Gartner: CMOs já destinam 15,3% do orçamento à IA, mas só 30% se dizem prontos para escalar
Pesquisa anual de gastos com 401 líderes de marketing mostra a IA virando prioridade de verba, financiada por realocação, enquanto a maioria admite não ter dados, processo e talento para colher o retorno.
O que aconteceu
A pesquisa anual de gastos da Gartner, a CMO Spend Survey 2026, mostra que líderes de marketing já destinam em média 15,3% do orçamento a iniciativas de inteligência artificial, mas apenas 30% sentem que suas organizações têm a infraestrutura necessária para atingir os objetivos de IA. O levantamento ouviu 401 CMOs e profissionais de marketing na América do Norte, na Europa e no Reino Unido, a maioria de empresas com mais de US$ 1 bilhão de receita anual, e foi reportado pela Marketing Dive.
O contraste entre os dois números resume o momento: a IA virou prioridade de verba antes de virar competência instalada. Setenta por cento dos CMOs apontam a IA como foco central para 2026, e as organizações mais bem equipadas já alocam 21,3% do orçamento ao tema, bem acima da média de 15,3%.
Verba realocada, não verba nova
O detalhe que a pesquisa expõe é de onde sai o dinheiro. O orçamento total de marketing ficou praticamente estável, em 7,8% da receita das empresas em 2026, contra 7,7% em 2025, chegando a 8,9% nas organizações com programas de IA mais maduros. Ou seja, o investimento em IA não veio de um bolo maior, e sim de realocação interna, tirando de uma frente para colocar em outra.
Isso ajuda a explicar o desconforto dos líderes: 56% dizem não ter o orçamento necessário para executar a estratégia de 2026 e 54% afirmam faltar recursos. A IA é financiada por dentro, com o cobertor curto.
"Os CMOs reconhecem o potencial da IA como multiplicador de crescimento, eficiência e transformação, mas a maioria das organizações de marketing ainda não está estruturada para capturar esse valor. O risco é investir em ferramentas de IA mais rápido do que se constrói a fundação de dados, os processos, a governança e o talento para escalá-las." Ewan McIntyre, VP Analyst, Gartner
O que muda para o Brasil
A amostra é de grandes empresas do hemisfério norte, mas o padrão que ela descreve chega ao Brasil com atraso curto e formato familiar. O gestor brasileiro reconhece a cena: pressão para adotar IA, orçamento que não cresce e a expectativa de que a tecnologia se pague sozinha por eficiência. O alerta de McIntyre é o mais transferível: comprar ferramenta de IA é fácil, construir a fundação de dado e processo por baixo é o trabalho lento que quase ninguém quer financiar.
Para times de marketing e vendas no país, a lição prática é ordem de operações. Adotar um agente de IA que pontua lead ou personaliza campanha sobre um CRM bagunçado só automatiza a bagunça, em escala. O gargalo brasileiro raramente é a falta de ferramenta, é o dado sujo e o processo indefinido que a ferramenta vai herdar.
Leitura crítica
Convém lembrar que a Gartner vende consultoria e frameworks de maturidade, e uma pesquisa que conclui haver enorme gap de prontidão serve, não por acaso, à recomendação de contratar mais assessoria para fechá-lo. O número de 15,3% também é média de grandes corporações e não deve ser lido como meta para empresa de qualquer porte.
Dito isso, o achado central é sólido e raro em sua honestidade: o investimento em IA está correndo à frente da capacidade de usá-lo. Esse descompasso é o dado mais útil para o gestor, porque desloca a pergunta certa. A questão de 2026 não é quanto do orçamento vai para IA, e sim quanto da fundação, dado, governança e talento, existe para sustentar o que já foi comprado. Empresa que resolve o segundo problema colhe o primeiro. Quem inverte a ordem gasta bem e colhe frustração.
Há um sinal quase esquecido no meio da pesquisa que merece destaque: a parcela do orçamento gasta com pessoal subiu de 21,9% em 2025 para 24,5% em 2026. Contra a narrativa de que a IA cortaria custo de gente, o dado sugere o contrário no curto prazo. Adotar IA bem feita exige mais talento operacional, não menos, porque alguém precisa desenhar, governar e corrigir o que a máquina faz. Para o líder brasileiro, é um lembrete oportuno: automatizar sem investir em quem opera a automação é a receita mais comum de projeto de IA que decepciona.