91% dos marketers exigem dados prontos para IA, só 21% os têm

Times de marketing estão dando mais autoridade à inteligência artificial sobre campanhas ao mesmo tempo em que a alimentam com dados de CRM que eles próprios reconhecem não estar prontos para a tarefa. Segundo o “State of CRM Data Report 2026”, da Validity, 91% dos profissionais de marketing dizem que a prontidão dos dados é crítica para adotar IA, mas apenas 21% consideram seus dados de CRM muito bem preparados para as ferramentas de IA que usam ou planejam usar. Enquanto isso, 45% já usam IA agêntica capaz de agir sem revisão humana, e dois terços das organizações aumentaram no último ano o número de decisões de marketing delegadas a agentes autônomos.

Dados de CRM ruins antes significavam limpeza manual e relatórios imprecisos. Agora, um agente de IA pode agir sobre esses erros automaticamente - disparar uma campanha, pontuar um lead, personalizar uma oferta ou realocar orçamento antes que alguém revise a decisão.

Profissionais sabem que os dados não estão prontos

Apenas 26% dos respondentes disseram que mais de três quartos dos dados de CRM da empresa são precisos e completos. Quase metade afirmou que a organização enfrenta dificuldades com a qualidade desses dados.

As consequências já chegam à receita: 62% disseram que dados de CRM ruins provavelmente ou definitivamente custaram receita à organização, por problemas como renovações perdidas, previsões imprecisas, negócios perdidos e campanhas mal direcionadas. Ao mesmo tempo, só 28% têm muita confiança de que o CRM oferece uma visão precisa do desempenho de campanhas e do impacto na receita - ou seja, as empresas acreditam que dados ruins custam dinheiro, mas têm confiança limitada nos dados usados para medir quanto.

A incerteza acompanha os números até as reuniões: quase 69% disseram que um número de receita, pipeline ou desempenho apresentado por eles ou por sua equipe foi contestado ou recuado porque os dados subjacentes estavam errados. Entre executivos do C-level, SVPs/VPs, chefes de departamento e diretores, o índice sobe para quase 75%. Para o argumento central do texto, melhor atribuição e relatórios não resolvem o problema se os dados de clientes, campanhas e receita por baixo deles seguirem questionáveis.

IA transforma erros de dados em decisões de marketing

Cerca de 19% dos respondentes disseram ter apresentado ou agido com frequência sobre uma recomendação gerada por IA que depois suspeitaram estar errada por causa dos dados ruins; outros 43% disseram que isso aconteceu ocasionalmente.

Os números sobem com a senioridade: quase 78% dos executivos do C-level e 92% dos SVPs/VPs disseram ter agido com base em uma recomendação de IA que depois suspeitaram estar errada, contra 41% dos colaboradores individuais.

A lacuna de prontidão também tem um componente organizacional. Apenas 39% dos executivos do C-level, SVPs/VPs, chefes de departamento e diretores disseram que marketing e TI ou RevOps colaboram muito bem para manter os dados utilizáveis nas campanhas; entre gerentes seniores e colaboradores individuais, o índice cai para 27%. A responsabilidade também está indefinida: só 41% afirmaram que a organização tem um time ou responsável dedicado à governança de dados. Os respondentes citaram ainda o mau alinhamento entre marketing, vendas e RevOps e a falta de propriedade interna clara entre as barreiras que impedem os dados de CRM de sustentar o marketing de forma confiável. O resultado é uma combinação desconfortável: mais decisões automatizadas, dados subjacentes questionáveis e a responsabilidade pela manutenção desses dados espalhada entre equipes.

Como fechar a lacuna

Perguntados sobre o que mais aumentaria a confiança nos dados de CRM para estratégia, relatórios e IA, 39% escolheram monitoramento automatizado contínuo, capaz de detectar e corrigir problemas em tempo real. Uma plataforma unificada ficou em segundo lugar, seguida por validação ou enriquecimento de dados por terceiros.

O relatório da Validity entrevistou 500 profissionais de marketing B2B e B2C em julho de 2026, em organizações com pelo menos 100 funcionários, nos Estados Unidos, Reino Unido, Brasil, Austrália e Nova Zelândia.