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Quase nove em cada dez empresas já usam IA de forma regular em pelo menos uma função, segundo o relatório State of AI 2025, da McKinsey, feito com quase 2.000 organizações em mais de 100 países. É praticamente unanimidade. Mas, quando a pergunta é quantas conseguem atribuir a essa adoção um impacto financeiro mensurável no resultado, o número desaba: apenas cerca de 6% se qualificam como "alta performance", atribuindo mais de 5% do EBIT à IA. Um levantamento independente do MIT chega a um patamar semelhante, ao constatar que só 5% dos projetos-piloto de IA generativa avançam até gerar impacto real no resultado. Duas pesquisas, metodologias diferentes, mesma conclusão: o problema não é adotar IA, é provar o retorno dela.
Essa lacuna não é exclusividade do marketing, mas nenhuma outra área a sente com tanta intensidade. O motivo é estrutural: o marketing sempre trabalhou numa fronteira incômoda entre o que é percebido pelo cliente e o que é registrado na planilha. Com a IA, essa fronteira ficou mais visível, porque a tecnologia promete precisão numérica sobre um território que sempre foi, em parte, subjetivo. E é justamente essa promessa de precisão que está expondo o quanto a nossa régua de medição ainda é frágil.
Quando o ROI vira ROT
Um sintoma interessante desse momento é a ascensão do ROT, o Return on Time, como métrica paralela ao ROI tradicional.
