Pesquisa da Gartner mostra prioridade alta para IA, mas maturidade operacional ainda limita resultados e orçamento.

A inteligência artificial deixou de ser uma aposta distante no marketing e passou a ocupar lugar de destaque no planejamento das equipes. Mesmo assim, a adoção em escala ainda esbarra em obstáculos bastante concretos: orçamento, recursos, processos, dados e competências. É essa combinação que ajuda a explicar por que muitas empresas dizem priorizar IA, mas poucas conseguem transformar a intenção em vantagem operacional consistente.

Um levantamento da Gartner com 401 CMOs na América do Norte, no Reino Unido e na Europa mostra que a IA já é a prioridade número 1 para muitos líderes de marketing. Ao mesmo tempo, o estudo revela um contraste importante: embora o tema esteja no centro das decisões, apenas uma parcela menor das empresas tem maturidade suficiente para ampliar o uso de forma estruturada.

Esse cenário é relevante porque o investimento em marketing continua pressionado. Sem aumento proporcional de orçamento, os times precisam redistribuir verbas já existentes e fazer escolhas mais duras entre canais, tecnologia, mídia e iniciativas de automação. Nesse ambiente, a IA entra como uma aposta que promete ganho de eficiência, mas exige base operacional sólida para funcionar de verdade.

O que a pesquisa da Gartner revela sobre IA no marketing

O CMO Spend Survey 2026 ouviu 401 líderes de marketing e trouxe uma fotografia bastante clara do momento. Segundo os dados, os CMOs destinam, em média, 15,3% do orçamento de marketing a iniciativas de inteligência artificial. Entre as organizações consideradas maduras em IA, essa fatia sobe para 21,3%, mostrando que há diferença real entre empresas que apenas testam ferramentas e aquelas que já têm condições de escalar.

Outro ponto importante é que 70% dos CMOs veem se tornar líder em IA como uma meta crítica para 2026. O interesse, portanto, não é marginal. Ele está no centro da agenda. Ainda assim, apenas 30% das empresas dizem ter processos internos prontos para ampliar o uso da tecnologia com segurança e consistência.

Na prática, isso significa que a maior parte das equipes reconhece o potencial da IA, mas não dispõe de uma estrutura madura para extrair valor contínuo dela. A distância entre intenção e execução segue sendo o principal desafio.

Por que o orçamento sozinho não resolve o problema

Um erro comum em discussões sobre inteligência artificial é imaginar que mais investimento resolve tudo. A pesquisa mostra o contrário. A alocação média de 15,3% do orçamento para IA é expressiva, mas não garante impacto se o restante da operação continuar fragilizado.

Os próprios dados da Gartner apontam que 56% dos CMOs não têm orçamento suficiente para executar a estratégia de marketing planejada para o ano. Além disso, 54% relatam recursos insuficientes, incluindo pessoas, tecnologia e tempo. Ou seja, a pressão não está apenas no valor destinado à IA, mas em toda a estrutura ao redor da iniciativa.

Isso ajuda a explicar por que algumas empresas avançam mais rápido do que outras. Não se trata apenas de investir mais. Trata-se de organizar melhor o investimento, criar prioridades claras e evitar dispersão entre muitas frentes ao mesmo tempo.

Orçamento de marketing está praticamente estável

Outro dado importante do estudo é que o orçamento total de marketing representa 7,8% da receita das empresas em 2026, ante 7,7% em 2025. A mudança é pequena e indica estabilidade, não expansão relevante.

Na prática, isso força os CMOs a operar com realocação interna de recursos. Se a verba total não cresce, qualquer nova prioridade precisa disputar espaço com iniciativas já estabelecidas. Isso vale para mídia paga, canais tradicionais, tecnologia, produção de conteúdo e outras áreas que normalmente concorrem pela atenção do orçamento.

Esse contexto deixa a decisão sobre IA ainda mais sensível. Não basta aprovar ferramentas. É preciso definir onde haverá corte, o que será mantido e quais frentes terão prioridade para gerar resultado mensurável.

A diferença entre adotar IA e escalar IA

Nem toda empresa que usa IA está pronta para escalar IA. Essa é talvez a principal leitura prática da pesquisa. Há uma diferença clara entre experimentar soluções e operar com um modelo integrado, capaz de sustentar crescimento, eficiência e aprendizado contínuo.

Segundo a Gartner, organizações maduras em IA destinam mais orçamento ao tema e também apresentam maior capacidade de sustentação operacional. Além de alocar 21,3% do orçamento de marketing para IA, essas empresas têm orçamento total equivalente a 8,9% da receita, acima da média geral de 7,8%. Isso sugere uma combinação mais favorável entre espaço orçamentário e maturidade de execução.

O resultado é cumulativo. Quando a empresa estrutura melhor dados, processos e governança, ela consegue testar mais, aprender mais rápido e extrair mais retorno do investimento. O efeito não vem apenas da ferramenta em si, mas da maneira como ela é incorporada ao fluxo de trabalho.

Processos internos fazem a maior diferença

Um dos números mais reveladores do estudo é que apenas 30% das empresas têm processos internos prontos para ampliar capacidades de IA. Essa informação ajuda a entender por que a adoção ainda não se transformou em escala real.

Sem processos claros, a tecnologia vira uma coleção de testes isolados. Cada equipe experimenta de um jeito, os resultados não se conectam, a governança fica difusa e o aprendizado demora a virar padrão operacional. Em vez de produtividade, pode surgir mais complexidade.

Por isso, a maturidade em IA não começa com a ferramenta mais sofisticada, e sim com a capacidade de integrar a tecnologia ao dia a dia do marketing. Isso envolve rotinas, regras, responsabilidades e critérios de acompanhamento.

Os gargalos mais comuns apontados pelos CMOs

O levantamento da Gartner mostra três travas principais para a escala da IA em marketing: orçamento, recursos e competências. Essas frentes se conectam e dificilmente se resolvem de forma isolada.

A primeira barreira é financeira. A segunda é operacional. A terceira é humana. Quando uma delas falha, o avanço desacelera. Quando as três falham juntas, o investimento tende a produzir pouco retorno prático.

Veja como esses gargalos aparecem na pesquisa:

• 56% dos CMOs dizem não ter orçamento suficiente para executar a estratégia planejada;
• 54% afirmam que os recursos são insuficientes para sustentar o plano do ano;
• 32% reconhecem a necessidade de atualizar as habilidades da equipe para escalar IA.

Esse conjunto mostra que a adoção da tecnologia depende de uma base mais ampla do que muitas empresas imaginam. Não adianta apenas adquirir soluções se o time não souber operá-las, se os dados estiverem desorganizados ou se não houver governança para orientar o uso.

Competências ainda limitam a escala

O dado sobre competências é especialmente importante. Se 32% dos líderes de marketing dizem precisar atualizar habilidades da equipe, isso indica que a transformação tecnológica ainda está acima da curva de capacitação interna.

Na prática, isso afeta desde a formulação de prompts até a interpretação de resultados, passando por análise de dados, integração entre áreas e desenho de processos. A IA pode acelerar tarefas, mas exige pessoas capazes de orientar, validar e corrigir saídas com criticidade.

Esse é um ponto sensível para as empresas porque a contratação de ferramentas costuma avançar mais rápido do que o desenvolvimento de talentos. A consequência é conhecida: existe tecnologia disponível, mas falta preparo para explorar o potencial completo.

O alerta da Gartner sobre velocidade de adoção

Durante a divulgação do estudo no Gartner Marketing Symposium/Xpo, em Londres, o analista Ewan McIntyre destacou que os CMOs reconhecem o potencial da IA como motor de crescimento, eficiência e transformação. No entanto, ele também observou que a maioria das organizações ainda não está estruturada para capturar esse valor.

O alerta central é simples: há risco de as empresas investirem em ferramentas de IA mais rápido do que constroem as bases necessárias para usá-las bem. Essas bases incluem dados, processos, governança e talento.

Esse raciocínio é importante porque combate a ideia de que a tecnologia se implementa sozinha. Na prática, a adoção precisa ser acompanhada por mudanças internas. Sem isso, a empresa até pode aumentar o volume de testes, mas não necessariamente melhora a eficiência nem o resultado final.

O que significa ter maturidade em IA no marketing

A pesquisa ajuda a desenhar um conceito útil de maturidade em IA. Não se trata apenas de usar ferramentas generativas ou automatizar tarefas pontuais. Maturidade envolve capacidade de escalar, integrar, medir e sustentar o uso da tecnologia ao longo do tempo.

Na visão da Gartner, empresas maduras conseguem transformar IA em alavanca de orçamento e operação ao mesmo tempo. Isso quer dizer que a tecnologia não aparece como custo isolado, mas como parte de uma estrutura que melhora a tomada de decisão e amplia o retorno sobre o investimento.

Esse perfil tende a reunir alguns elementos em comum:

• dados mais organizados e acessíveis;
• processos internos definidos para teste e validação;
• governança sobre o uso das ferramentas;
• equipes com habilidades adequadas;
• capacidade de medir impacto com mais clareza.

Quando esses fatores se combinam, a IA deixa de ser apenas uma tendência e passa a influenciar o desempenho da área de marketing de forma consistente.

Por que a IA virou prioridade em um cenário de orçamento apertado

Se o orçamento de marketing não cresce de forma relevante, por que a IA recebe tanta atenção? A resposta está na promessa de ganho de eficiência. Em um ambiente de restrição, qualquer ferramenta capaz de acelerar processos, reduzir desperdícios ou melhorar a qualidade da execução tende a ganhar espaço.

Além disso, a pressão por resultados é alta. Os CMOs precisam mostrar impacto em crescimento, produtividade e eficiência. A IA entra como uma resposta possível para esse tripé, desde que não seja tratada como solução isolada.

O fato de 70% dos líderes considerarem virar referência em IA uma meta crítica para 2026 mostra que a tecnologia também se tornou fator de posicionamento competitivo. Não basta usar. É preciso usar melhor do que os concorrentes.

O risco de priorizar sem preparar a base

Ao mesmo tempo, a corrida pela adoção pode gerar distorções. Empresas que avançam rápido demais correm o risco de acumular ferramentas, aumentar complexidade e criar dependência de soluções que não se conectam entre si.

Por isso, a recomendação implícita da Gartner faz sentido: antes de ampliar ferramentas, é melhor organizar a base. Isso inclui dados, fluxo de trabalho, governança e capacitação.

Esse movimento costuma ser menos visível do que comprar uma solução nova, mas tende a gerar mais consistência no médio prazo.

O que os dados indicam para os próximos meses

Como o estudo foi feito entre janeiro e março de 2026, ele dialoga diretamente com o ciclo de planejamento das empresas para o ano. Isso torna os dados especialmente úteis para revisão de prioridades e redistribuição de orçamento.

Na prática, os próximos meses devem mostrar se os CMOs conseguem sair da fase de intenção e consolidar estruturas mais maduras. A principal questão não é mais se a IA importa para o marketing, e sim quais empresas vão conseguir capturar valor real antes das demais.

O cenário sugerido pela pesquisa é bastante claro: existe vontade de investir, mas a escala depende de uma reorganização interna que ainda não aconteceu na maioria das empresas. Quem conseguir alinhar orçamento, recursos, processos e competências terá vantagem sobre quem ficar preso apenas à experimentação.

Para os times de marketing, a mensagem prática é direta: IA não deve ser tratada apenas como ferramenta nova, mas como mudança de estrutura. Quando a empresa enxerga esse ponto, as chances de transformar investimento em resultado aumentam de maneira consistente.

O desafio agora está menos em provar que a IA é relevante e mais em construir as condições para que ela funcione em escala. É nesse espaço entre ambição e operação que a próxima vantagem competitiva do marketing vai ser definida.