Continuo ouvindo versões da mesma história de líderes de marketing de alta tecnologia.

Os pilotos estão funcionando. O marketing de produto usa IA para criação de conteúdo. A geração de demanda a aplica ao direcionamento de público-alvo. O marketing de clientes automatiza programas de ciclo de vida. Cada equipe consegue apontar um caso de uso concreto.

Então alguém pergunta: qual desses devemos financiar a seguir e quanto investir? Essa pergunta é surpreendentemente difícil de responder.

Cada equipe mediu seu trabalho em relação a metas diferentes, com sistemas e definições de sucesso distintos. Pode haver resultados expressivos em programas individuais, mas há pouca base para compará-los ou decidir para onde direcionar o próximo investimento.

É nesse ponto que muitas empresas de alta tecnologia se encontram hoje. Tecnologia de IA capaz não é o problema. Os experimentos proliferam por toda parte. O desafio é que esses esforços costumam ficar isolados em silos.

O CMO, o VP de geração de demanda, o responsável pelo marketing de clientes e os líderes de operações de marketing, vendas e TI podem todos estar avançando com a IA, mas trabalham com prioridades, dados e processos decisórios diferentes. Individualmente, há progresso. Coletivamente, transformar esse progresso em uma forma de trabalho consistente e repetível se torna muito mais difícil.

O Meio Congelado na alta tecnologia.

A Adobe trabalhou com a Incisiv para estudar 5.633 executivos em 12 setores, incluindo 521 no setor de alta tecnologia. A pesquisa revelou que 44% das organizações de alta tecnologia estão no que chamamos de Meio Congelado.

Essas empresas superaram a fase de experimentação. A IA já está ativa em funções individuais, mas elas enfrentam dificuldades para pegar um caso de uso bem-sucedido de uma equipe e escaloná-lo por toda a organização.

Geração de conteúdo, personalização, inteligência de conta e ABM podem estar em execução em algum ponto do negócio. Mas quando cada iniciativa é financiada, gerenciada e mensurada de forma independente, os líderes têm dificuldade em demonstrar o ROI além de uma campanha individual, comparar investimentos ou decidir quais casos de uso merecem mais recursos.

É fácil entender como as empresas chegam a esse ponto.

A IA tende a começar com um caso de uso de cada vez. Cada equipe avança no seu próprio ritmo. Enquanto isso, muitos dos processos que conectam marketing, dados e tecnologia foram projetados em torno de ciclos de planejamento anual e revisões trimestrais.

A IA avança muito mais rápido. As equipes precisam iterar com agilidade, saber quem tem autoridade para tomar decisões e ter acesso compartilhado aos dados necessários para isso.

Sem essas condições, as implantações individuais se acumulam. E quanto mais se acumulam, mais difícil fica conectá-las e governá-las.

Os dados de aprovação ilustram o problema. De cada 100 iniciativas de IA propostas na alta tecnologia, apenas 18 chegam à produção. A avaliação de integração elimina a maior parte logo na primeira etapa.

Questões sobre direitos de dados, propriedade de sistemas e integração costumam surgir tarde no processo, mesmo podendo ter moldado o caso de uso desde o início.

O que os Líderes fazem de diferente.

A pesquisa identificou 342 organizações em diferentes setores que estão no top 6% em maturidade do modelo operacional. Ao analisar como esses Líderes trabalham, cinco práticas se destacam.

1. Os Líderes têm um responsável formal pela IA que responde pelos resultados em todas as funções: Os Líderes têm 2,3 vezes mais chances de contar com um responsável formal pela IA com mandato definido e autoridade sobre o orçamento. No setor de alta tecnologia como um todo, apenas 40% das organizações nomearam um responsável pela IA, e onde essa responsabilidade existe, ela frequentemente fica restrita aos limites da função.

Isso se torna um problema real quando os fluxos de trabalho de IA cruzam fronteiras entre equipes. Um caso de uso de ciclo de vida pode exigir dados de uso do produto, acesso ao CRM e personalização por meio da plataforma de experiência do cliente. Alguém precisa ter autoridade suficiente para resolver essas dependências e garantir que o trabalho avance.

Isso não exige necessariamente um novo executivo ou mais uma camada hierárquica na organização. Um CMO ou VP de marketing pode assumir esse papel. O que importa é dar a essa pessoa autonomia suficiente para tomar decisões sobre orçamentos, plataformas, dados e equipes.

2. Os Líderes definem como vão medir o valor antes de lançar: 44% dos Líderes medem o ROI de forma abrangente, em comparação com 20% das organizações de alta tecnologia. Isso significa definir o resultado, a linha de base e a abordagem de atribuição enquanto o caso de uso ainda está sendo desenvolvido, com equipes como revOps e customer success alinhadas quanto à interpretação dos resultados.

Isso importa porque recriar linhas de base depois é notavelmente difícil. Quando uma campanha, um lançamento de produto ou uma interação com o cliente muda o comportamento, as equipes podem acabar gastando mais tempo debatendo o que a IA contribuiu do que aprendendo com o resultado.

Incorporar a medição desde o início oferece aos líderes de marketing evidências muito mais sólidas quando retornam à discussão sobre investimento.

3. Marketing e tecnologia compartilham o resultado: 81% dos Líderes operam em um nível colaborativo ou integrado, em comparação com 41% das organizações de alta tecnologia. 59% do setor de alta tecnologia ainda opera por meio de relacionamentos isolados, transacionais ou consultivos.

Os objetivos e resultados-chave compartilhados (OKRs) são uma das diferenças mais evidentes.

Quando “geração de demanda” e “operações de marketing” respondem pelo mesmo resultado comercial, o briefing, o desenvolvimento e a medição têm muito mais chances de permanecer conectados. Problemas de dados e de prazos podem ser resolvidos ao longo do trabalho, em vez de se tornarem mais um ponto de transferência.

Grande parte disso pode ocorrer dentro das estruturas de reporte existentes, sem exigir necessariamente uma reorganização.

4. Os Líderes aprendem com o que não funciona: Essa foi uma das descobertas que mais me chamou a atenção. 16% das organizações de alta tecnologia apresentam padrões destrutivos de falha, marcados por culpabilização e repetição. Entre os Líderes, esse número fica abaixo de 1%.

As equipes de marketing de alta tecnologia trabalham com prazos reduzidos. Quando um modelo de pontuação de contas falha ou o conteúdo gerado por IA perde qualidade ao escalar, a pressão para resolver o problema imediato e seguir em frente é enorme.

Mas essas falhas contêm informações valiosas.

Um modelo de segmentação de ICP com baixo desempenho pode revelar algo sobre os dados, as premissas ou o processo que o sustenta. Uma sequência de ABM que não atinge o objetivo pode indicar onde a orquestração falhou.

Os Líderes reservam espaço nas revisões operacionais para analisar esses sinais e incorporar os aprendizados ao próximo caso de uso. Essa disciplina se torna cada vez mais importante à medida que o número de iniciativas de IA cresce.

5. Os Líderes identificam e empoderam defensores internos: A descoberta sobre cultura é, provavelmente, minha favorita. 42% dos Líderes apontaram identificar e empoderar defensores internos como a ação cultural mais eficaz, à frente do patrocínio executivo, com 16%, e do treinamento formal, com 11%.

Isso reflete muito bem o que observo na prática.

As pessoas se interessam pela IA quando veem alguém conhecido usando-a para melhorar o trabalho cotidiano: um gerente de geração de demanda aprimorando um briefing de ABM com sinais de intenção mais precisos, um profissional de marketing de conteúdo acelerando o lançamento de ativos ou um analista de ciclo de vida transformando dados de produto em acionadores de conversão mais eficazes.

Esses profissionais podem ter um impacto enorme. Ao dar a eles visibilidade, recursos e autonomia para compartilhar o que aprenderam com outras equipes, a adoção começa a se expandir pela organização.

Dos pilotos a uma nova forma de trabalhar.

Em conjunto, essas descobertas apontam para onde está indo a próxima fase da adoção de IA no setor de alta tecnologia.

Muitas empresas já têm as ferramentas. Já têm os casos de uso. E já têm pessoas provando que a IA pode gerar valor.

A próxima questão para os líderes de marketing é descobrir como a organização consegue pegar o que funciona em uma equipe e transformar isso em algo replicável em várias outras.

Isso exige responsabilidade clara, métricas de valor compartilhadas, comprometimento conjunto entre marketing e tecnologia, abertura para aprender com os erros e profissionais capazes de levar as abordagens bem-sucedidas por toda a organização.

São essas condições que permitem à IA ir além de uma coleção de pilotos promissores e se tornar parte do modo como o negócio opera.

Explore o relatório completo para ver onde as organizações de alta tecnologia se encontram e o que os Líderes estão fazendo de diferente.

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