Growth Pioneers 2026 coloca IA, martech e decisão no centro da agenda de crescimento

O mercado já não parece ter um problema de acesso à tecnologia. Plataformas, dados, inteligência artificial e automação estão cada vez mais disponíveis. A questão que começa a ocupar o centro da agenda é outra: como transformar essa capacidade em decisões melhores, experiências mais relevantes e crescimento real?

Foi em torno dessa discussão que o Growth Pioneers 2026, realizado em 23 de setembro, em São Paulo, reuniu lideranças de Marketing, Tecnologia, Dados e Growth. Promovido pela aunica, com patrocínio de Rank, RD Station e TOTVS, o encontro aconteceu na Figueira Rubaiyat e propôs conversas sobre os desafios que surgem depois de anos de investimentos em transformação digital.

Ao longo de três painéis, executivos de empresas como Porto, ASICS, Ânima Educação, Azul Linhas Aéreas, TOTVS, Natura e Avon, Samsung SDS, Eurofarma e ClickBus discutiram menos quais tecnologias estão chegando ao mercado e mais o que acontece quando elas precisam funcionar dentro de organizações reais.

Uma stack moderna vai além das ferramentas

O primeiro painel, The Anatomy of a Modern Martech Stack, reuniu Carolina Libório, da Ânima Educação; Cléa Hasegava, da Porto; Gustavo Reis, da ASICS; e Katia Furtado, da aunica.

A discussão partiu de uma pergunta recorrente no mercado: o que torna uma stack de marketing realmente moderna? A resposta passou longe de uma simples lista de ferramentas.

Uma das ideias centrais foi que muitas empresas já avançaram em dados e tecnologia, mas ainda precisam amadurecer outras dimensões para transformar esses investimentos em resultados. Cléa organizou essa discussão em cinco frentes: estratégia e governança de cliente, dados, tecnologia, modelo operacional e mensuração.

A visão 360 do cliente também apareceu sob uma perspectiva menos técnica. O desafio não está simplesmente em centralizar todos os dados disponíveis, mas em compreender para que cada informação será utilizada.

Carolina chamou atenção para o risco de o excesso de dados gerar paralisia. A lógica defendida começa pelo problema, pelo cliente e pelo caso de uso para, somente depois, chegar à tecnologia. Na Ânima, essa abordagem também aparece em estruturas de experimentação e prototipação utilizadas para validar hipóteses antes de levá-las para escala.

IA muda o conceito de personalização

A inteligência artificial tornou mais simples produzir variações de criativos, adaptar linguagens e desenvolver diferentes versões de uma comunicação. O próximo estágio da personalização, porém, pode estar menos na peça e mais na compreensão do contexto.

Na educação, por exemplo, uma jornada pode começar digitalmente, passar por uma visita presencial, incluir uma conversa com um coordenador e retornar ao ambiente online. Parte desses sinais está organizada em dados estruturados, enquanto outra permanece em conversas e interações menos fáceis de interpretar. Nesse cenário, a IA pode ajudar a identificar intenção, sentimento e outros sinais capazes de oferecer contexto para decisões de marketing.

Gustavo Reis levou a discussão para a ASICS, onde diferentes produtos atendem necessidades e jornadas distintas. Segundo a abordagem apresentada, é necessário compreender primeiro o propósito da relação com o consumidor antes de definir quanto e como personalizar. Entre os exemplos discutidos esteve o uso de IA para adaptar campanhas ao contexto regional de Recife, em vez de simplesmente reproduzir referências desenvolvidas a partir de São Paulo.

A personalização, assim, deixa de significar apenas escolher qual imagem ou mensagem apresentar. Passa a alcançar a própria decisão: faz sentido falar com aquele consumidor naquele momento? Qual oferta é adequada? Ou não apresentar uma oferta pode ser a melhor escolha?

Lideranças precisam decidir onde a IA gera valor

A relação entre capacidade tecnológica e julgamento também esteve no centro do C-level Talks, com Christian Delamare, da Azul Linhas Aéreas; Gustavo Avelar, da TOTVS; Leandro Scalise, da Rank; e Marina Bustamante, da Natura e Avon. A mediação foi de Alexandre Azevedo, da aunica.

A conversa ampliou o debate para o papel das lideranças em organizações nas quais Marketing, Vendas, Atendimento, Tecnologia e operações estão cada vez mais conectados. Um dos pontos discutidos foi a pressão crescente para experimentar inteligência artificial. Em muitas empresas, a pergunta deixou de ser se a tecnologia será utilizada e passou a ser onde ela efetivamente consegue produzir valor.

Isso exige separar experimentações com potencial de negócio de iniciativas realizadas apenas para responder à pressão de fazer alguma coisa com IA.

Outra questão colocada na mesa foi quais decisões continuarão essencialmente humanas à medida que algoritmos assumirem parcelas maiores da operação. Velocidade e automação podem ampliar a produtividade, mas não eliminam decisões relacionadas a risco, prioridade, posicionamento, criatividade e impacto. Quanto maior a capacidade de automatizar, mais relevantes se tornam os critérios utilizados para determinar o que deve ou não ser automatizado.

Da experimentação à operação

A discussão continuou na roundtable Marketing in the Age of AI, com Felipe Guerra, da Samsung SDS; Renato Petricelli, da Eurofarma; Marco Hermo, da aunica; e Michelle Xavier, da ClickBus. O foco esteve no momento em que a inteligência artificial deixa de ser uma ferramenta experimental e começa a fazer parte da operação de marketing.

Produtividade, qualidade dos dados, integração entre Marketing, Produto, Vendas, Atendimento e Tecnologia, criatividade, governança e novas competências profissionais estiveram entre os assuntos discutidos. Também entrou na pauta a necessidade de selecionar casos de uso com potencial real de retorno diante de uma oferta crescente de ferramentas.

A adoção da IA acelera, mas o número de possibilidades é maior do que a capacidade de qualquer organização de executá-las. Isso obriga as empresas a estabelecer prioridades:

Nem todo caso de uso precisa chegar à escala;

Nem toda tarefa precisa ser automatizada;

Ganho de eficiência não significa, necessariamente, ganho de negócio.

Quando a tecnologia deixa de ser o gargalo

Ao longo das três conversas, uma ideia apareceu sob diferentes perspectivas: a tecnologia começa a deixar de ser o principal gargalo.

Na discussão sobre martech: isso apareceu na necessidade de conectar ferramentas a dados, governança e casos de uso;

Entre os C-levels: na criação de critérios capazes de transformar inovação em valor;

No debate sobre inteligência artificial: na passagem da experimentação para a operação.

O desafio passa a ser conectar estratégia, dados, tecnologia e pessoas de maneira coerente.

Essa mudança também amplia a própria definição de growth. Crescimento deixa de estar associado apenas à aquisição e passa a envolver experiência, CRM, produto, mídia, dados, tecnologia, retenção, eficiência operacional e tomada de decisão.

Em um mercado no qual o acesso às novas tecnologias tende a se democratizar, a diferença pode estar menos em quem consegue utilizá-las primeiro e mais em quem consegue decidir onde elas realmente geram valor e onde não precisam ser usadas.