A IA vai tirar o seu emprego em marketing, e todo mundo na sua agência precisa aprender a construir com ela? A resposta honesta para a segunda pergunta é não, e acertar nisso torna a primeira pergunta bem menos assustadora. Todo mundo se beneficia da IA. Nem todo mundo precisa construí-la.
A ansiedade tem fundamento. Em um town hall durante o evento AI Marketing Strategies, executivos admitiram à Digiday que alguns empregadores estão evitando ativamente contratar pessoas de nível de entrada, à medida que a IA absorve o trabalho júnior. O dono de uma agência de performance de pequeno a médio porte disse: “Faz tempo que não contratamos recém-formados, e não espero que voltemos a contratar.” Enquanto isso, uma pesquisa da Gartner noticiada pela Marketing Dive constatou que, entre 1.303 líderes seniores de marketing, 18% já eliminaram algumas posições por causa da IA e 16% criaram novos cargos.
Diante disso, muitos líderes de agência recorrem à mesma solução: fazer de todos construtores de IA. O fundador de uma agência tentou exatamente isso e contou, em uma sessão sobre adoção de IA em Singapura nesta semana, por que não faria de novo.
O que acontece quando uma agência faz da IA o trabalho de todos?
A agência dele, com cerca de 20 pessoas, deu a todos uma conta de código própria: estrategistas e criativos, mas também RH e financeiro. Reservaram 20% da semana para isso. As sextas-feiras viraram as “sextas de construção”.
O resultado dividiu a equipe ao meio. Metade pegou o jeito. Metade não. E a metade que pegou produziu uma profusão de skills e automações aleatórias: o atalho de uma pessoa para um cliente de performance, o conserto de outra para uma conta diferente, nada documentado, nada com manutenção e ninguém muito certo do que disparava o quê.
Qualquer pessoa de agência reconhece o padrão. É o drive compartilhado, só que agora ele roda. Imagine o script de lances de uma planejadora de mídia que só funciona no laptop dela, ou a cadeia de prompts de um redator que vive em uma conta pessoal e sai da agência junto com ele.
O que são construtores, usuários e aprovadores?
A solução foi nomear papéis. Como mostra o diagrama, são três, sob uma frase do slide dele: “Todo mundo se beneficia da IA. Nem todo mundo precisa construí-la.”
| Papel | Quem são | O que fazem | Exemplo em uma agência |
|---|---|---|---|
| Construtores | Não são engenheiros: pessoas com paixão que dedicam mais tempo | Desenham, constroem e aprimoram os fluxos de trabalho de IA da agência e os documentam | Um planner com mente sistêmica que transforma o relatório mensal de mídia em um fluxo de trabalho repetível |
| Usuários | Todos que trabalham nos sistemas no dia a dia | Executam o trabalho e devolvem bugs e pedidos | Profissionais de atendimento que produzem atualizações para clientes e avisam quando um resultado parece errado |
| Aprovadores | Especialistas no assunto que são donos do controle de qualidade | Conferem o resultado; nada sai sem o aval deles | O head de estratégia que revisa cada deck de insights antes de ele chegar a um cliente |
O detalhe mais importante é o primeiro: construtores não são engenheiros. São pessoas curiosas e pacientes, dispostas a dar o tempo. Em uma agência criativa, pode ser um produtor. Em uma agência de CRM, um gerente de campanha com mentalidade de dados. Em uma agência de RP, o diretor de atendimento que já escreveu os modelos de press release da agência.
Os aprovadores importam tanto quanto. São as pessoas que definem como é o bom trabalho da agência, e são o motivo de um rascunho de IA pela metade nunca cair na caixa de entrada de um cliente.
Por que “todos constroem” alimenta a síndrome do impostor?
O fenômeno do impostor é a sensação persistente de que você é menos competente do que os outros acreditam e de que, mais cedo ou mais tarde, será desmascarado. Ele prospera quando as regras da competência mudam da noite para o dia.
Um mandato genérico de “todos constroem” faz exatamente isso. Uma redatora sênior, com quinze anos de ofício, passa de repente a ser avaliada por saber ou não montar uma automação. A metade da equipe que “não pegou o jeito” não se sente livre de tarefas; sente-se atrás. A metade que pegou começa a se perguntar se ainda é de estratégia ou se virou, sem perceber, engenheira júnior.
Papéis claros invertem a pressão. Um usuário não está falhando em construir; está fazendo um trabalho definido e valioso. A experiência de um aprovador vira o padrão de qualidade da agência. Essa é a lógica por trás do insight: a autenticidade prospera onde a insegurança recua. As pessoas fazem seu trabalho mais honesto quando sabem para que estão ali.
O que acontece quando seus híbridos de IA vão embora?
O fundador fez uma pergunta com a qual todo diretor-geral de agência deveria ficar um tempo. Se você transforma pessoas em híbridos de engenheiro, especialista e profissional da linha de frente com o cliente, o que acontece quando elas saem? E o que acontece quando você precisa contratar e escalar?
Não dá para anunciar uma vaga para essa pessoa. O mercado não produz diretores de atendimento que também fazem a manutenção das suas automações sob medida. Quando um pede demissão, as habilidades que ele construiu quebram ou viram arqueologia.
Papéis resolvem o problema da sucessão. Construtores documentam o que constroem porque outras pessoas dependem disso. Usuários podem ser contratados por suas habilidades de cliente ou de ofício e treinados rapidamente no sistema. Aprovadores continuam ancorados na expertise no assunto, que é o que os clientes pagam.
Isso importa também para a questão dos juniores. A Gartner prevê que a maioria das equipes de alto desempenho eliminará os empregos tradicionais de nível de entrada até 2030, mas insiste que os CMOs deem aos juniores trabalho de maior valor mais cedo, em vez de cortar o pipeline. Papéis definidos dão forma a esse conselho: um recém-formado pode começar como usuário, com deveres claros de feedback, e depois evoluir para construtor ou, com tempo e discernimento, para aprovador.
Como atribuo papéis de IA na minha agência?
- Abandone o mandato genérico. Mantenha o acesso para todos; abandone a expectativa de que todos construam.
- Faça um inventário do que foi construído. Liste cada skill, cadeia de prompts e automação em uso. Mantenha, una ou aposente cada uma, e dê um responsável a cada sobrevivente.
- Escolha construtores pelo apetite, não pelo cargo. Procure quem já vive mexendo e testando. Dê a eles tempo protegido, em vez de espalhar a mesma fatia por todos.
- Nomeie um aprovador para cada fluxo de trabalho. Um especialista no assunto que define como é o bom resultado e dá o aval antes que qualquer coisa chegue ao cliente.
- Dê aos usuários um único canal de feedback. Um só lugar para registrar bugs e pedidos, revisado toda semana pelos construtores.
- Escreva os papéis nas descrições de cargo. Papéis que existem só em uma mensagem no Slack desaparecem na próxima reorganização.
Então a IA é uma ameaça à estabilidade no emprego em marketing?
Para tarefas, sim. Para o julgamento, muito menos. O trabalho mais exposto são as tarefas braçais: relatórios mensais, auditorias de concorrentes, redimensionamento manual, reuniões de status. O trabalho menos exposto é decidir o que importa, o que é bom e o que dizer ao cliente.
Essa também é a divisão certa entre pessoas e software. Os Defy Agents executam fluxos de trabalho agênticos para entregas repetitivas, como relatórios, monitoramento e redimensionamento, para que as pessoas possam se concentrar no trabalho que vence. A SAMY, agência global de influenciadores, adotou os Defy Agents para agilizar os relatórios de performance, reduzindo três dias de trabalho para um. Esse é o tipo de tarefa que nenhum estrategista entrou na publicidade para fazer.
Se você quer ver como os agentes se encaixam ao lado do monitoramento e do acesso a dados, a plataforma da Defy mostra a stack completa. Seja qual for a ferramenta que você use, o princípio vale: dê papéis às pessoas, não lição de casa.
