.jpg)
A fintech sueca passou a incorporar inteligência artificial generativa em diferentes etapas do marketing e estimou que a estratégia gerou US$ 10 milhões em economia em 2024. O número não representa uma simples redução no orçamento de publicidade. A maior parte da economia veio da mudança na forma como a empresa produz imagens e contrata serviços externos.
Esse detalhe é o que torna o caso mais interessante. A história da Klarna não é apenas sobre uma empresa usando Midjourney ou DALL-E para fazer imagens. É sobre uma mudança na economia de produção do marketing.
O primeiro corte aconteceu onde produzir era mais caro
No primeiro trimestre de 2024, a Klarna informou que reduziu em 11% seu orçamento de vendas e marketing, enquanto aumentava o número de campanhas. Segundo a empresa, a inteligência artificial foi responsável por 37% da economia obtida nesse período.
Antes da IA generativa, criar materiais específicos para diferentes ocasiões comerciais poderia exigir novas sessões fotográficas, cenários, profissionais, edição e adaptação. Para uma empresa presente em vários mercados, esse modelo se torna ainda mais caro quando pequenas mudanças precisam ser feitas constantemente.
A Klarna passou a utilizar ferramentas como Midjourney, DALL-E e Adobe Firefly para gerar materiais visuais internamente. Apenas essa mudança foi associada a cerca de US$ 6 milhões em redução de custos de produção de imagens.
O resultado não foi apenas gastar menos. A empresa conseguiu aumentar a frequência de atualização do material visual em seus canais.
Segundo a Reuters, mais de 1.000 imagens foram produzidas nos primeiros três meses de 2024, enquanto o ciclo de desenvolvimento caiu de aproximadamente seis semanas para sete dias.
É aqui que a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de produtividade e começa a alterar a estrutura operacional do marketing.
Seis semanas viraram sete dias
Imagine uma campanha criada para o Dia dos Namorados. No modelo tradicional, produzir uma imagem específica poderia exigir planejamento com antecedência, contratação de fornecedores e várias etapas de aprovação.
Com IA generativa, a Klarna passou a atualizar imagens de forma muito mais frequente, inclusive acompanhando eventos comerciais como Dia dos Namorados, Dia das Mães e campanhas de verão.
Isso muda o que uma equipe de marketing pode considerar viável.
Quando o custo de criar uma nova peça cai drasticamente, campanhas que antes seriam descartadas por serem pequenas ou pouco escaláveis passam a fazer sentido.
O efeito econômico, portanto, não está apenas na redução do preço de cada imagem. Está na possibilidade de produzir mais variações, para mais ocasiões, em menos tempo.
Essa é uma distinção importante. Uma empresa pode economizar usando IA porque produz o mesmo volume por menos dinheiro. Mas pode existir uma economia ainda maior quando a tecnologia permite produzir muito mais sem fazer o orçamento crescer na mesma proporção.
Os US$ 10 milhões não vieram todos das imagens
A Klarna atribuiu aproximadamente US$ 6 milhões à redução dos custos de produção de imagens. Outros US$ 4 milhões vieram da diminuição dos gastos com fornecedores externos de marketing, incluindo serviços de tradução, produção e agências de social media.
Ou seja: a estratégia não consistiu simplesmente em demitir uma equipe e colocar uma IA no lugar.
Ela envolveu uma mudança mais ampla na cadeia de produção.
Parte do trabalho que antes precisava ser comprado externamente passou a ser realizado com ferramentas internas. Isso reduz custos de contratação, encurta prazos e, principalmente, diminui a dependência de terceiros para tarefas que a empresa considera operacionais.
O relatório anual da Klarna posteriormente confirmou que a empresa estimou US$ 10 milhões de economia em 2024 atribuídos ao marketing alimentado por IA. O mesmo documento registra que os gastos com fornecedores externos de marketing caíram US$ 7 milhões no primeiro trimestre de 2024 em relação ao mesmo período do ano anterior, com a companhia atribuindo 37% dessa redução à IA.
Essa confirmação posterior é importante porque mostra que os US$ 10 milhões não ficaram restritos a uma estimativa divulgada em uma entrevista ou comunicado inicial.
O verdadeiro ganho pode estar na estrutura, não na ferramenta
É comum analisar casos de IA pelo software utilizado: ChatGPT, Midjourney, Firefly, Copilot e assim por diante.
No caso da Klarna, porém, a ferramenta é apenas uma parte da história.
O ganho acontece quando a empresa reorganiza o processo ao redor dela.
Um gerador de imagens não economiza milhões sozinho. Ele gera economia quando substitui etapas que anteriormente envolviam fornecedores, tempo, produção física e processos de aprovação.
Essa é provavelmente a parte mais importante do caso para profissionais de marketing.
A pergunta não deveria ser “qual IA podemos usar?”.
Deveria ser:
“Qual etapa do nosso processo custa caro, demora muito e pode ser redesenhada com IA?”
A diferença parece semântica, mas muda completamente a estratégia.
Uma empresa que apenas adiciona IA ao processo antigo pode ganhar alguns minutos. Uma empresa que redesenha o processo pode eliminar etapas inteiras.
A produtividade aumentou junto com o corte
Existe outro detalhe que impede que o caso seja interpretado simplesmente como uma história de redução de custos.
Segundo a Klarna, o orçamento de vendas e marketing caiu 11% no primeiro trimestre de 2024, mas o número de campanhas aumentou.
Esse é o indicador que realmente chama atenção.
Cortar custos é relativamente simples: basta produzir menos.
O desafio é reduzir o custo sem reduzir proporcionalmente a quantidade de trabalho entregue.
Nesse sentido, a IA funcionou como uma espécie de multiplicador de produção. A empresa conseguiu testar e lançar mais peças sem reproduzir a estrutura tradicional de produção para cada uma delas.
É uma lógica muito próxima da automação industrial: o ganho não aparece apenas porque uma tarefa ficou mais barata, mas porque a capacidade total da operação mudou.
Mas existe uma parte da história que a conta de US$ 10 milhões não mostra
Quando uma empresa reduz a dependência de fornecedores externos, o custo desaparece do orçamento da empresa, mas o trabalho não necessariamente desaparece do ecossistema. Ele pode simplesmente mudar de lugar.
Tradução, produção visual, edição e serviços de social media continuam sendo atividades necessárias para o marketing. A questão passa a ser quem executa essas tarefas e com quais ferramentas.
Há também uma segunda tensão: produzir mais não significa automaticamente produzir melhor.
A velocidade de sete dias para uma nova imagem é impressionante, mas uma campanha continua dependendo de estratégia, posicionamento, direção criativa, conhecimento cultural e julgamento humano.
A IA consegue reduzir drasticamente o custo da execução de certas peças. Ela não elimina a necessidade de decidir o que a marca deveria comunicar.
Essa diferença tende a ficar ainda mais importante conforme a geração de conteúdo se torna barata.
Quando qualquer empresa consegue produzir mil imagens, o problema deixa de ser escassez de conteúdo e passa a ser excesso de conteúdo sem diferenciação.
O caso Klarna antecipa uma mudança maior no marketing
A experiência da Klarna sugere que a primeira grande transformação provocada pela IA generativa no marketing pode não ser a criação de campanhas revolucionárias.
Pode ser algo mais silencioso: a queda do custo marginal de produzir marketing.
No modelo tradicional, cada nova campanha adiciona uma série de custos: profissionais, fornecedores, produção, tradução, adaptação e tempo.
Com ferramentas generativas, parte desse custo pode cair significativamente.
Isso cria uma consequência interessante.
Se produzir uma campanha custa menos, uma empresa pode fazer mais testes. Se pode testar mais, consegue descobrir mais rapidamente quais conceitos funcionam. Se aprende mais rápido, o próprio processo de marketing muda.
Nesse cenário, a vantagem competitiva não pertence necessariamente à empresa que tem a melhor ferramenta de IA.
Pertence à empresa que consegue transformar a ferramenta em um sistema de produção melhor.
É justamente por isso que o caso da Klarna merece atenção. Os US$ 10 milhões são o número chamativo, mas a mudança mais relevante está por trás dele.
A fintech não economizou apenas dinheiro com inteligência artificial.
Ela reduziu o preço, o tempo e a complexidade necessários para transformar uma ideia de marketing em uma peça pronta.
E, quando o custo de experimentar cai, a escala da experimentação muda junto.
Para o marketing, talvez essa seja a consequência mais importante da IA.
Fontes consultadas:
- Reuters — “Klarna using GenAI to cut marketing costs by $ 10 mln annually” — 2024. Reuters — matéria sobre a economia de US$ 10 milhões
- Klarna — “IA ajuda a Klarna a reduzir os gastos com agências de marketing em 25% e a executar mais campanhas” — 2024. Klarna — publicação sobre IA no marketing
- Comissão de Valores Mobiliários dos EUA — Klarna Group plc, Relatório Anual / Formulário 20-F — 2025. SEC — relatório anual da Klarna
- Forbes — “Inside Klarna's Marketing 'AI Factory,' Which Could Save $10M In 2024” — 2024. Forbes — análise da estratégia de IA da Klarna
.jpg)
.jpg)
.jpg&description=Klarna economizou US$ 10 milhões com IA no marketing e o segredo está na produção){kind=link}