IA Generativa em 2025: tudo o que você precisa saber

A IA, ou Inteligência Artificial, é uma tecnologia focada no desenvolvimento de sistemas e de algoritmos capazes de realizar tarefas que, normalmente, exigem inteligência humana.

Guia completo da IA generativa

Uma visão geral da IA generativa e como ela funciona para produzir conteúdo

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Essas atividades podem envolver raciocínio, compreensão da linguagem natural, tomada de decisão, resolução de problemas etc. Nesse contexto, a IA generativa enfatiza a criação de conteúdo original de forma autônoma.

Para esclarecer, o campo de estudo da Ciência da Computação teve início por volta de 1950 e evoluiu ao longo dos anos. Hoje, podemos ver sistemas baseados em tecnologia em atividades simples do nosso dia a dia, como as recomendações nas plataformas de streaming, os algoritmos das redes sociais, os assistentes de voz, o reconhecimento facial e por aí vai.

Tem interesse no assunto e quer mergulhar no universo da IA, especialmente no modelo generativo? Continue a leitura!

Kieran Flanagan, SVP de Marketing da HubSpot, afirmou no episódio "Will AI Automate 95% Of What Marketers Do?" que:

“Como profissional de marketing, acho que a IA vai nos ajudar a redefinir nosso trabalho e ter mais impacto do que jamais tivemos antes”.

Ao contrário de outros tipos de IA que se baseiam em previsões e em análises de dados existentes, o tipo de IA generativa é capaz de aprender com grandes volumes de dados e produzir resultados personalizados.

Como a tecnologia funciona?

Agora que você já sabe o que é IA generativa, vale entender que ela utiliza uma combinação de técnicas avançadas. Veja quais são as principais!

Redes neurais

As redes neurais artificiais são estruturas computacionais inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essas redes podem ser treinadas com grandes conjuntos de dados para o aprendizado de padrões e a realização de previsões. Em 2025, essas tecnologias evoluíram significativamente. Segundo pesquisa da AWS divulgada no AWS Summit São Paulo, 9 milhões de empresas brasileiras já utilizam IA sistematicamente, o que representa 40% de todas as empresas do país. O aprendizado de máquina, base da IA generativa, deve ultrapassar US$ 110 bilhões globalmente em 2025, crescendo 30% mais rápido do que outros segmentos de IA.

Aprendizado de máquina

A tecnologia de aprendizado de máquina (ou Machine Learning) é baseada no desenvolvimento de sistemas computacionais que “aprendem” com os dados disponíveis e melhoram o seu desempenho a partir de um novo conjunto de informações. Assim, a máquina consegue tomar decisões de forma autônoma.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O PLN é um campo focado na capacitação de máquinas para que elas consigam entender e interagir com os seres humanos de forma natural. Nesse contexto, entram técnicas de processamento de texto, como tokenização de palavras em unidades significativas, geração de sequências de palavras etc.

Modelos pré-treinados e fine-tuning

Inicialmente, os tipos de IA generativa são treinados com grandes conjuntos de dados para capturar um amplo conhecimento prévio sobre a linguagem e o contexto. Esses modelos previamente treinados podem ser refinados e ajustados para tarefas específicas por meio de uma técnica chamada fine-tuning. Isso permite que o modelo seja adaptado a um objetivo específico.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs — ou redes adversárias generativas — são um tipo específico de arquitetura de rede neural. Elas envolvem a interação entre duas redes: o gerador e o discriminador.

O gerador cria amostras de dados, enquanto o discriminador avalia se essas amostras são genuínas ou geradas. Esse processo de feedback adversarial permite o refinamento contínuo da geração de conteúdo.

Essas são apenas algumas das tecnologias e abordagens utilizadas na IA generativa. À medida que a pesquisa avança, novas técnicas e algoritmos são desenvolvidos para aprimorar ainda mais a capacidade da tecnologia de criar um conteúdo original.

Qual é a diferença entre IA generativa e tradicional?

A Inteligência Artificial é um campo vasto, e a IA Generativa é uma subárea relativamente nova e empolgante nesse contexto. Embora compartilhem algumas características, há diferenças significativas entre elas. Confira!

Capacidade de criação

A principal distinção entre os tipos de IA generativa reside em sua capacidade de criar conteúdo novo e original. Enquanto a IA tradicional geralmente se concentra em tarefas específicas, como classificação, previsão ou otimização, a IA generativa pode produzir texto, imagens, áudio e vídeo semelhantes aos produzidos por humanos.

Flanagan explica:

“Hoje, um profissional de marketing pode usar a IA para fazer um monte de coisas criativas. Certamente, não pode terceirizar 95% do trabalho criativo, mas pode realmente fazer com que um profissional criativo faça muito mais trabalho”.

Escopo e flexibilidade

A IA tradicional geralmente é projetada para executar tarefas específicas com eficiência, como detectar fraudes em cartões de crédito ou recomendar produtos. Por outro lado, a IA generativa é mais versátil e pode ser aplicada a uma ampla gama de tarefas criativas e analíticas.

Treinamento e dados

Ambos os tipos de IA dependem de grandes volumes de dados para treinamento. No entanto, a IA generativa geralmente requer conjuntos de dados ainda maiores e mais diversos. Além disso, enquanto a IA tradicional frequentemente usa um aprendizado supervisionado com dados rotulados, a IA generativa, muitas vezes, emprega técnicas de aprendizado não supervisionado.

Impacto econômico

O potencial econômico da IA generativa é impressionante. Segundo relatório da McKinsey de 2024, 72% das empresas globais já adotaram IA, em comparação com apenas 55% em 2023. No Brasil, o cenário é ainda mais promissor: segundo estudo do Google e da Ipsos de 2024, 54% dos brasileiros já utilizaram IA generativa, colocando o país acima da média global de 48%. Entre as organizações brasileiras que investiram em IA generativa, 86% reportaram aumento na receita anual, com crescimento superior ao de qualquer tecnologia implementada na última década.

Riscos e desafios

Embora promissora, a IA generativa também traz novos riscos. Algumas questões, como imprecisão, violações de privacidade e exposição à propriedade intelectual, são preocupações significativas. Além disso, o seu potencial de disrupção econômica e social em larga escala não pode ser ignorado.

Necessidade de supervisão humana

Ambos os tipos de IA se beneficiam da supervisão humana, mas isso é particularmente crucial para a IA generativa. A sua capacidade de criar conteúdo original pode resultar em resultados inesperados ou até mesmo problemáticos, exigindo uma revisão cuidadosa.

Custo e complexidade

O treinamento de modelos de IA generativa costuma ser mais caro e complexo do que o de modelos de IA tradicional. Isso se deve, em parte, à necessidade de uma infraestrutura computacional mais robusta e de conjuntos de dados mais extensos.

O que é Inteligência Artificial e quais são seus tipos?

Em primeiro lugar, todas as inteligências artificiais têm algo em comum: elas simulam a capacidade humana de pensar e de tomar decisões. No entanto, elas funcionam de maneiras diferentes e até com objetivos distintos. Entenda alguns exemplos de inteligência artificial!

IA Preditiva

A IA Preditiva concentra-se em prever resultados com base em dados históricos. Nesse contexto, entram probabilidades, análises estatísticas, análises de risco, análises de oportunidades etc.

Imagine, por exemplo, o planejamento de campanhas sazonais no e-commerce. A IA Preditiva pode ser usada para gerar inteligência de dados, prever tendências e estimar a demanda do período. Assim, fica mais fácil preparar o estoque, o atendimento, o marketing, entre outros.

IA Descritiva

Já a IA Descritiva busca descrever e entender os padrões presentes nos dados. O setor financeiro utiliza amplamente essa tecnologia na análise de crédito. Processando os dados de todos os clientes, por exemplo, a máquina consegue estabelecer padrões para aumentar a segurança das operações.

Se os comportamentos de determinado usuário se assemelham aos de uma pessoa inadimplente, a Inteligência Artificial identifica o risco e nega o crédito.

IA Generativa

Por outro lado, a IA generativa não só prevê resultados e identifica padrões em um banco de dados pré-existente, mas também cria conteúdos novos e originais, como dito. Se você quiser compor uma música para a pessoa amada, por exemplo, pode usar ferramentas baseadas em IA generativa para criar versos totalmente autorais, sabia?!

Entre as principais soluções disponíveis no mercado, estão:

• ChatGPT — desenvolvido pela OpenAI, lidera o mercado brasileiro com 310,67 milhões de acessos mensais, concentrando 99% do mercado de IA generativa no Brasil;
• Bing Chat — integrado ao mecanismo de busca da Microsoft com GPT-4;
• Google Gemini — sucessor do Bard, agora disponível em português e com integração ao ecossistema Google;
• Claude — modelo da Anthropic conhecido por conversas mais naturais e contexto estendido;
• Perplexity — ferramenta de busca com IA que cita fontes, popular para pesquisas técnicas;
• Jasper — gerador de conteúdo textual personalizado baseado no tom de voz da marca;
• DALL-E e Midjourney — criadores de imagens com IA da OpenAI e Midjourney Inc.;
• HeyGen — transforma texto e blog posts em vídeos de qualidade profissional, com integração à HubSpot.
  
  

Como a IA generativa está transformando a busca online em 2025?

A forma como as pessoas buscam informações online mudou radicalmente com a IA generativa. Em 2025, 60% das buscas no Google terminam sem clique, com os usuários obtendo respostas diretamente por meio de AI Overviews ou de ferramentas como ChatGPT, Claude e Perplexity.

Este fenômeno, conhecido como busca generativa ou AEO (Answer Engine Optimization), representa uma mudança de paradigma. As métricas tradicionais de SEO, como a taxa de cliques (CTR), estão dando lugar a novos indicadores, como a taxa de referência e a densidade de menções — que medem quantas vezes uma marca é citada nas respostas de IA.

No Brasil, o ChatGPT já direciona mais de 6 milhões de visitas mensais a e-commerces, consolidando o país como o 3º maior mercado global de IA. Para profissionais de marketing, isso significa que as estratégias de conteúdo precisam evoluir: não basta mais aparecer no Google; é preciso estar presente nas respostas geradas por IA.

A HubSpot desenvolveu ferramentas específicas para este novo cenário, como o AEO Grader, que analisa como sua marca aparece em buscas com IA generativa.

Como a IA generativa pode ser usada no marketing?

Em 2025, a IA generativa deixou de ser uma novidade para se tornar essencial nas operações de marketing. Segundo pesquisa do Google e do Ipsos, 78% dos profissionais brasileiros utilizam IA no trabalho, principalmente para escrever, fazer brainstorming e resolver problemas. A HubSpot respondeu a essa demanda com o Breeze, um ecossistema completo de IA que integra assistentes e agentes especializados para marketing, vendas e atendimento.

Além de saber o que é IA generativa, é importante saber como usá-la. A seguir, vamos listar algumas estratégias de marketing nas quais ela pode ser aplicada!

Mapeamento de conteúdo

O conteúdo é a base do Inbound Marketing. Afinal de contas, é por meio dele que você atrai clientes em potencial, gera leads e os converte em compradores. A grande questão aqui é que o conteúdo precisa estar alinhado às dores da persona. Tecnologias de IA podem ajudar nesse planejamento, oferecendo sugestões de conteúdo relevantes. O Breeze Content Agent da HubSpot leva este mapeamento a outro nível: ele não apenas sugere temas relevantes, mas também analisa o desempenho do seu conteúdo anterior e os dados do seu CRM para recomendar tópicos que realmente convertem. O agente aprende continuamente com os resultados de suas campanhas, refinando suas sugestões ao longo do tempo.

Geração de conteúdo

A IA generativa não apenas sugere temas, mas também redige textos inteiros, autorais e relevantes. Aliás, o uso da tecnologia na produção de conteúdo é uma das tendências da Web 3.0.

Basta que você dê o comando com o tema, a persona, o tom de voz e as demais informações pertinentes. Nesse contexto, é possível gerar conteúdos para:

• blog post;
• sequências de fluxo de nutrição;
• newsletter;
• posts para as redes sociais;
• carta de vendas.

Em 2025, a IA também revolucionou a criação de conteúdo visual. O Marketing Studio da HubSpot permite transformar um único conteúdo em múltiplos formatos por meio do Content Remix for Video, convertendo vídeos em clipes, áudio e conteúdo escrito. A integração com HeyGen transforma blog posts em vídeos de qualidade profissional automaticamente, enquanto o Breeze Social Media Agent sugere posts personalizados para cada rede social, analisando o desempenho anterior e identificando os melhores horários de publicação.

Otimização de campanhas

A IA generativa pode analisar e otimizar campanhas de marketing em tempo real. Em outras palavras, ela pode identificar padrões, segmentar audiências com mais precisão, prever resultados e ajustar as estratégias para obter melhores retornos.

Entre as ferramentas de otimização, estão os testes A/B. No caso, em vez de criar versões manuais para comparação, é possível usar tecnologia para gerar variações de anúncios automaticamente.

Criação de conteúdo visual

A IA generativa está revolucionando a forma como criamos conteúdo visual, oferecendo novas possibilidades para designers, profissionais de marketing e criadores de conteúdo. Desde logotipos até vídeos promocionais, a tecnologia está transformando o processo criativo.

Há, portanto, uma modificação profunda na criação de conteúdo visual, o que aumenta a eficiência, a personalização e a criatividade dos materiais. Inclusive, à medida que a tecnologia evoluir, provavelmente se tornará uma ferramenta essencial no arsenal de qualquer talento de Marketing e Design.

A HubSpot integrou essas capacidades ao Loop Marketing, nosso novo framework para crescimento na era da IA. O Loop substitui o funil linear tradicional por um ciclo contínuo de quatro estágios: Verbalizar (definir identidade de marca), Orientar (personalizar mensagens), Ampliar (distribuir conteúdo em múltiplos canais) e Refinar (analisar e otimizar). Este modelo reflete como os consumidores realmente interagem com marcas em 2025: de forma não linear, por meio de múltiplos pontos de contato e plataformas.

Pense bem: se você consegue gerar uma imagem com um comando simples, é possível poupar todo aquele tempo gasto para montar uma peça publicitária, não é mesmo? Pois bem, a lógica é essa!

A IA generativa de imagens ou de outros recursos atua em uma velocidade que nenhum humano consegue acompanhar. Logo, é possível agilizar todos os processos da empresa. 

A seguir, vamos explicar melhor os benefícios de usar a tecnologia!

1. Criatividade e originalidade

Conforme já explicamos por aqui, a IA generativa tem a capacidade de gerar conteúdo original e criativo. Ela pode produzir combinações, sugerindo ideias para escrever e para vencer o bloqueio criativo em outras áreas, como design, arte, música e mais. Isso permite que as empresas se destaquem e ofereçam experiências únicas aos seus clientes.

2. Personalização

Com base em dados e preferências dos usuários, a Inteligência Artificial Generativa consegue gerar conteúdo adaptado às necessidades de cada cliente. Esse cuidado é fundamental para criar interações personalizadas e significativas, de modo a aumentar a satisfação do público e aprimorar os resultados de marketing.

Isso, quando combinado à supervisão humana, pode gerar resultados muito mais interessantes. Kieran explica que:

"É aí que realmente importa ser um profissional de marketing incrível que entende seu cliente, como trazer os pontos de dor de seus clientes à vida de uma maneira muito criativa, humorística e provocativa".

Acredite: a criatividade da IA, com um toque humano, pode levar as criações a novos patamares!

3. Eficiência operacional e escalabilidade

A IA generativa pode automatizar e acelerar diversos processos da empresa. Isso é especialmente útil em algumas áreas, como produção de conteúdo, design, publicidade e marketing, em que a demanda por criação em alto volume é constante.

Toda essa agilidade permite escalar as operações sem precisar contratar mais gente. Dessa forma, é possível direcionar o capital humano para tarefas que gerem maior valor agregado.

4. User Experience (UX)

Criar conteúdos personalizados é essencial para garantir boas experiências aos usuários. E é justamente isso que a Inteligência Artificial faz.

Ao fornecer interações mais personalizadas, relevantes e envolventes, a sua empresa consegue criar experiências mais interativas e atraentes. Assim, é possível aumentar o envolvimento dos usuários e fortalecer o relacionamento do consumidor com a marca.

Quais são os riscos da IA generativa?

Não há dúvidas de que a Inteligência Artificial Generativa tem grande potencial para otimizar negócios. Por outro lado, o uso da tecnologia também traz alguns riscos.

Só para você ter uma ideia, um dos nomes mais importantes do mercado de IA, Geoffrey Hinton, largou o seu emprego na Google com certo arrependimento de sua participação na popularização da tecnologia. Neste ano, essas preocupações se tornaram mais concretas. Pesquisa da McKinsey mostra que a imprecisão e a violação de propriedade intelectual são os riscos mais citados pelas organizações. No Brasil, está em desenvolvimento um framework legal específico para IA pelo governo federal, buscando equilibrar inovação e proteção de direitos. A HubSpot aborda estas questões com a nossa página de segurança e confiança, que explica como o Breeze interage com dados, mantendo o usuário com controle total sobre as informações e os processos.

Aliás, as preocupações do especialista não são infundadas. A seguir, vamos explicar melhor os riscos da IA generativa!

Deepfake

A desinformação está entre os principais receios de Geoffrey. De acordo com o ex-diretor de tecnologia do Google, essa geração de conteúdos desenfreada pode resultar em muitas imagens e textos falsos. Como a Inteligência Artificial é bem convincente, pode ficar cada vez mais difícil identificar na web o que é verdade e o que é mentira.

Por exemplo: é possível usar a tecnologia para trocar os rostos das pessoas, sincronizar a fala, simular vozes e por aí vai. Uma pessoa mal-intencionada pode manipular um vídeo e inserir palavras que não foram ditas "na boca" de um indivíduo influente.

Além da desinformação em larga escala, há riscos de conteúdos destinados a phishing, fraudes, assédio e até atividades criminosas. Ferramentas de detecção de deepfakes já evoluíram significativamente, mas a corrida entre criação e detecção continua. Empresas responsáveis, como a HubSpot, implementam salvaguardas em suas ferramentas de IA para prevenir uso malicioso, exigindo verificação de identidade e marcando conteúdo gerado por IA quando apropriado.

Reprodução de vieses preconceituosos

A IA generativa aprende com dados existentes. Se esses dados estiverem repletos de preconceitos ou discriminação, o sistema reproduz esse padrão inadequado no conteúdo gerado. Isso pode resultar na criação de conteúdo discriminatório ou prejudicial, reforçando estereótipos e excluindo minorias.

Direitos autorais

Já falamos diversas vezes por aqui que a tecnologia é capaz de criar conteúdo autorial. Por outro lado, esses textos são produzidos a partir de uma base de dados e por autores conhecidos.

Imagine, por exemplo, uma criação de imagens com IA generativa no estilo de um artista específico. Apesar de a produção não ser uma obra de arte autoral, ela incorpora traços da identidade do artista, entende? Aliás, nos Estados Unidos, algumas personalidades já se rebelaram contra as plataformas e ajuizaram ação pública na justiça para evitar a apropriação.

Afinal de contas, as ferramentas de IA generativa criam novas obras sem obter consentimento, dar crédito ou oferecer compensação ao autor. É por isso que há uma grande discussão sobre os direitos autorais das novas obras.

Fechamento de postos de trabalho

Geoffrey Hinton trouxe mais uma preocupação com implicações de longo prazo: a tecnologia pode levar algumas pessoas a perder o emprego. O especialista alerta sobre uma possível extinção da humanidade, uma vez que as ferramentas de Inteligência Artificial estão cada vez mais autônomas.

Essa é uma questão polêmica porque, desde a Primeira Revolução Industrial, discute-se a substituição de trabalhadores por máquinas. Mas o fato é que essa é uma evolução natural e, à medida que as tecnologias são aperfeiçoadas, algumas profissões se tornam obsoletas.

Em contrapartida, novas carreiras surgem, e os profissionais afetados precisam se reinventar. Isso vale para todas as áreas, inclusive para quem trabalha com marketing.

Como a IA está transformando os negócios?

As previsões feitas anos atrás agora se tornaram realidade em 2025. O que parecia futurista está acontecendo hoje: segundo estudo da Hostinger, o mercado global de IA deve atingir US$ 305,9 bilhões até o final de 2024 e continua crescendo a uma taxa de 28,46% ao ano. No Brasil, o cenário de adoção superou as expectativas, posicionando o país como líder no uso de IA generativa entre as grandes economias.

Vamos explorar as principais tendências esperadas para os próximos anos!

Automação generalizada

A IA promete automatizar uma parcela significativa das tarefas em diversas ocupações. Conforme afirma Flanagan no episódio:

“Houve uma citação lançada esta semana ou na semana passada que acredita que isso acontecerá até 2029, onde a IA será muito mais inteligente do que qualquer outro humano no planeta, o que significa que é melhor em fazer nosso trabalho do que nós, e esperamos que ela nos mantenha por perto para que possamos ainda ajudar a IA”.

Esta visão já é parcialmente realidade com os Breeze Agents da HubSpot. Estes agentes de IA executam fluxos de trabalho completos de ponta a ponta: o Customer Agent resolve automaticamente mais de 50% dos tickets de suporte, o Prospecting Agent pesquisa prospects e envia contatos personalizados, e o Social Media Agent cria estratégias completas para redes sociais. Diferente de ferramentas pontuais, estes agentes aprendem continuamente e melhoram com cada interação, funcionando como verdadeiros colegas de equipe digitais

No entanto, essa transformação também suscita questões sobre o futuro do trabalho e a necessidade de requalificação da força de trabalho para se adaptar às novas demandas do mercado.

Personalização avançada

A IA permitirá experiências altamente personalizadas em diversos setores, do varejo à saúde. Algoritmos sofisticados analisarão grandes volumes de dados para oferecer recomendações e serviços sob medida a cada indivíduo.

Além disso, todo esse movimento sincronizará habilidades artificiais e humanas. Kieran explica:

“É isto que acho que vai ser o tipo de agência que veremos no futuro: agências especializadas em IA geridas por um pequeno grupo de profissionais de marketing incríveis com experiência profunda, que sabem como treinar os modelos, treinar os agentes, usar os agentes para realmente automatizar muito do trabalho dos clientes”.

A HubSpot materializou esta visão com o Smart CRM. Além de capturar todas as interações com clientes, o sistema agora analisa automaticamente o que tudo significa e sugere ações subsequentes. O Breeze Data Agent responde perguntas personalizadas sobre seus clientes pesquisando em chamadas, e-mails, documentos e até na web, reunindo insights que antes exigiriam horas de trabalho manual. Com o Breeze Intelligence, dados de clientes são automaticamente enriquecidos e mantidos atualizados, garantindo que a personalização seja baseada em informações precisas.

Inovação acelerada

A IA impulsionará o desenvolvimento de novos produtos e serviços em ritmo sem precedentes. Empresas poderão usar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar tendências de mercado e prever demandas futuras.

Startups e grandes corporações se beneficiarão da capacidade da IA de processar e analisar enormes quantidades de dados, identificando oportunidades de inovação que, antes, passariam despercebidas. Essa aceleração da inovação deve resultar em ciclos de desenvolvimento de produtos mais curtos e em maior diversidade de soluções disponíveis no mercado.

Como Kieran explica:

“Existem três eras de IA que acredito que passaremos. Há a era do assistente, onde a IA é como um estagiário, ajudando-nos a fazer o trabalho. Há a era da IA como par, onde ela pode fazer o trabalho tão bem quanto eu, e agora posso ter extensões de mim mesmo e uma equipe de agentes de IA. E então, a IA como condutor, que é realmente aonde queremos chegar, aonde muitas empresas estão tentando chegar, em que a IA é muito melhor em um trabalho do que qualquer humano”.

Transformação da saúde

Prevê-se que a IA revolucionará os diagnósticos e os tratamentos médicos. Sistemas de IA poderão analisar imagens médicas com precisão superior à dos radiologistas humanos, identificando doenças em estágios iniciais.

A IA também auxiliará no desenvolvimento de novos medicamentos, simulando interações moleculares e prevendo efeitos colaterais com maior eficiência do que os métodos tradicionais. Além disso, assistentes virtuais de saúde poderão monitorar pacientes continuamente, alertando médicos sobre mudanças em seu estado de saúde e sugerindo intervenções precoces.

Educação adaptativa

Sistemas de IA personalizarão o aprendizado de cada estudante, adaptando o conteúdo e o ritmo de ensino às necessidades individuais. Isso permitirá uma educação mais eficaz e inclusiva.

Plataformas de aprendizado online utilizarão a IA para identificar lacunas de conhecimento e recomendar recursos educacionais específicos para cada aluno, melhorando seu potencial de aprendizagem. Professores serão auxiliados por assistentes de IA que poderão gerar materiais didáticos personalizados, avaliar trabalhos e fornecer feedback detalhado, permitindo que se concentrem mais na orientação e na mentoria dos alunos.

No contexto empresarial, esta mesma lógica se aplica ao treinamento corporativo. O Breeze Assistant da HubSpot funciona como um mentor personalizado, adaptando-se ao estilo de trabalho de cada usuário e lembrando as preferências ao longo do tempo. Empresas também podem criar assistentes personalizados treinados com conhecimento específico do negócio através do Breeze Studio, garantindo que cada equipe tenha acesso à expertise relevante sob demanda.

Como a HubSpot pode ajudar?

A HubSpot desenvolveu um ecossistema completo de IA chamado Breeze, além de mais de 200 atualizações de produto focadas em criar equipes híbridas de humanos e IA.

Breeze: IA que conhece seu negócio

Diferentemente de ferramentas genéricas de IA, o Breeze trabalha com todos os seus dados — CRM, chamadas, e-mails e documentos — fornecendo respostas e ações contextualizadas para sua empresa específica. O ecossistema Breeze inclui:

Breeze Assistant: Seu companheiro pessoal de IA gratuito que entende o contexto do seu negócio. Acessa dados do CRM e aplicativos conectados (Google Workspace, Microsoft 365, Slack) para ajudar com a preparação de reuniões, a criação de conteúdo e a análise estratégica. Disponível gratuitamente para todos os usuários da HubSpot.

Breeze Agents: Colegas de equipe digitais que automatizam fluxos de trabalho completos:

• Customer Agent: Atende clientes 24/7, resolvendo automaticamente mais de 50% dos tickets
• Prospecting Agent: Pesquisa prospects, monitora sinais de compra e envia contatos personalizados
• Content Agent: Cria e escala conteúdo para blogs, podcasts, cases e redes sociais
• Social Media Agent: Desenvolve estratégia de redes sociais e sugere posts otimizados
• Knowledge Base Agent: Transforma tickets em artigos de base de conhecimento automaticamente
• Data Agent: Pesquisa e responde perguntas personalizadas sobre seus clientes

Breeze Marketplace e Studio: Descubra, instale e personalize agentes de IA sem programação. Crie assistentes especializados treinados com conhecimento específico do seu negócio.

Ferramentas adicionais de IA no Marketing

Além do Breeze, a HubSpot oferece:

• Assistente de Campanhas: Ferramenta gratuita que gera conteúdo para landing pages, e-mails e anúncios
• Marketing Studio: Transforma conteúdo existente em múltiplos formatos (Content Remix for Video)
• AEO Grader: Analisa como sua marca aparece em buscas com IA generativa
  
  

Loop Marketing: O framework para crescimento com IA

A HubSpot também lançou o Loop Marketing, um novo framework que substitui o funil linear tradicional por um ciclo contínuo de crescimento:

1. Verbalizar: Defina identidade de marca com IA
2. Orientar: Personalize mensagens em escala
3. Ampliar: Distribua conteúdo em múltiplos canais
4. Refinar: Analise e otimize continuamente

Este modelo reflete como os consumidores realmente interagem com as marcas em 2025: de forma não linear, por meio de múltiplos pontos de contato.

Comece hoje mesmo

Você pode começar gratuitamente com o Breeze Assistant e o Assistente de Campanhas. Os Breeze Agents estão disponíveis nas edições Professional e Enterprise e funcionam com o sistema de créditos da HubSpot.

Solicite uma demonstração do Breeze para ver como a IA pode transformar suas operações de marketing, vendas e atendimento.