O responsável de IA da WPP acredita que os agentes continuam numa fase de muito ruído e pouca realidade

A indústria publicitária tem vindo a acelerar a sua narrativa em torno da IA agêntica nos últimos meses, mas o grau real de adoção continua muito aquém do discurso. Foi esse, em essência, o alerta deixado por Daniel Hulme, Chief AI Officer da WPP, durante o AI Growth Summit da IAB UK, onde recorreu a uma metáfora deliberadamente desconfortável para descrever o momento atual: a IA agêntica encontra-se ainda numa fase em que toda a gente fala dela como se já estivesse a acontecer em larga escala, mas, quando se observa de perto, a realidade é bastante mais limitada.

A ideia não é estranha ao mercado. Nos últimos doze meses, holdings, consultoras e empresas AdTech multiplicaram anúncios sobre sistemas operativos de IA, agentes de campanha e futuros automatizados para o marketing. No entanto, quando os profissionais que deveriam estar a implementar estas ferramentas — traders, planners e campaign managers — explicam em que fase se encontram, a resposta costuma situar-se entre a exploração, os projetos-piloto e a construção do business case.

Hulme defendeu que o principal problema não é a indústria estar a mentir, mas sim não ser suficientemente transparente sobre o que realmente implica uma implementação em escala. Segundo a sua perspetiva, muitas empresas irão tentar implementar um exército de agentes dentro das suas organizações, mas uma grande parte desses sistemas não estará preparada para desempenhar corretamente a sua função. Aliás, argumentou que pelo menos 80% do esforço necessário para construir agentes deveria ser dedicado a testes.

Este ponto é particularmente relevante no marketing devido ao que Hulme descreveu como uma “lacuna de segunda ordem”. Um agente treinado com dados históricos de campanhas começa a alterar o comportamento do mercado assim que entra em funcionamento. Os consumidores reagem de forma diferente, os concorrentes adaptam-se e os preços dos meios mudam. Neste contexto, o modelo corre o risco de ficar desatualizado quase no momento em que começa a operar. A questão já não passa apenas por verificar se o agente faz aquilo que lhe foi pedido, mas também por perceber se aquilo que lhe foi pedido continua a fazer sentido após uma semana a atuar num ambiente que entretanto já mudou.

A crítica de Hulme não implica rejeitar a automatização. Pelo contrário, aponta para o facto de a indústria ainda estar a trabalhar com a versão mais limitada da IA: sistemas que replicam rapidamente tarefas anteriormente executadas por humanos. Na sua visão, a verdadeira disrupção surgirá quando existirem sistemas capazes de tomar decisões, observar resultados e adaptar-se continuamente. À luz desse critério, a sua conclusão foi clara: a publicidade ainda não está verdadeiramente a utilizar IA no seu sentido pleno, mas sim uma forma muito sofisticada e acelerada de seguir regras.

Durante o evento, discutiu-se também o impacto desta lógica na criatividade e na tomada de decisões de marketing. Colleen DeCourcy, CMO da Sonos, alertou que a criatividade do futuro não será totalmente automatizada e criticou uma cultura de otimização que, na sua opinião, levou a indústria a privilegiar a eficiência mensurável em detrimento da originalidade e da capacidade de persuasão. Segundo DeCourcy, a criatividade gerada por IA tende a otimizar-se para a suficiência: funcional, escalável e segura para as marcas, mas sem a imprevisibilidade e a ligação emocional que ajudam a construir marcas duradouras.

Neste contexto, o debate sobre a IA agêntica começa a parecer menos uma questão de disponibilidade tecnológica e mais uma questão de governação, testes e utilização adequada. Hulme defendeu que os quick wins e as oportunidades mais óbvias podem ser resolvidos por terceiros a uma fração do custo, pelo que as empresas deveriam concentrar-se em problemas reais de negócio e em áreas onde a IA possa gerar uma diferenciação clara.

O mercado publicitário continua a acelerar a narrativa em torno dos agentes, mas a implementação real permanece numa fase inicial e muito mais frágil do que os títulos sugerem. A oportunidade existe, mas antes de escalar sistemas autónomos, a indústria terá de demonstrar que sabe testá-los, governá-los e adaptá-los a ambientes onde o próprio mercado muda assim que esses sistemas começam a atuar.