An AI agent is an autonomous software program that perceives its environment, makes informed decisions, and acts to achieve defined goals. In marketing, agents assist teams by performing tasks such as managing digital ads, personalizing content, and handling customer interactions.These agents rely on several layers of AI systems:1. Machine learning and large language models enable them to process customer data, predict, and improve outcomes.2. Natural language processing allows them to understand customer inquiries and respond naturally.3. Generative AI lets them create personalized messages, social posts, and campaign assets.Different types of AI agents exist depending on their purpose. Reflex agents react instantly to inputs, goal-based agents pursue outcomes aligned with business priorities, and learning agents adapt behavior using feedback. Utility-based agents and collaborative agents work across multiple systems to optimize decisions in complex environments.The most advanced versions act within multi-agent systems, where multiple AI agents share context, divide tasks, and complete projects collectively. These coordinated frameworks help organizations manage marketing campaigns more efficiently across departments and channels.

How will AI agents shape the future of marketing?

As AI models and computing infrastructure advance, the capabilities of AI agents will expand. The next generation of advanced AI agents will combine text, image, and voice understanding, offering a deeper understanding of both customer intent and emotional tone.Organizations will deploy multiple AI agents that cooperate through multi-agent systems, sharing data and context across departments. This collaboration will enable marketing, sales, and customer service to function as a unified network of autonomous systems.The marketer’s role will evolve from task execution to strategic thinking: guiding, auditing, and aligning AI systems with brand and ethical standards. Humans will focus on creativity, empathy, and contextual judgment while machines handle execution and performance tracking.

What is the "zero-click" experience?

The customer journey is evolving as consumers increasingly rely on AI tools to research, compare, and make purchases. Buyers increasingly use AI-based search queries to gather up-to-date information, often receiving summarized recommendations directly from large language models.This shift creates what analysts refer to as a “zero-click” experience. Many decisions now happen within AI-powered platforms rather than on brand websites. As a result, marketing teams must ensure their content is both appealing to people and accessible and understandable to intelligent agents that evaluate and summarize it.To adapt, marketers are redefining their key performance indicators. Instead of measuring success solely through page views or clicks, they are now assessing visibility within AI-generated responses, AI referral traffic, and brand representation in machine-generated summaries.This change underscores the importance of marketers engaging with customers, as well as with the autonomous systems that influence customer decisions.

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15 Agentes de IA em Ferramentas de Marketing & Exemplos

Sıla Ermut

atualizado em 15 jun. 2026

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Pesquisas mostram que 50% das organizações que usam IA generativa planejam lançar programas piloto de IA agêntica em 2025.¹Agentes de IA em marketing representam uma mudança significativa na indústria, introduzindo sistemas que podem raciocinar, tomar decisões e agir com supervisão humana mínima. Esses agentes inteligentes analisam dados de clientes, geram insights acionáveis e coordenam campanhas em múltiplas plataformas em tempo real.

Avaliamos os principais 15 agentes de IA em marketing com base em suas estratégias de marketing, personalização e capacidades de tomada de decisão.

Principais 15 ferramentas de agentes de IA em marketing

Fornecedor	Preço inicial/mês	Teste Grátis/Plano	Categoria
Creatio	$67	✅	Nativo de IA
Adobe AEP	N/A	Teste free limitado	Corporativo
AIRA (Kentico)	Personalizado	N/A	Nativo de IA
Goodie AI	Personalizado	✅	Nativo de IA
Google Marketing Advisor	Grátis com anúncios PPC	✅	Corporativo
HubSpot Breeze	$42	✅	Mercado Médio
Klaviyo Marketing Agent	$45	✅	Mercado Médio
Landbase	Personalizado	N/A	Nativo de IA
Lyzr AI	$99/mês ($1.999 para Skott)	✅	Nativo de IA
Make AI Agents	$9	✅	Nativo de IA

Nota: A tabela está ordenada alfabeticamente, exceto nosso patrocinador, que é listado no topo com seus links.

Principais recursos de agentes de IA em marketing

Ferramenta	Execução e Otimização Autônoma	Responsividade em Tempo Real	Personalização Dinâmica & Geração de Conteúdo	Experimentação & Testes A/B Incorporados	Explicabilidade	Feedback & Adaptação	Capacidades Multimodais	Integração com Outros Sistemas	Definição de Metas & Planejamento Estratégico
Creatio	✅	✅	✅	❌	✅	✅	❌	✅	✅
Adobe AEP	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
AIRA (Kentico)	✅	✅	✅	❌	✅	❌	✅	✅	✅
Goodie AI	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌
Google Marketing Advisor	✅	✅	✅	✅	❌	✅	✅	❌	✅
HubSpot Breeze	✅	✅	✅	❌	✅	✅	❌	✅	❌
Klaviyo Marketing Agent	❌	❌	✅	✅	❌	✅	❌	✅	✅
Landbase	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❌	✅	✅
Lyzr AI	✅	✅	✅	❌	✅	✅	✅	✅	❌
Make AI Agents	✅	✅	❌	❌	✅	❌	✅	✅	❌

Execução autônoma e otimização

Uma capacidade essencial de qualquer agente de IA é a capacidade de executar e otimizar ações sem entrada humana direta. Esses sistemas não recomendam próximos passos; eles podem lançar campanhas publicitárias, agendar e-mails ou ajustar lances independentemente com base em dados em tempo real.

Essa forma de autonomia permite que as equipes de marketing respondam prontamente a mudanças no comportamento do público, reduzindo assim a necessidade de intervenção manual e aprimorando a precisão operacional.

Por exemplo, os agentes de IA da Creatio podem orquestrar autonomamente campanhas de marketing em canais como e-mail, SMS e publicidade digital, medindo continuamente o desempenho e otimizando os resultados em tempo real.

Responsividade em tempo real e orientada por eventos

Agentes de IA operam continuamente, observando métricas de engajamento, resultados de campanhas e atividade do usuário. Quando detectam sinais importantes, como aumentos repentinos nas visitas ao site ou taxas de resposta em declínio, eles agem instantaneamente. Eles podem enviar uma mensagem direcionada, alterar alocações de orçamento ou modificar ativos criativos.

A responsividade em tempo real garante que as ações de marketing permaneçam oportunas e relevantes, refletindo a natureza fluida do engajamento digital e mantendo o alinhamento com a intenção do cliente a cada momento.

Personalização e adaptação dinâmica de conteúdo

Agentes de IA usam dados de clientes e pistas contextuais para adaptar mensagens, ofertas e formatos criativos em múltiplos canais. Eles adaptam sua saída ao comportamento, preferências e estágio do usuário na jornada do cliente.

Essa personalização dinâmica estende-se ao tom, cadência e até mesmo à seleção de canais, permitindo que o agente determine qual abordagem (e-mail, post de mídia social ou mensagem de chat) terá o impacto mais substancial. O resultado é uma comunicação que parece mais pessoal, melhora o engajamento e apoia a lealdade sustentada do cliente.

Figura 1: Exemplo de personalização de outreach no LinkedIn da Landbase.²

Integração de dados

Uma função crítica dos agentes autônomos é sua capacidade de integrar múltiplos sistemas de dados, incluindo sistemas de CRM, plataformas de análise, ferramentas de gerenciamento de conteúdo e redes de anúncios. Essa integração produz uma visão unificada do desempenho da campanha e das interações com o cliente.

Com acesso a dados consolidados, agentes de IA podem tomar decisões consistentes e informadas em vez de agir com base em entradas fragmentadas. Essa perspectiva reduz a redundância e garante que todas as ações estejam alinhadas com objetivos de marketing compartilhados.

Um exemplo de agentes de IA em marketing: agente AEO do Goodie que converte insights de pesquisa de IA em ações que melhoram a visibilidade em plataformas de LLM.

Figura 2: Um exemplo do agente AEO do Goodie que converte insights de pesquisa de IA em ações que melhoram a visibilidade em plataformas LLM.³

Lógica de decisão, raciocínio e planejamento

Diferentemente de scripts de automação simples, os agentes de IA aplicam lógica de decisão e raciocínio para projetar planos de várias etapas. Eles combinam modelos de aprendizado de máquina com heurísticas baseadas em regras para equilibrar alcance, custo e tempo.

Por exemplo, um agente pode decidir reduzir os gastos com anúncios em canais com baixo desempenho, realocando recursos para aqueles com retornos previstos mais altos. Essa capacidade transforma os agentes de IA de ferramentas reativas em sistemas estratégicos que planejam, avaliam e executam com visão de futuro.

Experimentação e ciclo de aprendizado

Agentes de IA são capazes de experimentação contínua. Eles testam várias versões de conteúdo criativo, públicos e tempos de entrega, comparando o desempenho entre variações para identificar o que funciona melhor. Esses insights alimentam um ciclo de aprendizado onde os agentes refinam seus modelos e atualizam estratégias automaticamente.

Com o tempo, o sistema torna-se mais eficaz na previsão de resultados, permitindo que as equipes de marketing façam ajustes baseados em dados com confiança e mantenham o impulso em mercados em rápida mudança.

Explicabilidade, transparência e limites de segurança

A confiança em sistemas de IA depende de sua capacidade de explicar decisões e permanecer dentro de limites definidos. Agentes de IA modernos podem mostrar quais métricas ou entradas levaram a uma ação específica e podem ser programados para cumprir restrições como limites de gastos, voz da marca e padrões legais. Limites de segurança incorporados garantem que até mesmo sistemas altamente autônomos atuem dentro de limites aceitáveis.

Essa transparência permite que revisores humanos entendam as decisões e mantenham a responsabilidade em todo os processos automatizados.

Escalabilidade e orquestração multicanal

Agentes de IA gerenciam atividades em e-mail, chat, pesquisa, anúncios pagos e plataformas de gerenciamento de mídia social, coordenando campanhas que abrangem ecossistemas diversos. Eles podem lidar com altos volumes de tarefas de marketing simultaneamente, garantindo mensagens consistentes em múltiplos canais.

Essa escalabilidade elimina a fragmentação que muitas vezes surge do uso de ferramentas separadas, criando uma orquestração unificada de campanhas que apoia uma execução de marketing ampla e sincronizada.

Feedback e adaptação

O feedback contínuo é crucial para a operação de agentes de IA. Eles coletam dados de desempenho, medem resultados e analisam reações do público para refinar seu comportamento.

Quando uma abordagem se torna menos eficaz, o agente ajusta automaticamente, modificando mensagens, segmentação ou tempo. Esse mecanismo de autocrítica permite que sistemas de IA permaneçam alinhados com a dinâmica atual do mercado e as expectativas dos clientes, prevenindo estagnação e sustentando um ciclo de melhoria contínua.

Supervisão e aprovação humanas

Embora os agentes de IA possam agir autonomamente, a supervisão humana permanece essencial para manter o equilíbrio e o controle. Algumas decisões, como alocações de orçamento significativas ou comunicações sensíveis, podem ser roteadas para revisão humana antes da execução. Essa camada opcional de aprovação garante que a experiência humana permaneça parte da governança e que os agentes operem com responsabilidade, enquanto ainda alcançam altos níveis de autonomia.

Restrições e limites de conformidade

A automação de marketing confiável requer estrita adesão a limites organizacionais e legais. Agentes de IA impõem restrições relacionadas a orçamento, adequação de conteúdo, uso de dados e requisitos de conformidade. Essas salvaguardas incorporadas previnem erros como gastos excessivos ou mensagens não conformes e ajudam a manter a consistência com as diretrizes da marca e regulamentações do setor. Ao incorporar conformidade na execução, as organizações reduzem o risco enquanto mantêm a agilidade.

Capacidades multimodais

Agentes de IA podem interpretar e gerar texto, imagens, áudio e vídeo. Por exemplo, um agente pode gerar uma variação de anúncio de vídeo usando entradas de texto ou otimizar uma imagem com base em análises de engajamento. Esses agentes de IA trazem flexibilidade para a criação de conteúdo, permitindo que as marcas se comuniquem eficazmente em uma variedade de formatos de mídia.

Privacidade, governança de dados e conformidade

O tratamento ético e legal de dados é fundamental para todo o marketing impulsionado por IA. Agentes de IA são projetados para cumprir regulamentações de privacidade como GDPR e CCPA, gerenciar consentimento e anonimizar dados sensíveis de clientes.

Uma forte governança de dados garante o uso responsável de informações e reforça a confiança do consumidor. Ao priorizar a conformidade, as equipes de marketing protegem suas operações e mantêm a credibilidade enquanto aproveitam todo o poder da automação inteligente.

Casos de uso de agentes de IA em marketing

Conteúdo e marketing SEO

Agentes de conteúdo e SEO automatizam tarefas de pesquisa, criação e otimização que apoiam a publicação consistente e maior visibilidade de pesquisa. Esses agentes identificam palavras-chave relevantes, rascunham artigos, refinam cópias e monitoram métricas de desempenho que influenciam os rankings de pesquisa.

Principais recursos incluem:

Selecionar palavras-chave com intenção de pesquisa clara e potencial de tráfego mensurável.
Produzir esboços e rascunhos alinhados com critérios editoriais.
Otimizar elementos on-page como títulos, metadados e links internos.
Rastrear páginas de concorrentes, movimento de ranking e problemas técnicos.

Exemplo da vida real: SteelSeries parceira da Goodie

A SteelSeries parcerou com a Goodie para fortalecer sua presença em pesquisas impulsionadas por IA, pois mais jogadores confiam em plataformas como ChatGPT, Gemini e Perplexity ao pesquisar produtos.

A marca recebeu menções inconsistentes em respostas geradas por IA e referências desatualizadas a modelos mais antigos. Ao mesmo tempo, concorrentes apareciam com mais frequência para consultas de alta intenção como 'melhor headset de jogos' ou 'melhor teclado de jogos'.

Usando ferramentas de monitoramento e otimização da Goodie, a SteelSeries identificou sites de revisão influentes e fontes da comunidade, atualizou informações de produtos em páginas externas, corrigiu problemas de sentimento, melhorou dados estruturados e sinais técnicos em seu próprio site e refinou páginas principais de produtos.⁴

Engajamento conversacional

Agentes de IA de marketing são cada vez mais implantados como agentes de IA virtuais capazes de gerenciar conversas ao vivo por meio de chat, aplicativos de mensagens ou assistentes de voz.

Usando instruções de linguagem natural, esses agentes respondem a perguntas de clientes, orientam a seleção de produtos e até iniciam compras em nome dos clientes. Eles ajudam a manter o engajamento contínuo do cliente sem exigir trabalhadores humanos 24 horas por dia, melhorando a disponibilidade e a consistência do serviço.

Exemplo da vida real: WatsonX Assistant da IBM

O WatsonX Assistant da IBM apoia operações de marketing e vendas por meio de IA conversacional. A plataforma interpreta linguagem natural e fornece aos clientes respostas diretas ou ações na web, e-mail, mensagens sociais e SMS.

Oferece um ambiente de baixo código para criar fluxos conversacionais, revisar dados de interação e atualizar informações como preços ou detalhes de produtos.⁵

Publicidade e desempenho

Agentes de IA de publicidade e desempenho gerenciam operações contínuas de campanha ajustando configurações, testando criativos e distribuindo orçamentos com base em resultados mensuráveis. Esses agentes analisam sinais de desempenho em tempo real e fazem alterações direcionadas para apoiar gastos com anúncios mais eficientes.

Ações principais incluem:

Modificar lances, orçamentos e posicionamentos em resposta a dados de custo e conversão
Coordenar campanhas em Google, Meta, LinkedIn e outras plataformas
Executar testes controlados para identificar variações criativas eficazes
Deslocar gastos para canais ou segmentos com retorno mais substancial sobre gastos com anúncios

Exemplo da vida real: Agente de Marketing de IA da Klaviyo (K:AI)

O Agente de Marketing de IA da Klaviyo (K:AI) planeja, cria e lança campanhas de marketing por e-mail e SMS com base no site da marca, dados de clientes e sinais de desempenho.

O agente gera conteúdo alinhado à marca, cria fluxos automatizados e continuamente recomenda e executa novas campanhas para melhorar o engajamento e a receita.

Figura 3: Exemplo da série de boas-vindas do Agente de Marketing de IA da Klaviyo.⁶

Hiperpersonalização

Agentes autônomos usam dados comportamentais e contextuais do cliente para criar mensagens, recomendações e experiências personalizadas. Agentes de aprendizado identificam preferências e ajustam dinamicamente campanhas. Múltiplos agentes colaboram para alinhar conteúdo entre regiões e idiomas, garantindo que uma marca mantenha seu tom enquanto aborda interesses locais. Isso impulsiona relacionamentos mais fortes e lealdade do cliente por meio de personalização precisa.

Exemplo da vida real: Fujitsu com o Serviço de Agente de IA Azure

A Fujitsu aproveita o Serviço de Agente de IA Azure para melhorar as operações de vendas automatizando a criação de propostas. O sistema interpreta a entrada do usuário, coleta informações de várias fontes internas e produz propostas precisas e atualizadas. Também serve como uma ferramenta de recuperação de conhecimento que ajuda os funcionários a acessar detalhes de produtos e expertise organizacional.⁷

Automação de fluxo de trabalho interno

Dentro das organizações, assistentes de IA coordenam a criação de conteúdo, gerenciam aprovações e compilam relatórios. Ao automatizar tarefas repetitivas, eles aumentam a eficiência operacional, permitindo que as equipes se concentrem no planejamento e na inovação de alto valor. Esses agentes conectam ferramentas como CRM, e-mail e plataformas de análise, construindo uma infraestrutura de marketing mais integrada.

Exemplo da vida real: EY com Adobe

As equipes de marketing e comunicações da EY estavam perdendo tempo com revisões inconsistentes de conformidade da marca. Trabalhando com a Adobe, a EY construiu o SCORE-AI, um sistema agêntico incorporado ao Adobe Workfront que pontua automaticamente ativos de marketing contra padrões da marca e regulatórios antes da publicação.

O agente sinaliza riscos de conformidade, destaca ações corretivas e atualiza em tempo real quando os requisitos regulatórios mudam. Revisores humanos lidam apenas com casos que exigem julgamento.

Como resultado, os tempos de ciclo de revisão foram reduzidos pela metade, acelerando o lançamento de campanhas e melhorando a consistência em toda a equipe.⁸

Exemplo da vida real: AIRA Agentic Marketing Suite da Kentico

A AIRA Agentic Marketing Suite da Kentico é um assistente impulsionado por IA incorporado à plataforma Xperience by Kentico que gerencia fluxos de trabalho internos de marketing.

Usa agentes especializados para gerar resumos, auditar conteúdo, fornecer insights de otimização e apoiar tarefas de planejamento e governança em todo o ciclo de vida da campanha. Ao automatizar etapas operacionais repetitivas e centralizar a execução em um único sistema, a AIRA melhora a eficiência da equipe e reduz a sobrecarga de coordenação manual.⁹

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Por que agentes de IA importam no marketing

O cenário de marketing está em constante evolução, impulsionado por expectativas de consumidores em mudança e canais cada vez mais fragmentados. Sistemas manuais e fluxos de trabalho apenas humanos lutam para processar informações com rapidez suficiente. Agentes de IA operam continuamente e podem responder a tendências emergentes ou dados de desempenho. Sua importância crescente decorre de três contribuições principais:

Eficiência operacional

Agentes de IA automatizam tarefas de marketing repetitivas e de baixo valor, como relatórios e ajustes de campanha.
Isso reduz erros humanos e libera funcionários para se concentrarem em iniciativas estratégicas que exigem experiência e criatividade humanas.

Tomada de decisão aprimorada

Ao analisar dados históricos e em tempo real de clientes, agentes de IA analisam o que impulsiona conversões, lealdade e engajamento.
Eles transformam informações brutas em insights baseados em dados que permitem aos profissionais de marketing refinar seus objetivos de marketing e otimizar o desempenho.

Personalização escalável

Agentes autônomos entregam experiências consistentes em múltiplos canais, incluindo e-mail, sites e plataformas de mensagens.
Eles utilizam interações passadas e modelos preditivos para antecipar as necessidades dos clientes, melhorando assim a experiência do cliente e fortalecendo a lealdade do cliente.

Essas capacidades tornam os agentes de IA hoje uma parte central das operações comerciais modernas, apoiando um nível de adaptabilidade que a automação estática não pode alcançar.

Governança e uso responsável

Embora agentes autônomos tragam muitos benefícios, eles também introduzem desafios de governança. Sua capacidade de agir autonomamente torna a supervisão humana essencial. Organizações responsáveis aplicam salvaguardas claras:

Estabelecer transparência em como os agentes usam e armazenam dados.
Definir regras de escalonamento para quando a intervenção humana é necessária.
Auditar soluções de IA regularmente para garantir justiça e confiabilidade.

Algumas empresas empregam estruturas de governança dedicadas que monitoram decisões de agentes, rastreiam linhagem de dados e avaliam viés. A implantação ética garante que agentes de IA autônomos sirvam aos objetivos da organização sem comprometer a privacidade ou a confiança.

Implementando agentes de IA em operações comerciais

Implantar agentes de IA efetivamente requer planejamento estratégico e uma abordagem de integração estruturada. Um roteiro prático inclui:

Definir objetivos: Determine os resultados que os agentes devem alcançar, como melhorar o engajamento ou aumentar as taxas de conversão.
Mapear a jornada do cliente: Identifique pontos de contato principais onde os agentes podem melhorar a experiência do cliente.
Selecionar tipos adequados de agentes de IA: Escolha agentes baseados em utilidade para tarefas de otimização ou agentes de aprendizado para tomada de decisão adaptativa.
Integrar ferramentas: Conecte agentes com sistemas de CRM, plataformas de análise e sistemas de gerenciamento de conteúdo para garantir acesso a dados ricos em contexto.
Estabelecer critérios de avaliação: Acompanhe o desempenho por meio de indicadores-chave de desempenho relevantes e refine o comportamento dos agentes com base nos resultados.

Quando aplicados dessa maneira estruturada, os agentes ajudam as equipes em vez de substituí-las. Eles se tornam contribuintes incorporados às operações comerciais, melhorando a coordenação e a continuidade entre departamentos.

Conclusão

Agentes de IA em marketing representam mais do que uma atualização técnica. Eles representam uma mudança na forma como as equipes de marketing interpretam dados, gerenciam decisões e entregam valor. Ao combinar inteligência artificial com percepção humana, as organizações podem alcançar maior precisão, engajamento mais forte do cliente e melhor capacidade de resposta a mudanças.

À medida que sistemas autônomos amadurecem, os profissionais de marketing mais eficazes serão aqueles que combinam experiência humana e inteligência emocional com o poder analítico de agentes de IA. Juntos, eles formarão ecossistemas de marketing adaptativos que podem agir autonomamente, gerar insights acionáveis e alinhar cada objetivo de marketing com resultados mensuráveis.

Perguntas frequentes

Um agente de IA é um programa de software autônomo que percebe seu ambiente, toma decisões informadas e age para alcançar objetivos definidos. No marketing, os agentes ajudam as equipes realizando tarefas como gerenciar anúncios digitais, personalizar conteúdo e lidar com interações de clientes.

Esses agentes dependem de várias camadas de sistemas de IA:
1. Aprendizado de máquina e grandes modelos de linguagem permitem que processem dados de clientes, prevejam e melhorem resultados.

2. Processamento de linguagem natural permite que entendam perguntas de clientes e respondam naturalmente.

3. IA generativa permite que criem mensagens personalizadas, posts sociais e ativos de campanha.

Diferentes tipos de agentes de IA existem dependendo de seu propósito. Agentes reflexos reagem instantaneamente a entradas, agentes baseados em objetivos perseguem resultados alinhados com prioridades comerciais e agentes de aprendizado adaptam o comportamento usando feedback. Agentes baseados em utilidade e agentes colaborativos trabalham em vários sistemas para otimizar decisões em ambientes complexos.

As versões mais avançadas atuam dentro de sistemas multiagente, onde múltiplos agentes de IA compartilham contexto, dividem tarefas e completam projetos coletivamente. Essas estruturas coordenadas ajudam as organizações a gerenciar campanhas de marketing com mais eficiência entre departamentos e canais.

À medida que modelos de IA e infraestrutura de computação avançam, as capacidades dos agentes de IA se expandirão. A próxima geração de agentes de IA avançados combinará compreensão de texto, imagem e voz, oferecendo uma compreensão mais profunda tanto da intenção do cliente quanto do tom emocional.

Organizações implantarão múltiplos agentes de IA que cooperam por meio de sistemas multiagente, compartilhando dados e contexto entre departamentos. Essa colaboração permitirá que marketing, vendas e atendimento ao cliente funcionem como uma rede unificada de sistemas autônomos.

O papel do profissional de marketing evoluirá da execução de tarefas para o pensamento estratégico: orientando, auditando e alinhando sistemas de IA com padrões da marca e éticos. Humanos se concentrarão em criatividade, empatia e julgamento contextual, enquanto máquinas lidam com execução e acompanhamento de desempenho.

A jornada do cliente está evoluindo à medida que os consumidores confiam cada vez mais em ferramentas de IA para pesquisar, comparar e fazer compras. Compradores usam cada vez mais consultas de pesquisa baseadas em IA para reunir informações atualizadas, muitas vezes recebendo recomendações resumidas diretamente de grandes modelos de linguagem.

Essa mudança cria o que analistas referem como uma experiência de "zero clique." Muitas decisões agora acontecem dentro de plataformas impulsionadas por IA em vez de sites de marca. Como resultado, as equipes de marketing devem garantir que seu conteúdo seja atraente para pessoas e acessível e compreensível para agentes inteligentes que avaliam e resumem.

Para se adaptar, os profissionais de marketing estão redefinindo seus indicadores-chave de desempenho. Em vez de medir o sucesso apenas por visualizações de página ou cliques, eles agora estão avaliando a visibilidade dentro de respostas geradas por IA, tráfego de referência de IA e representação da marca em resumos gerados por máquinas.

Essa mudança destaca a importância dos profissionais de marketing se envolverem com clientes, bem como com os sistemas autônomos que influenciam as decisões dos clientes.

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Sıla Ermut (2026) - "15 Agentes de IA em Ferramentas de Marketing & Exemplos". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 15 Junho 2026, em: https://aimultiple.com/ai-agents-in-marketing [Recurso on-line]

Ermut, S. (2026, 15 Junho). 15 Agentes de IA em Ferramentas de Marketing & Exemplos. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-agents-in-marketing

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Links de referência

AI Agents in Marketing | IBM

Agentic Search | Natural Language B2B Audience Builder

Landbase

AI Search Optimization Tool for LLMs | Goodie

higoodie

SteelSeries: #1 Gaming Headset AI Search, 3.2x Conversions

AI Chatbots for Marketing & Sales | IBM

K:AI Marketing Agent pour l’automatisation de campagnes - Klaviyo FR

Fujitsu is revolutionizing sales efficiency with Azure AI Agent Service | Microsoft Customer Stories

Using agentic AI to transform marketing at scale | EY - US

AIRA Agentic Marketing Suite | Kentico

Sıla Ermut

Analista do setor

Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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