta Marschall, é que grande parte do mercado deixou de fazer perguntas incómodas. A análise crítica foi substituída por um entusiasmo que, em muitos casos, roça a fé cega. "Estamos num momento em que se valorizam mais as promessas do que as provas, e isso é perigoso para um setor que deveria basear-se na evidência", conclui.

A distância entre a promessa e a entrega real

Uma das grandes reivindicações da IA no adtech é a sua suposta capacidade de resolver todos os grandes desafios da indústria. Promete melhorias na brand safety, otimização de campanhas, sustentabilidade, personalização e eficiência operacional. No entanto, ao analisar de perto, muitas dessas promessas ainda estão longe de se concretizar com a fiabilidade anunciada.

No caso da brand safety, a IA pode analisar o contexto e o tom dos conteúdos onde os anúncios são exibidos. Mas ainda persistem erros significativos (falsos positivos e negativos), que podem levar a bloqueios desnecessários ou, pior ainda, à exibição de anúncios em contextos inadequados. Além disso, quem define o que é “seguro”? A IA não consegue interpretar nuances culturais ou estratégicas fundamentais para cada marca.

Em relação à sustentabilidade, um dos grandes conceitos da moda na publicidade digital, fala-se de IA capaz de tomar decisões de compra de meios considerando o impacto ambiental. Mas, na prática, os dados sobre emissões de CO₂ não estão padronizados, variam conforme a fonte e raramente são partilhados de forma transparente. Além disso, o próprio funcionamento dos modelos de IA (altamente intensivo em energia) contradiz, em muitos casos, os objetivos de sustentabilidade que apregoa.

O mesmo acontece com a curadoria e a otimização do desempenho. Alguns algoritmos tendem a reforçar decisões enviesadas: por exemplo, priorizando sistematicamente certos SSPs ou rotas de inventário, sem que fique claro se se trata de uma melhoria real ou apenas de um viés algorítmico. No fim, a opacidade com que muitos sistemas de IA operam pode levar a decisões que anunciantes e agências não compreendem nem conseguem auditar facilmente.

O fim do critério humano? O risco do “piloto automático”

Uma das narrativas mais perigosas do discurso atual sobre IA é a ideia de que o futuro da publicidade será totalmente automatizado. Que as máquinas tomarão todas as decisões e que os humanos se limitarão a supervisionar os resultados. Esta visão distorce profundamente o papel estratégico do critério humano.

"A inteligência artificial deve estar ao serviço da tomada de decisões responsável, não substituí-la. Não precisamos que a IA decida por nós. Precisamos que nos ajude a decidir melhor", adverte Marschall.

A crença de que pode existir um sistema totalmente automatizado, sem fricção, sem intervenção humana e que combine perfeitamente desempenho, segurança, eficiência e sustentabilidade é, nas palavras da especialista, uma fantasia perigosa. Porque, no final, a automação sem controlo não elimina os erros, apenas os multiplica.

A nova “vaca leiteira” do AdTech

Em paralelo, cresce a perceção de que a IA se está a tornar a nova "vaca leiteira" do adtech. Investidores, clientes e parceiros procuram desesperadamente produtos que incluam "IA" na sua descrição, o que tem levado a uma explosão de soluções num tempo recorde. Mas muitas dessas soluções carecem da maturidade técnica necessária e respondem mais a uma lógica de marketing do que de engenharia.

Não seria a primeira vez que o setor se deixa seduzir por promessas exageradas. Já aconteceu com o blockchain, que prometia transformar a compra programática. Ou com os sistemas de tracking "privacy-first", que acabaram limitados por regulamentações. A história repete-se: primeiro a promessa, depois a desilusão.

Parar para avançar

A IA irá, sem dúvida, transformar a indústria publicitária. Mas não o fará da noite para o dia, nem sem custos. O verdadeiro desafio para marcas, agências e plataformas não é adotar a IA a qualquer preço, mas sim fazê-lo com critério.

Implementar IA sem uma infraestrutura sólida, sem governança de dados, sem transparência e sem supervisão só servirá para amplificar os problemas existentes. Como conclui Marschall, "a grande contradição da IA é que todos querem eliminar a fricção, quando muitas vezes essa fricção existe por uma razão: proteger-nos do erro".

A chave para avançar não é acelerar sem pensar. É parar, observar e decidir com inteligência. Porque na IA, como na vida, se algo parece bom demais para ser verdade… provavelmente não o é.