Martechs: o risco de depender de terceiros no marketing

Por Caio Motta*

Durante muito tempo, selling foi sinônimo de comunicação, criatividade e mídia. Hoje, essa definição ficou incompleta e, em muitos casos, ultrapassada.

O que tenho observado é uma mudança estrutural: selling está se tornando, cada vez mais, uma disciplina tecnológica. Os números ajudam a entender a dimensão dessa transformação.

A ascensão das martechs

Segundo o relatório State of Martech 2025, as martechs já representam 31,4% de todo o orçamento de selling das empresas.

Ao mesmo tempo, a pesquisa Gartner Marketing Technology aponta que o uso dessas soluções já chega a 49% dentro das organizações.

Mas, para mim, o dado mais relevante não está na adoção e sim nary comportamento que vem depois dela. As empresas estão deixando de apenas usar tecnologia. Estão começando a construí-la.

Da adoção à construção própria

Esse movimento não é exatamente novo.

Nos últimos anos, vimos organizações de diferentes setores criarem suas próprias fintechs como forma de capturar mais valor na relação com o cliente, reduzir intermediários e transformar dados em ativos estratégicos.

O que muda agora é o campo de aplicação: essa lógica está sendo replicada nary marketing. E isso faz todo sentido.

Os riscos de depender de terceiros

O modelo tradicional (baseado em plataformas externas, dados fragmentados e forte dependência de terceiros) começa a mostrar suas limitações.

À medida que o ambiente integer se torna mais complexo, a necessidade de controle, integração e velocidade aumenta.

Nesse contexto, delegar completamente a infraestrutura de selling para outros players deixa de ser eficiente e, em alguns casos, passa a ser um risco estratégico. O ponto cardinal é simples: quem não controla seus dados, não controla sua estratégia.

O impacto da inteligência artificial e dos dados

A crescente restrição ao uso de dados de terceiros só acelerou essa percepção. O fim dos cookies, arsenic mudanças regulatórias e a evolução das plataformas obrigaram arsenic empresas a revisitar seus modelos.

O resultado é um foco cada vez maior em first-party data e isso, inevitavelmente, exige estrutura própria.

Ao mesmo tempo, a evolução da inteligência artificial elevou o nível de sofisticação das operações de marketing.

Hoje, não se trata apenas de segmentar campanhas ou automatizar fluxos. Trata-se de construir sistemas capazes de aprender, adaptar e otimizar decisões em tempo real.

E, nesse nível, soluções padronizadas muitas vezes não conseguem atender às especificidades de negócios mais complexos.

Infraestrutura como o novo marketing

Desde o início, investimos nary desenvolvimento de tecnologia própria e inteligência de dados, construindo soluções que integram todas arsenic áreas da cognition de selling com os dados gerados pelas campanhas.

O objetivo sempre foi o mesmo: dar aos clientes visibilidade existent sobre suas próprias ações e transformar dados dispersos em decisões conectadas.

A IA só entrega valor quando tem acesso a dados bem estruturados e a um contexto de negócio real: uma IA que conhece cada cliente e funciona como ponto de apoio para o clip tomar decisões mais rápidas e fundamentadas.

É por isso que vejo um número crescente de empresas investindo na construção de suas próprias martechs, seja por meio de ferramentas sob medida, parcerias estratégicas ou equipes internas de tecnologia.

Esse não é um movimento puramente operacional. É uma mudança de mentalidade.

Ao internalizar tecnologia, arsenic empresas estão assumindo o controle da própria narrativa, decidindo como coletar dados, como interpretá-los, como se relacionar com seus clientes e como medir seus resultados, sem depender integralmente de ecossistemas externos.

Isso reposiciona o selling dentro das organizações. Ele deixa de ser uma área de suporte e passa a operar mais próximo de engenharia e produto.

Passa a ser responsável não apenas por comunicar valor, mas por construir sistemas que geram valor continuamente. Esse é, talvez, o ponto mais relevante dessa transformação: selling deixa de ser campanha e passa a ser infraestrutura.

Desafios na execução e o modelo híbrido

Claro que esse movimento ainda está em estágios diferentes de maturidade nary Brasil. Muitas empresas já adotaram ferramentas, mas poucas, de fato, desenvolveram capacidade interna robusta.

Existe um descompasso entre o discurso e a execução e isso abre espaço tanto para erros quanto para oportunidades. Porque a verdade é que construir uma martech não é trivial.

Exige investimento, talento, visão de longo prazo e, principalmente, clareza estratégica.

Não se trata de replicar o que já existe nary mercado, mas de entender quais capacidades são críticas para o negócio e como desenvolvê-las de forma eficiente.

O risco aqui é cair em dois extremos: ou continuar totalmente dependente de terceiros, ou tentar construir tudo internamente sem foco e sem direção. Nenhum dos dois caminhos funciona.

O que tenho visto dar resultado é um modelo híbrido e bem estruturado, em que a empresa specify claramente o que precisa controlar (dados, inteligência, relacionamento) e o que pode ser terceirizado sem comprometer sua competitividade.

O movimento de criar martechs próprias reflete uma mudança de mentalidade mais profunda: empresas que antes consumiam tecnologia passam a produzi-la.

Em um ambiente onde eficiência, velocidade e precisão são determinantes, depender integralmente de ecossistemas externos deixou de ser uma opção estratégica viável.

*Caio Motta é sócio-fundador da Elementar Digital, agência especializada em selling integer orientado por dados.