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A principal ideia força para 2026 é que a entrada em força da inteligência artificial nas decisões de estratégia e marketing é inevitável. Para os gestores, a questão já não é “se” vão integrar IA, mas “como” o vão fazer conquistando a confiança dos consumidores, capitalizando na imagem de marca e rentabilidade.

O foco estará na aprendizagem e implementação de soluções e sistemas que aprendem continuamente com cada relação com o cliente, que respeitam a sua autonomia e que constroem relações duradouras. É no equilíbrio entre automação inteligente e autenticidade que se jogará a vantagem competitiva das marcas nos próximos anos.

O marketing continuará a sua ascensão na importância das organizações ao ser visto cada vez menos como um “departamento de campanhas” para se tornar no motor contínuo de decisão, alimentado por modelos de IA cada vez mais completos e poderosos, por dados obtidos com consentimento dos clientes e por uma preocupação crescente com a ética e com a verosimilhança.

Vejamos detalhadamente algumas das tendências:

1.- Integração de IA

Até 2026, a IA generativa e preditiva passa a infraestrutural: entra no CRM, na automação de marketing, na análise de dados, na criação de conteúdos e mesmo na orquestração de campanhas em tempo real. Um numero crescente de organizações já utiliza IA generativa regularmente em marketing, com particular foco em analytics, segmentação dinâmica e otimização de investimento em media.2026 só ampliará essa tendência.

Para a gestão, isto significa operar com “motores de crescimento” cada vez mais autónomos: plataformas que recolhem dados, ajustam segmentações, testam criatividade e redistribuem budget sem intervenção manual diária. O papel do gestor desloca-se de configurar campanhas para desenhar princípios e objetivos de negócio que guiam estes sistemas.

2.- Hiperpersonalização

A personalização de 2026 é essencialmente preditiva: modelos que antecipam intenção, contexto e propensão antes do cliente o expressar explicitamente. Em vez de simples segmentos “high/low value”, surgem scores comportamentais que ajustam, em milissegundos, mensagens, ofertas, momentos de contacto e até o tom da comunicação em cada canal.

Na prática, gestores passam a gerir “portfólios de jornadas”: o mesmo cliente recebe experiências diferentes no site, app, email e ponto de venda físico, em função de sinais contextuais (localização, dispositivo, hora, histórico) e de objetivos de negócio (retomar carrinho, aumentar cross-sell, reduzir churn). Isto exige métricas novas, como “valor de jornada” ou “margem incremental por segmento-alvo”, e obriga a alinhar marketing com operações, pricing e tecnologia para garantir consistência e viabilidade operacional.

3.-Zero party data como ativo estratégico

Com o fim progressivo dos third party cookies e o reforço regulatório em privacidade, o centro de gravidade dos dados desloca-se para o chamado zero party data: informação que o cliente partilha voluntariamente em troca de valor claro facultado pelas marcas. Exemplos incluem preferências declaradas, intenções de compra, respostas a quizzes, configurações de notificações e escolhas de frequência de contacto – tudo recolhido com transparência e consentimento explícito.

Para a gestão, isto implica desenhar “mecanismos de entrega de valor” que tornem natural o ato de o cliente se expor: simuladores, diagnósticos, rotinas personalizadas, conteúdos exclusivos, programas de fidelização com benefícios tangíveis. Em vez de depender de tracking invisível, as equipas constroem bases de dados próprias, ligadas a um CDP (Customer Data Platform), que alimentam modelos de hiperpersonalização de forma sustentável e alinhada com as expectativas de privacidade.

4.- Ética, autenticidade e verosimilhança

À medida que a IA ganha protagonismo, cresce também o escrutínio sobre vieses algorítmicos, opacidade dos modelos e proliferação de conteúdos artificiais (testemunhos, imagens, influenciadores virtuais). Pesquisas recentes mostram que a maioria dos consumidores declara confiar mais em empresas que são transparentes sobre uso de dados e IA, e que rejeitam práticas percecionadas como manipuladoras ou enganosas.

Do ponto de vista de gestão, a resposta passa por três frentes:
• Políticas claras de IA e dados, que incluam princípios de transparência, minimização de dados, controlo pelo utilizador, justiça e accountability.
• Processos de revisão humana em conteúdos críticos (testemunhos, claims de sustentabilidade, pricing dinâmico), garantindo que a IA é usada para informar, não substituir, o juízo humano.
• Salvaguardas técnicas contra práticas de “dark marketing” e deepfakes, bem como auditorias regulares aos modelos para detetar vieses e impactos desproporcionais em segmentos específicos.

Em conclusão : num quadro em que a IA é omnipresente, a personalização extrema-se e a obtenção de dados tenderá cada vez mais a ser consentida. O gestor de 2026 precisará de combinar literacia tecnológica com visão estratégica e sensibilidade ética.