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Marketing B2A transforma audiência e traz ideia de conteúdo inteligente, diz Forrester

Além de cocriar materiais, a inteligência artificial (IA) tornou-se também uma das principais audiências estratégicas das marcas, criando o novo Marketing B2A. É o que defendem analistas da Forrester em relatório publicado nesta semana.

No estudo, os especialistas Chuck Gahun, Phyllis Davidson e Jay Pattisall afirmam que a lógica tradicional —conteúdo criado por humanos para humanos — está sendo substituída por um ecossistema em que agentes inteligentes também consomem, interpretam e priorizam informações.

A consultoria propõe uma ampliação do modelo clássico de marketing B2B e B2C para incluir o B2A, ou business-to-agent. Na prática, isso significa estruturar conteúdos não apenas para impactar pessoas, mas também para serem compreendidos, classificados e recomendados por sistemas de IA que intermediam jornadas digitais, especialmente em mecanismos de resposta automatizada.

Segundo o relatório, a transformação ocorre em um momento em que empresas aceleram investimentos em IA generativa. No segmento B2B, quatro em cada cinco organizações já adotam ou implementam tecnologias desse tipo para casos de uso ligados a conteúdo. No B2C e na publicidade, pouco mais da metade dos decisores planeja ampliar aportes em materiais gerados por usuários e influenciadores.

Apesar disso, líderes digitais ouvidos pela Forrester relatam dificuldade em converter esse movimento em resultados concretos de negócio. A análise atribui parte do problema à dependência de processos fragmentados, repositórios desconectados e fluxos operacionais manuais. Recursos de IA incorporados a sistemas de gestão de conteúdo (CMS) e ativos digitais (DAM) não seriam suficientes para resolver desafios estruturais.

Além disso, a produção acelerada em escala algorítmica aumenta riscos como inconsistência de marca, falhas de compliance, problemas de privacidade e disseminação de desinformação. Há também impacto financeiro, quanto mais conteúdo é gerado automaticamente, maiores são os custos de armazenamento em nuvem e de uso de funcionalidades baseadas em IA.

Conteúdo inteligente

Para enfrentar esse cenário, a Forrester introduz o conceito de “conteúdo inteligente”. A definição envolve combinar criatividade humana, inteligência artificial e dados para criar experiências dinâmicas capazes de aprender, interpretar comportamentos em tempo real e se ajustar continuamente.

Diferentemente da personalização tradicional, baseada em segmentações pré-definidas, o conteúdo inteligente operaria com otimização constante, reagindo a sinais contextuais, interações do usuário e até decisões tomadas por agentes automatizados.

Leia mais: Microsoft reforça infraestrutura de IA com novos data centers em SP

A consultoria destaca três características centrais desse modelo. A primeira é a dinamicidade: o conteúdo deve se adaptar no momento do consumo, com base em múltiplas variáveis. A segunda é a infraestrutura tecnológica: sistemas de gestão de conteúdo e ativos digitais servem como base para modelos abstratos, grafos de conhecimento e camadas agentivas que ativam essas experiências. A terceira é a cocriação entre humanos e máquinas, na qual profissionais definem estratégia, narrativa e diretrizes de governança, enquanto algoritmos executam geração e otimização em larga escala.

Nesse novo desenho operacional, designers e criadores deixam de produzir apenas peças finais e passam a estruturar bibliotecas de padrões, módulos e diretrizes que permitam variações automatizadas consistentes com a identidade da marca.

Para os analistas, empresas que insistirem em produzir conteúdo exclusivamente orientado ao público humano podem perder relevância em ambientes digitais mediados por IA. Em contrapartida, organizações que estruturarem sistemas agentivos com governança clara, modularidade e integração de dados tendem a se destacar na próxima fase da economia digital.

O estudo recomenda que as companhias comecem estruturando conteúdos que combinem apelo emocional para pessoas e organização semântica para máquinas, além de estabelecer parâmetros de precisão, tom e conformidade para agentes automatizados.

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