Quem trabalha com dados vive um dilema conhecido: de um lado, times de tecnologia cheios de prioridades; do outro, times de marketing tentando fazer mágica sem conhecimento técnico. No meio disso, times de MarTech surgem como a ponte — ou o bombeiro — que reconcilia esses mundos.

Durante o **Analytics Summit 2025**, o CTO da Métricas Boss, [Lucian Fialho](https://www.linkedin.com/in/lucianfialho/), mediou uma mesa redonda com quem vive essa realidade na prática:
- [Mariana Alves](https://www.linkedin.com/in/marianaalves/), Digital Analytics & DataOps Manager — Itaú Unibanco
- [Lilia Saiago](https://www.linkedin.com/in/l%C3%ADlia-arantes-saiago/), Director of Marketing Ops — Conta Azul
- [Lucas Yokota](https://www.linkedin.com/in/lucasyokota/), COO & Co-founder — Purple Metrics

O tema?
**Como Martech e Inteligência Artificial estão sendo aplicados (de verdade) no dia a dia das empresas. Sem hype, sem teoria, só prática.**

Aqui estão os principais aprendizados.

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### 1. IA na Pré-Venda: Como a Conta Azul Escalou Atendimento Sem Aumentar Equipe

A Conta Azul enfrentava um problema comum: mais geração de demanda → mais MQL → necessidade crescente de SDRs → gargalo no atendimento.

E lead que espera… **esfria.**

#### Então veio o ponto de virada:
A Lilia trouxe a IA para dentro do fluxo de qualificação no WhatsApp: o canal onde o cliente realmente está.

#### Antes
- SDRs com horário limitado.
- SLA alto para contato.
- Leads perdidos ou frios antes de qualquer conversa.

#### Depois
- Atendimento 24/7 via IA.
- Zero mudança de canal.
- Velocidade de contato infinitamente maior.
- Conversões preservadas ao longo do funil.

A IA não substituiu o comercial, ela retirou deles a parte repetitiva e deixou apenas o melhor: **vender.**

E o impacto?
Aumento na taxa de contato, na passagem MQL → SAL → Oportunidade → Cliente.

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### 2. IA Para Produtividade Interna: O “Assistente de Marketing” da Conta Azul

Além de acelerar vendas, a Conta Azul criou um **AI Assistant interno** que:
- lê Notion, Slack e documentos internos;
- abre tickets no Jira;
- cria cards no Asana;
- busca documentação;
- acompanha incidentes;
- conecta todos os times de marketing numa única fonte de verdade.

Resultado:
Menos operação, mais estratégia.

E o ponto que mais chamava atenção na fala da Lilia:
Até **devs sêniores** começaram a usar IA para tarefas repetitivas do dia a dia, liberando tempo para resolver problemas complexos e criar novos projetos de IA.

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### 3. IA para Governança e Qualidade de Dados: O Case Gigante do Itaú

O Itaú lida com **70 milhões de usuários no app.**
Isso significa dezenas (às vezes centenas) de novas jornadas subindo por semana.

E um problema gigantesco:

####Jornadas chegando sem tagueamento.

Sem dado → sem análise → sem teste → sem insight → sem tomada de decisão.
É trabalhar no escuro.

Para resolver isso, a Mariana implementou um **agente de IA que valida repositórios de código:**
- verifica se existe tagueamento;
- compara com a tech spec;
- checa naming conventions;
- gera alertas;
- sugere como implementar corretamente.

Tudo isso antes do deploy.

#### Por que não bloquear direto?

Porque antes era preciso:
- calibrar o modelo;
- treinar desenvolvedores;
- evitar fricção com tecnologia;
- preparar base de governança (mapa de métricas, taxonomia, regras).

O time está em fase avançada de testes — com forte impacto em escala, governança e velocidade de análise.

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### 4. O Que IA Deveria Fazer… e O Que Não Deveria Fazer

O exemplo do Yokota foi um dos mais simples e fortes:
A Purple Metrics usa IA em toda a infraestrutura do produto (machine learning, modelos preditivos, enriquecimento de dados). Isso funciona perfeitamente.

Mas, quando falamos de **conteúdo**, o time descobriu que:
- IA serve bem para referência, pesquisa, estrutura.
- IA NÃO substitui a originalidade humana.

As maiores audiências da Purple vieram de:
- reflexões pessoais do time;
- casos reais;
- conversas transformadas em conteúdo;
- vídeos curtos, espontâneos, naturalmente humanos.

IA ajuda na edição.
IA ajuda na curadoria.
IA ajuda na organização.

Mas **a ideia**, o insight, ainda nasce melhor da cabeça humana.

Além disso, Yokota reforçou outro uso muito poderoso:

#### IA como “desafiadora de estratégia”.

Ele joga seus memorandos estratégicos na IA pedindo:
- objeções;
- contradições;
- riscos;
- pontos cegos.

A IA obriga você a **pensar melhor.**

E esse talvez seja o melhor uso possível.

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### 5. IA no Produto: Onde a Purple Metrics Está Indo

Além da camada já existente de machine learning, a Purple está criando:
- IA para CS aprender automaticamente com padrões históricos e sugerir otimizações;
- IA para análise de criativos (qual copy, qual tema, qual mood gera resultado);
- IA para melhorar onboarding e setup do cliente;
- IA para mapear automaticamente padrões qualitativos de campanhas.

Enquanto o mercado foca só em geração de texto, a Purple usa IA para o ponto onde mais dói:
**Atribuir resultado real ao marketing.**

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### 6. Como Montar um Time de MarTech do Zero: As Dicas Dos Especialistas

Ao final, cada convidado respondeu à pergunta:
**Se você fosse montar um time de MarTech do zero hoje, por onde começaria?**

#### Mariana (Itaú)
- Comece pelo problema de negócio.
- Tenha clareza do que a empresa realmente precisa resolver.
- Não tente fazer tudo: escolha batalhas.
- Busque entregas rápidas e escaláveis.

####Lilia (Conta Azul)
- Comece pela fundação.
- Sem dados, governança e stack bem montada, não há personalização, automação ou IA que funcione.
- Avalie maturidade, gaps e infraestrutura.
- Back-ends são as estrelas nesse momento.

#### Yokota (Purple Metrics)
O CMO moderno precisa ser:
- CMO (entender de gente e marca),
- CTO (compreender tecnologia),
- CFO (fazer alocação de capital orientada a retorno).

E conclui:
**Todo CMO deveria começar a montar sua operação de MarTech o quanto antes.**

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### Conclusão: IA Não é Sobre Repetir o Que Todo Mundo Faz: É Sobre Resolver Problemas Reais

A mesa redonda trouxe um ponto em comum entre as três empresas:

**A só funciona quando tem problema claro, base sólida e pessoas preparadas.**
- IA na Conta Azul acelerou vendas e produtividade.
- IA no Itaú resolveu governança em escala e reduziu desperdício de dados.
- IA na Purple Metrics fortaleceu estratégia, produto e criatividade.

O futuro do MarTech não é substituir ninguém.
É **potencializar** cada parte do processo: remoção de fricção, escala inteligente, decisões melhores e mais rápidas.

E, no final, IA não é o protagonista.

O protagonista continua sendo quem sabe fazer as perguntas certas.





Quem trabalha com dados vive um dilema conhecido: de um lado, times de tecnologia cheios de prioridades; do outro, times de marketing tentando fazer mágica sem conhecimento técnico. No meio disso, times de MarTech surgem como a ponte — ou o bombeiro — que reconcilia esses mundos.

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Martech + IA: O Que Funciona (E o Que Não) no Mundo Real

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