O uso semanal de agentes de IA por profissionais de marketing em grandes empresas cresceu 26 vezes desde fevereiro de 2026, segundo um novo levantamento da OpenAI. Em vendas, o avanço foi de 41 vezes. Os números fazem parte de dois estudos publicados nesta quarta-feira, 12 de agosto, sobre como organizações estão deixando de usar IA apenas para pedir respostas e começando a delegar tarefas completas.

O dado chama atenção, mas precisa ser lido com cuidado. Ele vem da base de clientes corporativos da própria OpenAI, mede usuários ativos do Codex e não representa todas as empresas, muito menos as PMEs brasileiras. Também não prova aumento de receita ou redução de custos.

Ainda assim, o estudo registra uma mudança relevante para donos e gestores: a vantagem não parece estar apenas em liberar uma ferramenta para a equipe. As organizações que avançam mais conectam a IA a contexto, sistemas e processos repetíveis, definem permissões e mantêm pessoas responsáveis pela revisão.

O que a OpenAI encontrou

A OpenAI publicou o relatório Enterprise Signals e um estudo acadêmico complementar sobre adoção do ChatGPT nas organizações. O primeiro analisa dados agregados e desidentificados de clientes corporativos e inclui uma amostra de mais de 10 milhões de mensagens.

Segundo o relatório, o Codex respondeu por 64% dos tokens de saída combinados entre Codex e ChatGPT nos clientes empresariais em junho. A empresa usa essa diferença como sinal de uma transição: assistentes ajudam a pensar e produzir partes de um trabalho, enquanto agentes recebem ferramentas para localizar informações, editar arquivos e concluir tarefas de várias etapas.

Entre fevereiro e o período analisado, o número de usuários corporativos semanais do Codex cresceu:

  • 108 vezes em áreas jurídicas;
  • 41 vezes em vendas;
  • 41 vezes em recrutamento;
  • 26 vezes em marketing;
  • 5 vezes em engenharia.

O contraste é importante porque agentes começaram a ganhar espaço primeiro em desenvolvimento de software, onde há instruções mais estruturadas e testes claros. A aceleração em marketing e vendas indica que esse modelo está chegando a trabalhos menos técnicos, embora eles sejam mais difíceis de especificar e avaliar.

Empresas mais avançadas não usam apenas mais prompts

O relatório chama de “frontier firms” as empresas que aparecem entre as 10% com maior uso mensal de IA. As organizações consideradas típicas ficam entre os percentis 45 e 55.

Em junho, as empresas do grupo mais avançado geraram 8,3 vezes mais tokens por usuário ativo do que as empresas típicas. Em janeiro, essa diferença era de 2,6 vezes.

A própria OpenAI reconhece que tokens são uma medida imperfeita de valor. Uma resposta curta pode resolver um problema importante, enquanto uma produção longa pode ser inútil. Portanto, o número não deve ser convertido em produtividade, economia ou retorno sobre investimento.

O dado mais útil está no modo de operação. Entre usuários ativos semanais das empresas mais avançadas, 21% usam plugins e 19% usam skills. Nas empresas típicas, os percentuais são de 9% e 3%, respectivamente.

Na prática, essas capacidades ajudam a combinar instruções reutilizáveis com acesso a informações e ferramentas da empresa. Um fluxo de vendas, por exemplo, pode reunir o playbook comercial, dados atuais do CRM e propostas anteriores para preparar uma resposta que será revisada por uma pessoa.

O que muda para o marketing de uma PME

Para uma pequena empresa, o recado não é comprar a configuração mais sofisticada nem imitar uma operação corporativa. É perceber que o uso avulso de IA tende a atingir um teto rapidamente.

Pedir uma legenda, um assunto de e-mail ou uma lista de ideias pode economizar minutos. Mas o ganho fica preso a quem escreveu o prompt e precisa ser reconstruído no dia seguinte. Um fluxo repetível preserva contexto, fontes, critérios de qualidade e etapas de aprovação.

No marketing, isso pode aparecer em tarefas como:

  • reunir dados de mídia, site e CRM para uma análise semanal;
  • identificar campanhas com mudança relevante e levantar hipóteses;
  • transformar uma entrevista aprovada em artigo, e-mail e posts;
  • preparar briefing de campanha com base no histórico da conta;
  • organizar perguntas de clientes em pautas e materiais de vendas.

Esses exemplos não significam entregar orçamento, publicação ou comunicação com clientes sem supervisão. Quanto maior o efeito da ação sobre dinheiro, reputação ou dados pessoais, maior deve ser o controle humano.

A leitura da AgenciAR: o gargalo migra do prompt para o processo

A popularização da IA ensinou equipes a pedir textos e análises. O estudo da OpenAI sugere uma nova fase: o resultado começa a depender menos do prompt isolado e mais da qualidade do processo entregue ao agente.

Isso muda a pergunta do gestor. Em vez de “qual ferramenta escreve melhor?”, vale perguntar “qual trabalho recorrente tem entrada conhecida, regra clara, saída verificável e custo de erro controlado?”.

Uma PME não precisa começar pela tarefa mais visível. Publicar automaticamente nas redes sociais pode parecer atraente, mas expõe a marca a erros. Um fluxo interno de análise de campanhas, organização de leads ou preparação de pauta costuma oferecer um ambiente melhor para aprender.

Também é preciso resistir à leitura de que mais uso representa mais valor. O relatório mostra intensidade de adoção, não retorno financeiro. A métrica da empresa deve continuar ligada ao negócio: tempo economizado, redução de retrabalho, velocidade de resposta, qualidade do lead, taxa de conversão, margem e receita influenciada.

Um roteiro prático para começar com um fluxo

O primeiro passo é escolher uma tarefa frequente, demorada e de baixo risco. Ela precisa ter começo e fim identificáveis. “Melhorar o marketing” é amplo demais; “preparar toda segunda-feira um diagnóstico das campanhas para revisão do gestor” é verificável.

Depois, organize cinco elementos:

  1. Entrada: quais dados, documentos e instruções o agente recebe.
  2. Critério: o que diferencia uma boa saída de uma saída apenas convincente.
  3. Permissão: o que ele pode consultar, editar ou executar.
  4. Revisão: quem aprova o resultado e em quais situações deve interromper o fluxo.
  5. Métrica: qual indicador mostrará economia, qualidade ou efeito comercial.

Execute o fluxo por algumas semanas em paralelo com o processo atual. Registre erros, informações ausentes e etapas que exigem intervenção. Só aumente o grau de autonomia quando a equipe souber medir qualidade e reverter uma ação.

Esse desenho é mais importante do que começar com uma integração complexa. Mesmo um processo semiautomático pode gerar valor se transformar uma boa prática individual em rotina compartilhada.

Há limites importantes nos números

O Enterprise Signals foi produzido pela OpenAI com dados de uso de seus próprios clientes corporativos. As análises usam informações agregadas e desidentificadas, e a classificação das mensagens foi automatizada; segundo a empresa, funcionários não revisaram as conversas dos clientes.

Mesmo com essa proteção metodológica, a amostra não deve ser tratada como retrato do mercado brasileiro. Empresas que já contrataram soluções corporativas da OpenAI tendem a estar mais preparadas e interessadas em IA do que a média. O uso do Codex também não abrange agentes de outros fornecedores nem automações construídas fora dos produtos da empresa.

Outra limitação é a ausência, no anúncio, de um cálculo geral de retorno para marketing. O crescimento de 26 vezes mostra adoção acelerada, mas não informa quantas campanhas melhoraram, quanto dinheiro foi economizado ou quais tarefas produziram resultado comercial.

A oportunidade está em tornar o bom uso repetível

Os novos dados da OpenAI não autorizam a conclusão de que toda empresa deva delegar o marketing a agentes. Eles mostram algo mais útil: equipes estão ampliando rapidamente o uso de IA para executar trabalhos completos, e as organizações mais intensivas combinam ferramentas, contexto, regras e aprendizado compartilhado.

Para uma PME, a vantagem possível está na disciplina. Escolher um fluxo pequeno, documentar critérios, limitar permissões e medir resultado reduz o risco de automatizar confusão. A IA deixa de ser apenas uma caixa de texto e passa a participar de um processo que a empresa consegue explicar, revisar e melhorar.

Fontes

Perguntas frequentes

O que é um agente de IA no marketing?

É um sistema que recebe contexto e ferramentas para executar uma tarefa de várias etapas, como reunir dados, analisar uma campanha e preparar um relatório para revisão. Ele vai além de responder a um prompt isolado.

O crescimento de 26 vezes significa que agentes aumentam o resultado do marketing?

Não. O número mostra crescimento de usuários corporativos semanais do Codex em marketing desde fevereiro. O relatório não demonstra, por si só, aumento de vendas, redução de CAC ou ganho de margem.

Qual fluxo uma PME deve automatizar primeiro?

Prefira uma tarefa interna, frequente, verificável e de baixo risco, como preparar uma análise semanal de campanhas ou organizar perguntas de clientes. Evite começar por ações irreversíveis ou comunicação externa sem aprovação.

Agentes podem publicar campanhas sem revisão humana?

Tecnicamente, algumas ferramentas podem executar ações. Para uma PME, porém, orçamento, segmentação, promessas comerciais e peças públicas devem manter aprovação humana e limites claros de acesso.

Como medir se o agente está funcionando?

Compare o processo antes e depois usando tempo gasto, retrabalho, erros, velocidade, qualidade da saída e impacto em indicadores comerciais. Volume de prompts ou tokens não substitui métricas de negócio.