A IA foi amplamente adotada como uma ferramenta de assistência individual no marketing. Profissionais recorreram a modelos conversacionais para redigir textos, estruturar ideias ou acelerar tarefas rotineiras. No entanto, esse cenário de experimentação deu lugar à automação de processos de ponta a ponta por meio de sistemas agênticos, capazes de executar fluxos de trabalho completos de forma autônoma.
E como isso afeta o desenho das equipes de marketing? De acordo com Jim Lecinski, professor de marketing na Kellogg School of Management da Northwestern University e autor do artigo “Como redefinir papéis e responsabilidades do marketing na era da IA”, a resposta para essa questão reside na reconfiguração do trabalho, da colaboração híbrida e das competências das equipes.
O descompasso entre entusiasmo e reorganização em números
Uma pesquisa conduzida por Lecinski em parceria com a consultoria McKinsey revelou que 86% dos profissionais de marketing demonstraram entusiasmo em relação às possibilidades trazidas pela tecnologia. O uso se tornou cotidiano para quase 60% dos respondentes, que declararam interagir com ferramentas de IA diversas vezes por semana.
A pesquisa detectou um gargalo estrutural expressivo: apenas 28% dos profissionais consideram que suas empresas estão ativamente reconfigurando as equipes e os fluxos de trabalho de marketing para integrar a tecnologia. A IA tem sido apenas acoplada aos processos e cargos preexistentes, sem que ocorra uma verdadeira reestruturação do modelo de operação.
O estudo apontou que 57% dos profissionais de marketing sentem ansiedade em relação ao impacto da tecnologia sobre suas funções de trabalho. No diagnóstico de Lecinski, essa insegurança decorre de uma governança organizacional difusa, caracterizada por tarefas duplicadas, retrabalho frequente e falta de clareza sobre as novas responsabilidades individuais.
O workflow como a verdadeira unidade de transformação
Para os líderes que buscam consolidar um modelo de geração de valor contínuo com a IA, o primeiro passo é olhar para os workflows (fluxos de trabalho). A recomendação de Lecinski é selecionar de três a cinco fluxos de trabalho frequentes e de alto valor e mapeá-los do início ao fim. O objetivo é entender como o trabalho realmente acontece antes de decidir onde a tecnologia deve entrar.
Esse mapeamento torna mais claro o que deve ser executado em cada etapa. É preciso estabelecer responsabilidades, limites de autonomia e pontos de intervenção humana. Para cada etapa, deve estar definido quem solicita a tarefa, quem a executa, quem revisa o resultado e quem dá a aprovação final.
A governança precisa prever como lidar com resultados incorretos, incompletos ou desalinhados às políticas da marca, além de conflitos entre diferentes objetivos e orientações. A colaboração entre humanos e IA deixa de ser apenas uma questão tecnológica e passa a fazer parte da gestão do negócio.
Em um workflow híbrido, a IA pode processar o material, sintetizar os principais pontos e elaborar uma primeira versão da análise. O trabalho humano se concentra nas etapas de maior valor: formular a pergunta de negócio, definir os critérios de análise, revisar os resultados, avaliar suas implicações e decidir os próximos passos.
Cargos que complementam a IA
À medida que a execução se torna mais rápida e escalável, ganham importância as competências relacionadas à orquestração, supervisão, julgamento e tomada de decisão. Em vez de redesenhar toda a estrutura de marketing de uma só vez, a recomendação é começar por uma equipe na qual a IA já esteja transformando o trabalho. O piloto permite identificar novas necessidades de competências, ajustar responsabilidades e testar modelos de colaboração antes de ampliar a mudança.
O mesmo vale para contratação, capacitação e avaliação de desempenho. Profissionais de início e meio de carreira podem ser avaliados pela capacidade de construir workflows automatizados de ponta a ponta. Para posições de liderança, se tornou essencial saber desenhar e governar workflows híbridos, definindo onde automatizar, onde manter a intervenção humana e como medir a qualidade dos resultados.
Além de responder pela geração de demanda e pela construção da marca, o CMO passa a ser responsável por estruturar o sistema de colaboração entre pessoas e IA. A vantagem competitiva estará menos na adoção isolada de ferramentas e mais na capacidade de transformar essa tecnologia em um modelo de operação claro, adaptável e capaz de gerar valor para a organização.
