Como as marcas usam inteligência artificial hoje: 4 formas práticas

A inteligência artificial deixou de ser promessa para se tornar prática em tempo recorde, e os líderes empresariais correm para aproveitá-la. A McKinsey aponta que 92% das empresas planejam aumentar seus investimentos em IA nos próximos três anos. Ao mesmo tempo, os pioneiros já colhem resultados concretos: entre as pequenas empresas que utilizam IA atualmente, 80% relatam ganhos de eficiência, e quase metade afirma que a tecnologia aprimorou a tomada de decisões baseada em dados, segundo o Goldman Sachs.

Ainda assim, a IA não é uma solução mágica. É preciso planejamento cuidadoso e uma implementação bem pensada para que ela gere valor real. A tecnologia não substitui a criatividade, o julgamento ou a intuição que as pequenas empresas cultivam. O que ela faz é ampliar o que equipes enxutas conseguem realizar: segundo uma pesquisa da Shopify de 2025, 69% dos empresários que usam ferramentas de IA o fazem para gerar conteúdo. Outros usos frequentes incluem análise de dados e geração de insights (32%), melhoria no atendimento ao cliente (29%) e apoio ao desenvolvimento de produtos (23%).

Cada vez mais empresas entendem que o valor da IA aparece de fato quando ela amplia a criatividade e a capacidade humanas, em vez de tentar substituí-las por completo. Veja como negócios bem-sucedidos estão colocando a IA para trabalhar e onde estão encontrando os melhores resultados.

4 formas de usar a IA na prática

• Democratizar a ciência de dados para campanhas mais inteligentes
• Criar produtos personalizados
• Escalar a criação e os testes de anúncios
• Aprimorar o atendimento ao cliente

A inteligência artificial já saiu do campo das ideias e passou a fazer parte da rotina de muitas empresas. A seguir, veja quatro formas práticas de usar a IA nos negócios e gerar resultados concretos:

Democratizar a ciência de dados para campanhas mais inteligentes

O que antes exigia grupos focais, pesquisas e semanas de análise agora pode acontecer em minutos com a IA. Pequenas empresas recorrem cada vez mais à tecnologia para tarefas de pesquisa de mercado, como analisar avaliações de clientes, conversas nas redes sociais e comportamento de busca, identificando necessidades emergentes antes que os concorrentes possam reagir.

A Jones Road Beauty utiliza ferramentas como o Deep Research da OpenAI para analisar milhares de avaliações de produtos, tópicos no Reddit e comentários no YouTube. A partir dessa análise, a equipe da marca de beleza natural identificou cinco personas reais, como pais ocupados e viajantes frequentes. Esses insights embasaram a campanha do hidratante com cor Just Enough, ajudando a equipe a refinar as mensagens, selecionar os modelos adequados e definir a direção criativa geral.

A análise com IA vai além de acelerar o processamento de dados: ela democratiza o acesso à informação dentro da empresa. A Ridge, marca de carteiras e acessórios, usa IA para eliminar gargalos internos que antes atrasavam decisões baseadas em dados. “Temos um repositório de dados e diversos relatórios da Shopify”, afirma Sean Frank, CEO da empresa. “Em vez de fazer tudo manualmente, tiro um print, envio ao ChatGPT e ele gera a análise. Assim, toda a equipe consegue atuar como cientista de dados.” Com isso, deixa-se de depender por horas ou dias de um especialista: qualquer pessoa do time consegue gerar insights de forma imediata.

Esses exemplos ilustram uma mudança mais ampla: a IA está dando a equipes pequenas o poder analítico de organizações muito maiores. Ao reduzir a barreira de entrada para a análise de dados, as marcas conseguem agir com mais agilidade, experimentar com mais frequência e construir campanhas fundamentadas no que os clientes realmente pensam e fazem.

Criar produtos personalizados

Para pequenas empresas com recursos de engenharia limitados, lançar um novo produto pode ser caro e demorado. A IA está mudando esse cenário. Ao acelerar ciclos de pesquisa, geração de conteúdo e testes com usuários, a tecnologia permite que equipes lancem novas ofertas digitais no mercado com uma velocidade sem precedentes. Em muitos casos, ela não apenas agiliza o desenvolvimento, mas torna possível categorias inteiramente novas de produtos personalizados e adaptativos.

A Loftie, empresa de bem-estar especializada em produtos para o sono, usou IA para desenvolver e lançar o aplicativo Loftie Rest, um complemento digital para seu despertador principal. O app ampliou o alcance da Loftie e abriu uma nova fonte de receita, criando do zero um negócio de assinaturas que hoje conta com cerca de 15.000 membros. "Não teríamos lançado esse produto sem a IA", afirma Matthew Hassett, fundador e CEO. "Ela foi a semente inicial do que se tornou nosso aplicativo de assinatura."

O conteúdo personalizado é a espinha dorsal do aplicativo Rest. O ponto de partida é o Storymaker, que gera histórias para dormir sob medida a partir de uma breve pesquisa e perfis de voz ajustáveis, com tecnologia da OpenAI e da Eleven Labs. Indo ainda mais longe na personalização, o recurso Night School da Loftie analisa correlações entre os dados de saúde do Apple Health dos usuários, hábitos de tempo de tela, configurações de alarme e qualidade de sono autorrelatada. Quando padrões surgem, como o hábito de rolar o feed à meia-noite levando a um sono ruim, a ferramenta recomenda mudanças de comportamento ou sugere que o usuário bloqueie aplicativos que distraem. "Usamos IA para identificar padrões e fazer sugestões proativas para ajudar você a largar o celular à noite", explica Matthew.

Em todas as etapas, a Loftie combina os insights da IA com conteúdo criado por humanos, de módulos educativos a práticas de meditação. A IA determina o que o usuário precisa, enquanto as pessoas ajudam a moldar o que é entregue. O resultado é um produto digital que evolui continuamente, mantendo um tom verdadeiramente humano, algo que seria extremamente complexo de desenvolver sem o uso de IA.

Escalar a criação e os testes de anúncios

Escalar a produção criativa está se tornando parte essencial de uma estratégia sólida de mídia paga. Para ter sucesso, as marcas precisam de um número crescente de variações de anúncios, muitas vezes mais do que uma equipe criativa consegue produzir por conta própria.

A Ridge usa IA para eliminar essa lacuna. A empresa criou um GPT personalizado treinado com seus anúncios de melhor desempenho e o conectou a ferramentas de automação que geram centenas de novos materiais estáticos por dia. "Construímos uma fábrica de anúncios estáticos", diz Sean. "Consigo 500 anúncios por dia, sem ninguém digitando nada."

Esses materiais vão para uma pasta compartilhada para revisão, mas a maioria não chegará a ser veiculada. E tudo bem; o objetivo é o volume. "Desses 500, 450 são horríveis", reconhece Sean. "Mas os 10% melhores ficam entre cinco e sete de dez. Eles vão receber investimento." A marca pretende levar esse processo para o vídeo na sequência, criando mais ganchos e variações para testar.

A IA não está substituindo a equipe criativa da Ridge. Os anúncios de maior desempenho da empresa ainda vêm do time de design humano, que consistentemente produz os grandes vencedores. A IA amplia a geração de conceitos e variações, criando mais oportunidades para que plataformas como o Facebook conectem o anúncio certo à pessoa certa no momento ideal.

"O futuro da publicidade é só questão de tentativas", explica Sean. "O que você vê e gosta vai ser completamente diferente do que eu vejo e gosto." Ao combinar materiais criados por humanos com variações geradas em alto volume pela IA, a Ridge consegue ampliar a experimentação muito além do que seria possível manualmente, transformando a estratégia de mídia paga em um ciclo contínuo, guiado por dados, testes e ajustes constantes.

Aprimorar o atendimento ao cliente

As primeiras aplicações de IA, como chatbots e sistemas de resposta de voz interativa (URA), surgiram como solução natural para demandas repetitivas: como “Onde está meu pedido?” ou “Qual é o horário de funcionamento?”. Por isso, o atendimento ao cliente se consolidou como um dos usos mais avançados de IA em pequenas empresas. Ainda assim, equilibrar automação e atendimento humano segue sendo um desafio. Um estudo de 2024 da Acquire Intelligence mostra que uma única experiência negativa com suporte via IA pode levar 70% dos consumidores a considerar a troca para a concorrência.

Na Loftie, agentes de IA já respondem a mais da metade dos e-mails de suporte recebidos. "É difícil padronizar respostas entre atendentes humanos, a IA consegue ser muito mais consistente", diz Matthew. "Ela já respondeu a mesma pergunta mil vezes." A equipe também usa IA para identificar tendências no que Matthew chama de um "cemitério de dados", transformando milhares de interações com clientes em insights que orientam melhorias de produto e experiência. "Honestamente, fico surpreso quando marcas relutam em adotar IA para o atendimento ao cliente", observa ele.

A Ridge teve benefícios semelhantes. "Atendimento ao cliente é um caso de uso super simples", avalia Sean. "Cerca de 60% dos nossos chamados são respondidos pela IA." A empresa também registrou um aumento de 10% a 20% nos índices de satisfação do cliente em comparação com fluxos exclusivamente humanos. "Os clientes adoram falar com a IA", acrescenta. "É mais rápido, mais ágil e mais preciso."

Esses avanços refletem a transição de chatbots baseados em regras para a IA agêntica, soluções capazes de entender a intenção do usuário, considerar interações anteriores, acessar dados do cliente e executar ações simples, como processar reembolsos ou substituir itens. Antes limitada a grandes empresas, essa tecnologia hoje está mais acessível por meio de ferramentas como Zendesk e HubSpot.

Quando implementada com critério, e com clareza sobre quando escalar questões emocionais e problemas complexos para um atendente humano, a IA amplia o que as equipes conseguem gerenciar sem abrir mão da qualidade. Perguntas rotineiras são resolvidas com rapidez e consistência, e os atendentes humanos podem dedicar mais tempo às conversas que realmente importam.

À medida que a IA evolui, a oportunidade para pequenas empresas está na adoção seletiva: aplicar a tecnologia onde ela amplia as capacidades humanas e manter as pessoas no centro do que define a marca.