O uso de dados e inteligência artificial já é uma realidade operacional no marketing. Ferramentas de IA estão presentes nas rotinas de criação, planejamento, segmentação e compra de mídia. Modelos preditivos orientam decisões. Plataformas automatizadas executam em escala. A adoção aconteceu e, em muitos casos, de forma acelerada. O ponto é que a estrutura não acompanhou essa velocidade.
Boa parte das empresas avançou na aplicação da tecnologia, mas ainda opera sem modelos claros de governança, sem critérios definidos de uso e sem mecanismos consistentes de controle de risco: apenas uma em cada quatro empresas globais tem uma política formal de uso de IA1.
O resultado é um cenário comum: uso intensivo de dados e IA, mas com pouca padronização, baixa rastreabilidade e exposição crescente a riscos jurídicos, reputacionais e éticos. No Brasil, 90% dos consumidores afirmam que a proteção dos seus dados pessoais é um dos fatores mais importantes para que as empresas conquistem a sua confiança2.
A aceleração da maturidade digital exige marcas mais ágeis, onde escala, simulação e privacidade consolidam-se como o novo padrão do marketing orientado por dados, um modelo que só se sustenta se estiver amparado pela ética e pela responsabilidade.
Esse é um território que ainda está em amadurecimento no Brasil e, com a missão de apoiar o mercado anunciante brasileiro com as melhores práticas de marketing e comunicação, a ABA – por meio de seus GTs Inteligência Artificial e Proteção e Privacidade de Dados – se uniu ao VLK Advogados, sua assessoria parceira, que conta com um time de especialistas em tecnologia, e o apoio da AlmapBBDO, Globo e Unilever, associada da entidade, para desenvolver o ‘Guia de boas práticas para uso de dados e IA no marketing’.
O guia não parte de teoria. Ele traduz, de forma aplicada, os principais pontos de atenção que hoje impactam diretamente a operação das áreas de marketing, entre eles, a necessidade de incorporar princípios da LGPD, estabelecer critérios claros de transparência no uso de dados, estruturar processos de prevenção e segurança da informação e compreender as dinâmicas do ecossistema de publicidade programática e adtech.
O material avança ao tratar de temas que ainda são pouco estruturados nas empresas: definição de princípios de IA responsável, identificação de riscos como vieses algorítmicos e uso indevido de conteúdo, além da criação de salvaguardas práticas para mitigar esses riscos.
Um dos pontos mais relevantes está na orientação sobre como estruturar governança de IA aplicada ao marketing. Isso inclui desde a definição de responsabilidades internas até critérios de avaliação de risco e mecanismos de monitoramento contínuo.
Não se trata de restringir o uso da tecnologia, mas de profissionalizar sua aplicação. Empresas que não avançarem nessa agenda tendem a ampliar sua exposição, seja por inconsistências no uso de dados, seja por decisões automatizadas sem supervisão adequada. E em um ambiente cada vez mais regulado e sensível à confiança, esse risco deixa de ser teórico.
Estruturar governança é capturar valor com mais consistência, reduzir incertezas e operar com maior segurança. O diferencial competitivo não está apenas na capacidade de usar dados e IA no marketing, mas na forma como isso é feito. Com critérios, responsabilidade e estrutura.
Iniciativas que trazem referência prática para um tema que já faz parte do presente das empresas, como este Código da ABA, contribuem para acelerar o amadurecimento desse tema no Brasil. O marketing evoluiu. Agora precisa se organizar.
1 DEPT Trends Report 2026, da Dept Agency
2 Voz do Consumidor da PwC
