Novos Modelos de IA Apresentam Mais Erros, Alertam Especialistas

Nas últimas semanas, um debate crescente tem tomado conta do universo do marketing digital orientado por dados: os modelos de IA mais recentes são menos precisos que suas versões anteriores. De acordo com levantamentos realizados por pesquisadores do setor, as taxas de erro chegam a 79% em testes comparativos, especialmente quando observamos outputs em tarefas de linguagem natural, classificação de intenção e decisões contextuais automatizadas.

Para empresas B2B com ciclos de vendas complexos, que dependem de tecnologia para acelerar o pipeline comercial com previsibilidade, este é um alerta importante. Enquanto a Inteligência Artificial (IA) continua sendo catalisador de eficiência quando bem utilizada, confiar cegamente em qualquer entrega automatizada – sem validações robustas – pode custar caro.

Por que os Modelos de IA Estão Errando Mais?

Há três causas principais destacadas por especialistas que explicam por que os sistemas de IA mais recentes são menos precisos que suas versões anteriores:

• Mudanças nos métodos de treinamento: Modelos como LLMs (Large Language Models) estão sendo ajustados com datasets mais amplos, mas com critérios de refinamento menos rigorosos.
• Aumento da complexidade dos prompts: Com usuários mais avançados, os modelos enfrentam desafios em compreender contextos profundos e nuances técnicas.
• Atualizações frequentes sem testes regressivos suficientes: A velocidade com que os modelos são lançados está comprometendo a confiabilidade.

Esses pontos se interconectam e explicam por que vemos mais erros hoje em entregas que, anteriormente, pareciam “resolvidas”. Para as estratégias de Growth Marketing orientadas à performance, isso exige atenção redobrada na implantação e no monitoramento contínuo.

IA no Marketing Digital B2B: O Que Ainda Funciona e o Que Precisa de Cuidado

Na Beatz, muitos projetos que operamos no ecossistema B2B contam com funcionalidades de IA integradas em fluxos de automação, personalização de campanhas e recomendação de conteúdo. O core, entretanto, sempre foi a combinação de:

• Dado estruturado (via CRM e analytics avançado)
• Layer de inteligência de negócios (BI em dashboards integrados)
• Ação operacional criativa (com senso crítico humano)

Ao substituir julgamento humano completamente por algoritmos – especialmente modelos de IA mais recentes e menos testados –, o risco de decisões incorretas cresce. Alguns exemplos práticos:

“Automação de pré-vendas com IA classificando leads frios erradamente como Sales Qualified Leads (SQLs), gerando reuniões ineficientes e impacto no CAC.”

“Recomendações de palavras-chave feitas via IA com erro de correspondência semântica, levando investimentos em tráfego pago a segmentos equivocados.”

Exemplo Prático: Score de Leads via IA Tradicional x IA Atual

Para ilustrar como a precisão caiu em algumas operações, testamos dois modelos em um projeto onboarding:

Configuração:

• Base de 500 leads capturados por campanha inbound com formulário estruturado
• Atributos monitorados: cargo, timing, engajamento com e-mails, fonte de aquisição

Resultado:

Modelo	Taxa de acerto no score de SQL	Erro médio
IA versão 2022 (modelo finetuned interno)	87%	13%
IA versão 2024 (modelo comercial mais recente)	61%	39%

A diferença é alarmante. Em casos concretos de CRM scoring, as taxas de erro chegam a 79% em testes com dados multivariados não estruturados.

Como mitigar riscos: estrutura baseada em validação ativa

Quando tratamos de campanhas em larga escala para gerar MQLs com potencial real de closing, recomendamos estruturar a automação com uma lógica de dupla checagem entre IA e variáveis de negócio.

Exemplo de automação via Make ou Zapier + IA com validação:

Trigger: Novo lead no RD Station
↓
Filtro: Cargo contém "Marketing" OU "Comercial"
↓
Script Python via webhook:
  Analisa engajamento histórico
  Usa modelo IA para prever SLA
↓
Validação:
  Se SLA > 60%, envia para CRM
  Se SLA < 60%, envia para fluxo de nutrição

Neste exemplo, mesmo com uso da IA para sugestão de score, a decisão final é condicionada a métrica hard (SLA) e regras do negócio.

Tráfego Pago + IA: Os erros escondidos nas recomendações automatizadas

Plataformas como Google Ads e Meta Ads oferecem sugestões automáticas com aprendizado de máquina (smart bidding, segmentações amplas, recomendações de palavra-chave). Porém, mesmo esses algoritmos praticam erros críticos quando não encontram dados históricos suficientes.

Relato comum: conta B2B com ciclo de venda médio de 90 dias, usando segmentação ampla recomendada por IA. Resultado: CPA até 3x maior em comparação a campanha pareada com lookalike manual baseado em lista limpa de Salesforce.

O que funciona melhor:

• Construir audiências com dados enriquecidos por CRM
• Usar IA como apoio, nunca como executor único das decisões
• Monitorar por meio de dashboards especializados em performance B2B

SEO e conteúdos gerados por IA: riscos ocultos de performance

Com a popularização de ferramentas como ChatGPT, muitas empresas têm criado conteúdos de blog em escala. Mas o que os especialistas em SEO técnico com foco em escalabilidade alertam é que a IA atual pode inserir erros conceituais, citações falsas, e plagiar trechos sem correlação direta.

Exemplo de snippet problemático gerado por IA:

“O Google Trends tem uma API exclusiva para exportar dados de palavras-chave retroativamente por até 24 meses.”

Fato: Isso não é verdade. Esse tipo de erro técnico já impactou empresas com bom ranqueamento orgânico.

Solução:

Em projetos estruturados pela Beatz, utilizamos pipeline híbrida:

• Planejamento de conteúdos com dados de Search Console + BI interno
• Geração inicial com IA apenas como framework
• Revisão e curadoria editorial humana com contexto de negócio

Como integrar IA com performance e manter confiabilidade

Com base em centenas de projetos implementados, criamos um framework de decisão baseado em score de confiabilidade:

Framework Richard Score de Confiança para IA:

Critério	Peso (%)	Ponto de atenção
Fonte de dados	30%	É interna ou pública geral?
Capacidade de validação	25%	Tem lógica de backtest/benchmark?
Escopo de uso	20%	Pode causar impacto comercial direto?
Histórico de erros	15%	Quantas falhas já identificadas?
Autoajuste	10%	Modelo aprende com iteração?

Empresas que adotam essa abordagem conseguem reduzir significativamente a dependência cega da IA comercial e manter performance previsível mesmo com oscilações no mercado de algoritmos. Afinal, sistemas de IA mais recentes são menos precisos que versões anteriores principalmente por falta de controle contextual. Negócios inteligentes não podem se arriscar.