Um marketeer ou analista de dados que recolhe preços da concorrência faz, na prática, três coisas: procurar preços e ofertas, colocá-los lado a lado segundo um critério fixo, e tornar o resultado utilizável para uma decisão sobre a própria política de preços. Trata-se de uma tarefa que consiste, em grande parte, em recolher e organizar dados, e é precisamente esse o tipo de trabalho que a IA já consegue hoje assumir em grande medida, desde que algumas condições estejam garantidas.
Três eixos são aqui decisivos: grau de estruturação, volume e margem de julgamento. Os preços são números, as ofertas estão em páginas web com uma estrutura reconhecível, e a própria comparação segue um critério definido de antemão: a mesma categoria de produto, a mesma unidade, o mesmo período. Isso torna a tarefa suficientemente estruturada para ser automatizada. O volume também ajuda: dez concorrentes, cem produtos, repetido semanalmente, é exatamente o tipo de trabalho de recolha repetitivo em que um sistema não sente cansaço e uma pessoa sim. E a margem de julgamento é deliberadamente limitada: um agente aplica uma lógica de comparação fixa, não inventa uma nova estratégia.
Os restantes eixos confirmam esta imagem. Não há contacto com clientes, nem ação física, e a sensibilidade em termos de conformidade é baixa: trata-se de informação pública que qualquer pessoa pode consultar. Os custos de erro são moderados — um preço mal comparado resulta numa imagem distorcida, não num contrato violado ou num cliente irritado. A criatividade desempenha um papel na interpretação de ofertas pouco habituais (um desconto por pacote, uma promoção temporária, um formato diferente), mas isso é mais a excepção do que a regra.
É uma tarefa para um agente: um sistema que consulta autonomamente páginas de preços, extrai dados de texto e estrutura, os organiza nos critérios de comparação estabelecidos e entrega o resultado como um panorama. Isto funciona sob duas condições. Primeiro: acesso a dados de preços públicos, o que significa que a informação tem de ser localizável e legível — sem barreira de login, sem preço que só é fornecido por telefone. Segundo: critérios de comparação previamente definidos. Sem esse acordo — o que é 'comparável', qual a unidade, qual o período — um agente produz um conjunto de números sem que ninguém saiba se podem ser colocados lado a lado.
É precisamente aqui que a imagem se torna mais nuançada. Recolher e organizar é tarefa da IA. A tradução dessa comparação numa decisão de preços — aumentar, baixar, lançar uma promoção — continua a ser trabalho humano, com julgamento sobre margem, posicionamento e relação com o cliente. A tarefa nesta análise diz respeito à elaboração da comparação, não à decisão que se segue.
Uma loja online que acompanha semanalmente os preços de quinze concorrentes para cem categorias de produtos pode entregar esse processo, em grande parte, a um agente: este recolhe os dados, reconhece ofertas e organiza tudo num panorama fixo. Um marketeer avalia depois o resultado — a comparação está correta, há algo de estranho com um concorrente que subitamente está um terço mais barato — e aprova ou devolve com uma justificação. Esta é a segunda categoria da taxonomia: a IA faz o trabalho, uma pessoa mantém supervisão com um julgamento associado.
Num prestador de serviços B2B em que os preços só estão disponíveis por pedido, as propostas são feitas por medida e 'comparável' não tem um significado unívoco, a imagem muda. O grau de estruturação diminui, a margem de julgamento aumenta, e o trabalho depende mais de um analista que recolhe informação por telefone ou através de uma rede e avalia por si próprio o que é comparável. Trata-se então menos de uma tarefa para um agente e mais de uma tarefa em que a IA apoia — por exemplo, estruturando notas — enquanto o julgamento permanece com a pessoa.
Esta mudança afeta mais áreas de uma empresa do que apenas o acompanhamento de preços. Quem quer ajustar o orçamento publicitário com base em resultados observa um padrão comparável: dados estruturados, volume elevado, margem de julgamento limitada, e um agente capaz de assumir a maior parte do trabalho desde que os critérios estejam definidos. Também quem analisa como as estatísticas de um website são analisadas encontra a mesma combinação de recolher, organizar e só depois interpretar. Onde há mais trabalho criativo envolvido, como na escrita de uma publicação para redes sociais, a relação entre automatização e supervisão volta a ser diferente. O padrão é sempre o mesmo: quanto mais estruturada for a informação de entrada e quanto maior for o volume, mais rapidamente um agente consegue realizar a maior parte do trabalho, com uma pessoa a avaliar o resultado em vez de executar o trabalho em si.
Isto não é uma afirmação sobre a função de marketeer ou analista de dados, nem uma base para construir decisões de pessoal. Para decisões sobre funções e quadro de pessoal aplicam-se requisitos legais próprios, independentes do que uma análise de tarefas como esta demonstra. Esta página descreve uma tarefa, não uma função, e uma função é geralmente composta por muito mais do que uma única tarefa.
Para ver como isto se aplica à sua própria empresa, a quickscan sem compromisso é um primeiro passo: doze perguntas, sem necessidade de conta, com um resultado que indica que parte das horas dedicadas a este tipo de trabalho pode hoje ser assumida pela IA. A análise de trabalho completa, que decompõe o trabalho da sua empresa em tarefas ao longo destes oito eixos, está ainda em construção e será disponibilizada aqui mais tarde.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.