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Em 2022, quando as ferramentas de IA generativa ainda não haviam chegado ao público, estudiosos da área já antecipavam o início do hype da inteligência artificial.
Segundo a Curva de Difusão da Inovação, de Everett Rogers, essa jornada ainda está só começando. Estima-se que apenas 15% do potencial global de adoção da IA tenha sido atingido, o que significa que a maior parte das oportunidades — e também dos aprendizados — ainda está por vir.
A boa notícia é que o Brasil vive esse momento de forma única. Somos um dos países mais engajados do mundo quando o assunto é IA: 80% dos anunciantes usam pelo menos um recurso do Google Ads potencializado por inteligência artificial1, e empresas que lideram o uso da IA geram um crescimento de receita 60% maior do que empresas em estágios de desenvolvimento inicial2.
O momento nos pede amadurecimento, e não desaceleração. Isso passa por três etapas fundamentais:
- Consolidar o impacto econômico e criativo da IA no marketing,
- Construir modelos de governança e ética que sustentem a inovação,
- E investir em letramento e cultura organizacional como base para que a tecnologia gere valor de forma segura e duradoura.
Este foi o tema dos dois primeiros encontros do gt_GenAI, um grupo de trabalho formado por executivos do Google, acadêmicos e especialistas do mercado, que tem por objetivo liderar a adoção e implementação de inteligência artificial nas empresas, impulsionando inovação e criatividade.
As conversas trouxeram reflexões importantes sobre como adotar a IA generativa de forma criativa, segura e estratégica, com governança e ética.
Confira, a seguir, os principais insights.
O valor comprovado da IA
Poucas áreas avançaram tão rápido quanto o marketing na tradução do potencial da IA em valor concreto.
Dados3 mostram que a IA pode reduzir de 5% a 15% os gastos de marketing e duplicar o fluxo de caixa até 2030 em empresas que atingirem maturidade na adoção.
Esses ganhos não vêm apenas da automação, mas da capacidade da IA de identificar lacunas de comunicação, gerar variações criativas e otimizar campanhas em tempo real, como fazem soluções do Google, como o Asset Studio e o Product Studio.
É uma mudança de paradigma, que não se limita ao aumento de eficiência: o profissional criativo deixa de operar sozinho e passa a trabalhar em cocriação com sistemas inteligentes, que ampliam repertório, testam hipóteses e liberam tempo para o que realmente importa, como estratégia, conceito e narrativa.
Governança e ética: quais são os desafios e como superá-los?
À medida que o uso da IA generativa se expande, surgem dilemas que vão além da tecnologia.
O desafio é garantir que a inovação aconteça com estrutura, segurança e coerência, evitando que a velocidade da adoção comprometa a confiabilidade das decisões.
A seguir, listamos alguns dos principais desafios observados pelos participantes do encontro e caminhos possíveis para superá-los:
Fragmentação e shadow AI/IT
O desafio: shadow AI/IT, nesse contexto, pode ser entendido como o uso de ferramentas de IA generativa sem um modelo estruturado de governança, supervisão ou mesmo autorização. É o lado negativo da busca profissional pelo aumento da eficiência.
Como superar: estabelecer políticas corporativas claras e acessíveis sobre o uso de IA, criando canais formais para registro e acompanhamento das iniciativas. Fomentar uma cultura de compartilhamento de experiências.
Modelos de governança pouco flexíveis
O desafio: estruturas muito centralizadas travam a inovação, enquanto abordagens totalmente descentralizadas dificultam o compliance.
Como superar: adotar um modelo híbrido, com diretrizes corporativas definidas e núcleos de referência distribuídos nas áreas — garantindo coerência sem perda de agilidade.
Incentivos desalinhados
O desafio: quando ética e responsabilidade não fazem parte dos indicadores de liderança, decisões acabam orientadas apenas por custo e velocidade.
Como superar: incluir critérios éticos nos KPIs executivos, vinculando metas de inovação à integridade e ao impacto de longo prazo.
Lacuna de letramento ético
O desafio: muitas decisões sobre IA são tomadas sem entendimento suficiente sobre riscos técnicos ou legais.
Como superar: implementar programas de formação contínua que desenvolvam letramento ético e técnico, alinhando tecnologia e responsabilidade.
Cultura de informalidade
O desafio: a agilidade e a criatividade típicas do mercado brasileiro aceleram a adoção, mas podem gerar inconsistência.
Como superar: traduzir políticas de IA em guias simples e operacionais, com linguagem próxima das equipes e exemplos práticos de aplicação.
Letramento e cultura para escalar com a IA
A consolidação da IA dentro das empresas exige mais do que tecnologia: requer pessoas preparadas, lideranças engajadas e processos seguros.
Se o objetivo é sair da fase de experimentação e avançar para uma adoção consistente, comece pelo nosso check-list:
1. Transforme aprendizado em prática
Promova treinamentos aplicados a desafios reais do negócio, enfatizando o uso estratégico. Ensine as equipes a aplicar IA em tarefas concretas, como análise de dados, criação de campanhas e automação de processos.
2. Torne o aprendizado contínuo
Incorpore o uso da IA à rotina de trabalho. Crie espaços semanais de experimentação e troca entre áreas, mantendo o aprendizado vivo e reduzindo a distância entre teoria e prática.
3. Meça evolução, não só eficiência
Revise os indicadores de sucesso. Além de produtividade, acompanhe o progresso em aprendizado, criatividade e uso responsável da IA. Métricas de maturidade ajudam a alinhar tecnologia e objetivos de negócio.
4. Engaje as lideranças pela prática
A confiança na IA precisa começar pela alta liderança. Estimule executivos a testar a tecnologia em suas rotinas e a compartilhar experiências com seus times, criando um ambiente onde curiosidade e aprendizado são parte da cultura.
5. Garanta a segurança em toda a jornada
Ofereça ferramentas validadas, guidelines e repositórios internos de prompts e modelos. Um ecossistema padronizado reduz riscos e acelera a adoção de forma responsável.
O Próximo Nível da IA: Por que a Liderança e o Letramento são o Novo Foco Estratégico
Existe um entendimento generalizado de que os desafios relacionados à adoção de GenAI podem ser agrupados em duas categorias: uma, que conecta temas mais “humanos” e endereça segurança psicológica no momento de transição para abertura ao uso da AI no dia a dia, e a segunda que trata da geração de confiança e letramento permitindo assim os ganhos de eficiência e produtividade que o uso eficiente da GenAI promete.
Estamos no meio de uma importante revolução tecnológica, e apesar dos níveis de adoção estarem continuamente subindo, a grande maioria dos usuários toca em uma camada superficial de toda a inteligência que essas ferramentas podem agregar. É fundamental que as lideranças sejam exemplo de adoção e inovação para uso contínuo, de forma ética e responsável para geração de valor.
Participantes do gt_GenAI
Andre Kliousoff, Chief Marketing Officer, BTG
Andre Roberto Doreto Santos, Diretor, Google
Adilson Batista, Chief Innovation Officer, Cadastra
Amanda Agapito, Executive Experiences Strategist, Google
Andressa Martins, CEO, Festival Mundial De Publicidade De Gramado
Anna Júlia Gelain, Lead de Estratégia e Operações, Google
Alexandre Kavinski, AI & Innovation Lead, WPP Media Services
Bruno Mosconi, Chief Technology Officer, Africa
Carolina Metsik, Team Lead do Performance Pod, Google
Cedeia Araujo, Customer Engineering, Google
Danilo Futema, Content & Creative Solutions Lead, Google
Daniel Deivisson, Co-Founder & Co-CEO, Begen
Fabio Coelho, Presidente, Google
Fernanda Doria, Diretora, Google
Fernando Teixeira (Tex), Fundador da Koro Martech / SUNO United Creators
Gustavo Souza, Managing Director, Google
Leonardo Longo, Marketing Manager, Google
Monica de Carvalho, Managing Director, Google
Marina Tunes, Marketing Director, Monks
Natalia Kuchar, Senior Counsel, Google
Paulo Tenório, CEO, Trakto
Renato Camargo, VP of Consumer, Pague Menos
Coordenador do programa: Ted Weber Gola, Product Lead, Google