Produzir publicidade digital em escala global deixou de ser sobre uma campanha de destaque e passou a ser uma questão de volume, velocidade e consistência. Para marcas de consumo presentes em dezenas de mercados, o desafio não é apenas a criatividade, mas manter o fluxo constante de conteúdo sem repetir ciclos caros de produção.
Essa pressão tem levado grandes empresas a testar onde a IA se encaixa no trabalho cotidiano de marketing. Na L’Oréal, ferramentas criativas geradas por IA são usadas para apoiar partes do processo de publicidade digital, principalmente em vídeo e conteúdo visual. O objetivo não é substituir equipes humanas, mas reduzir atritos num sistema que exige renovação constante.
Essa mudança oferece uma visão prática de como a adoção de IA empresarial está se desenrolando em funções criativas, onde velocidade e controle são tão importantes quanto a originalidade.
Escalar conteúdo sem aumentar a produção
Para um grupo global de beleza, publicidade digital deixou de ser um exercício sazonal. Conteúdo é necessário de forma contínua em redes sociais, e-commerces e campanhas regionais, muitas vezes com pequenas variações de idioma, formato ou ênfase visual.
Modelos tradicionais de produção têm dificuldade para acompanhar. Cada novo ativo costuma demandar planejamento, filmagem, edição e aprovação. Elementos de imagem e vídeo gerados por IA permitem reaproveitar material antigo e estender seu uso para novos formatos sem recomeçar do zero a cada vez.
Na L’Oréal, as ferramentas de IA ajudam a gerar ou adaptar conteúdo visual para canais digitais específicos. Isso inclui o polimento de imagens e vídeos, a modificação de formatos e a criação de versões para diferentes plataformas. As equipes humanas continuam a orientar a direção criativa e aprovar o material final, mas a IA acelera o intervalo entre a ideia e a entrega.
O valor prático não está em produzir algo totalmente novo, e sim em gerar conteúdo utilizável em quantidade suficiente para acompanhar o ritmo da publicidade digital.
Por que a L’Oréal mantém controle rigoroso sobre a IA criativa
Uma razão para que grandes marcas avancem com cautela no uso de IA em trabalhos criativos é o risco à marca. Identidade visual, tom e mensagem são rigidamente regulados, e pequenas inconsistências podem ser ampliadas quando o conteúdo é distribuído em grande escala.
Em vez de delegar decisões criativas, empresas como a L’Oréal usam a IA como uma camada de suporte. O material gerado pela IA é examinado, ajustado e aprovado dentro de fluxos de trabalho já existentes. Isso mantém a responsabilização nas mãos das equipes internas e das agências externas, enquanto preserva ganhos de eficiência.
Essa abordagem reflete um padrão mais amplo na adoção de IA empresarial: as ferramentas são inseridas em processos que já existem, em vez de redesenhar como as decisões são tomadas. No marketing, isso frequentemente significa que a IA auxilia na produção, não na definição da voz da marca.
Custo, velocidade e repetibilidade
Orçamentos de publicidade digital estão sob pressão, mesmo para grandes grupos de consumo. Preços de mídia variam, plataformas mudam restrições e o público espera atualizações constantes. A IA oferece um caminho para absorver parte dessa pressão, reduzindo o custo marginal de produzir ativos adicionais.
Reaproveitando filmagens e aplicando melhorias baseadas em IA, as marcas conseguem esticar o valor de cada sessão de gravação. Isso é especialmente relevante quando campanhas precisam ser alteradas rapidamente ou quando equipes locais desejam ativos específicos, sem contar com toda a estrutura de produção.
O efeito não aparece como uma grande redução de custo em um único ponto, mas como economias incrementais em centenas de pequenas decisões. Com o tempo, essas economias influenciam como equipes de marketing planejam campanhas e alocam seus gastos.
O que isso diz sobre a maturidade da IA empresarial
O uso de IA geradora pela L’Oréal é menos um experimento e mais um ajuste operacional. As ferramentas são empregadas em situações em que a saída é previsível, a qualidade pode ser medida e erros podem ser detectados antes da divulgação.
Isso espelha a forma como a IA vem sendo adotada em várias funções empresariais. Em vez de um uso amplo e aberto, as companhias identificam tarefas específicas onde a IA pode ajudar de maneira confiável sem introduzir riscos adicionais. No marketing, essas tarefas costumam ficar entre o conceito criativo e a distribuição final.
A abordagem também ressalta uma limitação importante: a IA funciona melhor em ambientes com dados, regras e processos de revisão já estabelecidos. A liberdade criativa permanece com as pessoas; a IA serve para dar escala.
Implicações para equipes de marketing
Para líderes de marketing, a lição não é que a IA substituirá agências ou criativos internos. É que modelos de produção concebidos para ciclos mais lentos estão se tornando difíceis de sustentar.
As equipes são cobradas por entregar mais conteúdo, com maior frequência, orçamentos mais apertados e prazos mais curtos. Ferramentas de IA oferecem um meio de gerenciar essa demanda, desde que se ajustem aos controles e expectativas existentes.
Isso exige novas regras de governança. Equipes de marketing precisam definir claramente onde a IA pode ser utilizada, como os resultados serão revisados e quem permanece responsável pelas decisões finais. Sem essa estrutura, ganhos de eficiência podem ser rapidamente neutralizados por riscos.
O sinal para a adoção de IA nas empresas
O que se destaca na abordagem da L’Oréal é a contenção: a IA é aplicada onde reduz atritos, não onde transforma o papel das equipes criativas. Isso facilita a integração em organizações grandes com processos estabelecidos e salvaguardas de marca.
À medida que mais empresas buscam ganhos de produtividade com IA, padrões semelhantes surgem. A IA torna-se parte do fluxo de trabalho, não o centro das atenções. O sucesso é medido em tempo economizado e consistência mantida, não em novidade.
Por enquanto, o trabalho criativo gerado por IA segue sendo um apoio na publicidade empresarial. Seu impacto real está em como altera silenciosamente a economia da produção de conteúdo, ativo por ativo.
