A inteligência artificial passou a integrar a rotina das empresas brasileiras de publicidade digital, mas o foco da tecnologia ainda está concentrado na eficiência operacional e na velocidade das entregas, e não diretamente na conversão de vendas. Os dados constam na segunda edição da pesquisa Decodificando os Desafios da IA no Mercado de Publicidade Digital, realizada pelo IAB Brasil em parceria com a Nielsen.

O que aconteceu

O levantamento nacional mostra que 88% das empresas já utilizam inteligência artificial em suas operações, frente aos 67% registrados há três anos. Além disso, 82% dos profissionais consultados consideram a ferramenta indispensável. No entanto, o avanço esbarra em gargalos de desempenho comercial.

Entre os entrevistados, 80% apontam o ganho de eficiência como o principal impacto da tecnologia, enquanto 79% destacam a velocidade nas entregas. Em contrapartida, indicadores voltados ao negócio aparecem em patamares inferiores: apenas 43% relatam melhora na experiência do cliente, e o uso da tecnologia como suporte à tomada de decisão estratégica é citado por 56%.

A análise de dados e a geração de insights lideram as aplicações práticas, com 90% de adoção, seguidas pela criação de conteúdo, com 73%. O desafio atual do mercado é transitar da camada de execução para aplicações que gerem retorno financeiro direto.

O cenário ocorre em um momento de expansão do setor. Conforme o estudo Digital AdSpend 2026 do IAB Brasil, o investimento em publicidade digital no país alcançou R$ 42,7 bilhões em 2025, o que representa um crescimento de 12,7%. Com maior volume de recursos aplicados, aumenta a exigência corporativa por retorno mensurável.

As empresas aprenderam a usar IA para trabalhar mais rápido, mas ainda não aprenderam a usá-la para vender mais. O marketing de afiliação, por sua natureza baseada em performance, força essa conexão. Quando você só paga pelo resultado, você é obrigado a conectar tecnologia à conversão, e é aí que a IA realmente gera valor de negócio
O próximo estágio da IA no marketing não é fazer mais rápido, é fazer melhor — e isso significa gerar impacto direto na receita. Quem não conseguir conectar tecnologia ao resultado vai ficar para trás. E os modelos baseados em performance mostram que isso já é possível hoje