O marketing é um dos departamentos onde as ferramentas de IA se tornam mais rapidamente visíveis. Escrever textos, planejar e processar dados são tarefas para as quais os modelos de linguagem e as ferramentas de automação já são treinados há mais tempo. Ainda assim, isso não significa que todo o departamento vá passar por uma reviravolta. Em nossa taxonomia, 54 tarefas se encaixam no domínio do marketing, e elas se dividem claramente em três categorias: tarefas que a IA pode assumir, tarefas que devem permanecer com supervisão humana, e tarefas que continuam sendo trabalho humano. Este artigo mostra o padrão, não a lista completa.
As tarefas mais adequadas para serem totalmente assumidas pela IA têm algumas coisas em comum: uma entrada clara, um formato reconhecível e pouca dependência de contexto atual fora do próprio texto. Escrever uma publicação para redes sociais com base em um tema, plataforma e tom de voz é um bom exemplo disso. O padrão é conhecido, o resultado é curto, e desvios podem ser corrigidos rapidamente. Também agendar e publicar publicações em redes sociais frequentemente se encaixa aqui: uma vez que o conteúdo e o planejamento estejam definidos, executá-los é uma questão de conectar sistemas entre si.
Escrever textos publicitários segue a mesma lógica. A estrutura de um anúncio em um mecanismo de busca ou plataforma social é rígida, o tamanho é limitado e existem grandes quantidades de exemplos com os quais um modelo pode ser ajustado. Isso torna esse tipo de trabalho textual adequado para ser totalmente assumido, desde que alguém avalie a mensagem final e a consistência da marca antes de o texto ser publicado.
O que conecta essas tarefas é que a qualidade pode ser bem avaliada em relação a um formato. Há pouco espaço para divergência de interpretação sobre o que é uma boa publicação social ou um bom texto publicitário dentro dos parâmetros estabelecidos.
O maior grupo de tarefas em marketing se encaixa na categoria intermediária: a IA faz o trabalho preparatório, e um humano aprova ou reprova, com motivo. Escrever um artigo de blog é um exemplo marcante disso. A IA pode produzir um conceito com base no tema, público-alvo e tom de voz, mas a exatidão factual, a nuance e a voz da marca exigem avaliação de alguém que conhece o contexto e o leitor. Um erro ou um tom equivocado em um artigo visível ao público tem um peso diferente de um erro em uma nota interna.
O mesmo se aplica à elaboração de um briefing de campanha. A IA pode, com base em briefings anteriores e dados disponíveis, criar uma primeira versão do objetivo, público-alvo e mensagem, mas o orçamento, as escolhas estratégicas e o alinhamento com outros departamentos exigem um humano que assuma a responsabilidade pelo resultado. Também responder a reações e mensagens nas redes sociais frequentemente se encaixa aqui: a IA pode formular uma resposta de rascunho, mas em caso de reclamações, temas sensíveis ou situações fora do padrão, um humano deve avaliar se essa resposta é realmente apropriada antes de ser enviada.
O motivo pelo qual essas tarefas mantêm supervisão não é que a IA não consiga lidar com a linguagem. É que as consequências de um resultado incorreto estão fora do próprio texto: dano à reputação, um orçamento mal alocado, um cliente insatisfeito que se sente não ouvido. No momento em que o resultado de uma tarefa afeta algo fora do documento, uma etapa de aprovação com motivo se torna necessária.
Um grupo menor, mas reconhecível, de tarefas continua sendo trabalho humano, também a longo prazo. Executar e monitorar uma campanha em andamento é um exemplo disso. Ajustar o curso durante uma campanha em andamento exige combinar números com sensibilidade de mercado, timing e, por vezes, considerações políticas dentro da organização — fatores que não estão todos registrados em dados e que pesam de forma diferente em cada situação.
Segmentar uma lista de e-mails com base em comportamento, interesse e características do cliente parece, a princípio, uma tarefa de dados, mas a escolha de qual segmentação é estrategicamente valiosa para o próximo período está ligada a prioridades comerciais que estão fora do sistema. A IA pode organizar os dados; a decisão sobre quais grupos são relevantes para qual objetivo permanece com um humano.
Também a elaboração de um calendário de conteúdo para o próximo período permanece, em essência, trabalho humano. Não se trata apenas de qual conteúdo aparece e quando, mas do alinhamento com campanhas, sazonalidade e, por vezes, atualidades difíceis de prever. É exatamente por isso que o mesmo trabalho resulta de forma diferente para uns e para outros: a divisão em categorias é um ponto de partida, não um dado fixo para cada organização.
Esta divisão é genérica: baseada na natureza da tarefa, não na situação específica da sua equipe. Quantas horas isso realmente libera depende de como o seu departamento de marketing trabalha atualmente, quais ferramentas já estão em uso e quanto do trabalho já está padronizado. Por isso, preferimos não indicar uma percentagem sem explicação; leia por que calculamos em horas e não em pessoas nesta página sobre nosso método de cálculo, e o que uma amplitude diz e não diz nesta página sobre amplitudes.
Se este tema se aproximar de decisões relativas a pessoal, aplicam-se requisitos legais próprios sobre os quais esta página não se pronuncia.
Se quiser saber como isso se aplica à sua própria função ou equipe, pode preencher o quickscan gratuito da ftetoai: doze perguntas, sem necessidade de conta, com uma indicação de qual parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. O scan de trabalho completo, que analisa mais a fundo suas tarefas específicas, ainda está em desenvolvimento — preferimos comunicar isso com honestidade do que já oferecê-lo agora.
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