É tudo sobre agentes. Essa é a frase que sintetiza a virada estrutural descrita no “Martech for 2026”, de Scott Brinker e Frans Riemersma. Não se trata de automação mais inteligente nem de campanhas otimizadas por IA. O que está em curso é uma mudança no próprio “modo de produção” do Marketing. Enquanto as organizações ainda tentam entender como usar IA dentro do seu stack, os consumidores delegam boa parte de suas decisões a agentes externos, invisíveis, não auditáveis e totalmente fora do alcance dos canais tradicionais de marketing.
O relatório descreve três categorias de agentes:
- Agents for Marketers – internos, produtivos, controláveis.
- Agents FOR Customers – chatbots, concierges, SDRs… ainda sob alguma governança.
- Agents OF Customers – totalmente externos, imprevisíveis, invisíveis.
Ao observar o comportamento dos Agents of Customers, fica claro o tamanho da mudança. Para produzir, comparar, negociar e comprar, as pessoas começam a preferir diálogos contínuos com IAs Generalistas como ChatGPT, Gemini ou Claude. São elas que interpretam objetivos, triagem opções e recomendam a compra que “faz sentido” para aquele contexto, sem que o usuário precise navegar por anúncios, sites ou funis.
Os outros dois domínios – Agents for Marketers e Agents for Customers – crescem de forma incremental. Aumentam eficiência, reduzem custo operacional e expandem a capacidade de produção das equipes. A média atual é de 3,5 agentes internos por empresa, contra 1,71 agente voltado ao cliente e 1,46 agente operando do lado do consumidor. Os agentes internos respondem a comandos; os agentes voltados ao cliente respondem a objetivos – e essa diferença é estrutural.
Quando um consumidor diz à sua IA: “Encontre a melhor oferta”, “Compare opções invisíveis ao SEO tradicional” ou “Compre o mais adequado ao meu orçamento”, nenhuma campanha, CTA, lead scoring ou fluxo pré-desenhado tem espaço para atuar. O relatório é direto: estamos migrando de Marketing Technology para Marketing to Technology – isto é, de influenciar pessoas para influenciar os sistemas que as representam.
Essa virada exige uma transição mental que ainda não aconteceu na maior parte das organizações. O Martech foi construído sobre controle: dashboards, segmentações, triggers, automações, fluxos, atribuição. Mas agentes operam fora dessa moldura. Em vez de reagirem a campanhas, interpretam intenções. Em vez de seguirem jornadas lineares, constroem caminhos sob demanda. Em vez de lerem uma página, interrogam múltiplas fontes, inclusive o data cloud da empresa, quando permitido, para sintetizar a melhor opção. Assim, deslocam o poder de decisão da marca para a “camada cognitiva” do consumidor, onde a empresa só está presente se suas informações forem corretamente compreendidas e priorizadas pelos modelos.
A assimetria aumenta porque as empresas já produzem conteúdo para agentes, mas sem governança. Segundo o estudo, 63,1% publicam conteúdos otimizados para respostas de IA, mas apenas 13,6% medem se estão sendo utilizados. Essa lacuna revela o risco estratégico: se o SEO tradicional exigia indexação e técnica, o novo AEO (AI Engine Optimization, que alguns chamam também de GEO, Generative Engine Optimization) exige arquitetura de dados, consistência semântica e validação contínua de presença nos modelos. Influenciar agentes sem medir inclusão é implementar a estratégia mais crítica do ano às cegas.
Ao mesmo tempo, a convivência entre automação determinística e agentes probabilísticos pressiona a arquitetura de Martech a se reorganizar. Problemas clássicos – data quality, integração, governança, skills gap – tornam-se impeditivos. Stacks híbridos passam a ser inevitáveis. Pelo menos 40% das empresas já conectam agentes diretamente ao data cloud, movimento que amplia a capacidade analítica, mas que também expande o risco regulatório e operacional se não houver TRiSM, ModelOps e engenharia de contexto. Integrar agentes a dados inadequados é permitir que a IA opere como um analista sem instrumentos – rápido, porém cego.
Nesse cenário, Marketing deixa de ser comunicação e passa a ser engenharia. Exige CMOs com mentalidade de arquitetos, capazes de
- identificar as jornadas que movem 80% da receita
- mapear dados, conteúdo e integrações
- priorizar modelos e agentes que suportam essas jornadas
- abandonar o “boil the ocean” do stack tradicional
A operação passa a funcionar em dois modos: o Factory Mode, estável, governado, previsível; e o Laboratory Mode, voltado à experimentação e prototipação rápida. Boards que exigem apenas eficiência matam inovação. Times que vivem apenas no experimental não ganham escala.
Por isso, o relatório aponta para uma redefinição de função: CMOs, CIOs e Chief Data Officers precisam migrar de gestores de campanhas para engenheiros de valor. Identificar três a cinco jornadas que representam a maior parte da receita, estruturá-las com dados confiáveis, conteúdo auditável e agentes bem configurados é o passo estratégico. Só então faz sentido expandir para áreas marginais. Em 2026, priorização é vantagem competitiva; dispersão é risco financeiro.
O Martech tentou por anos cobrir todo o mapa de canais, toques e microrroteiros. A ascensão dos agentes torna essa ambição contraproducente. O foco deve estar nos fluxos que realmente movem dinheiro e nos sistemas que agora decidem quem chega até eles. Quem não ajustar arquitetura, governança e estratégia a essa nova realidade não perderá apenas eficiência. Perderá relevância.