A Era dos Agentes de IA Pode Obrigar as Marcas a Redesenhar as Equipas de Marketing

A adopção de inteligência artificial no marketing tem acelerado a produção de conteúdos, a personalização e a automatização de tarefas. No entanto, segundo um artigo publicado na Harvard Business Review, o principal desafio das organizações poderá não estar na tecnologia, mas na forma como o marketing continua organizado. Os autores defendem que muitas empresas estão a adoptar IA para produzir mais depressa, mas continuam a operar com estruturas concebidas para processos sequenciais e equipas em silos.

O problema não está nas ferramentas, mas no modelo operativo

No artigo “Redesigning Your Marketing Organization for the Agentic Age“, Michelle Taite, John Winsor e Will Fernandez argumentam que a maioria das organizações continua a gerir o marketing através de uma lógica tradicional de planeamento, briefing, criação, aprovação, distribuição e análise.

Enquanto isso, áreas como produto, engenharia e dados estão a acelerar significativamente com o recurso a agentes de IA. Segundo os autores, esta diferença de velocidade pode transformar o marketing num dos principais pontos de fricção dentro das organizações, dificultando a capacidade de acompanhar o ritmo de inovação e lançamento do negócio.

Os autores defendem que a próxima fase da transformação do marketing poderá passar menos pela utilização da IA como ferramenta de produção e mais pela reorganização das equipas para trabalhar em conjunto com agentes inteligentes capazes de executar tarefas em escala.

O brand code como cérebro operacional da marca

Um dos conceitos centrais apresentados no artigo é o de “brand code”.

Trata-se de uma base de conhecimento estruturada e legível por máquinas que reúne elementos fundamentais da marca, incluindo:

• Estratégia de marca

• Insights de consumidores

• Regras de negócio

• Tom de voz

• Arquitectura de mensagens

• Critérios de aprovação

• Dados de performance

• Regras específicas por canal, mercado e segmento

Segundo os autores, esta base torna-se um ponto de referência comum para humanos e agentes de IA. Em vez de cada equipa interpretar a marca de forma diferente, todas as decisões passam a partir do mesmo conjunto de princípios, regras e conhecimento acumulado.

O modelo procura também responder a um desafio frequente nas organizações: a perda de conhecimento quando colaboradores deixam a empresa. Ao codificar esse conhecimento, a informação torna-se mais acessível, partilhável e reutilizável.

Uma arquitectura desenhada para trabalhar com agentes

O artigo propõe uma estrutura organizacional composta por quatro camadas.

Na base encontra-se o brand code, que funciona como fundação estratégica.

Sobre essa camada surge a execução, composta por agentes especializados em actividades como criação de conteúdos, design, localização, testes e reporting.

Num terceiro nível aparece a camada de orquestração, responsável por coordenar prioridades, dependências, aprovações e fluxos de trabalho. Segundo os autores, esta função poderá substituir parte das reuniões de acompanhamento, planos de projecto e transferências manuais entre equipas.

No topo encontra-se a interface humana, onde os profissionais de marketing interagem com o sistema através de ferramentas já familiares, como Slack, Teams ou WhatsApp.

Segundo os autores, esta arquitectura procura substituir parte dos fluxos de trabalho tradicionais por um sistema mais contínuo de aprendizagem, coordenação e execução.

Cinco áreas do marketing identificadas pelos autores

Inteligência e ideação

Os agentes passam a recolher sinais de mercado, monitorizar concorrentes, analisar tendências e identificar oportunidades. Neste cenário, o marketer dedica menos tempo à recolha de informação e mais à avaliação estratégica.

Criação de conteúdo

A produção de conteúdos pode ser executada em escala por agentes capazes de adaptar mensagens a diferentes formatos, canais, mercados e segmentos. O papel humano desloca-se para a definição da intenção criativa e dos critérios de qualidade.

Investigação e testes

Os testes deixam de ocorrer apenas de forma pontual e passam a integrar o fluxo operacional. Os agentes geram hipóteses, executam experiências e sintetizam aprendizagens de forma contínua.

Distribuição

A adaptação e publicação de conteúdos em múltiplos canais pode tornar-se largamente automatizada. As equipas passam a concentrar-se na estratégia de distribuição e não apenas na execução operacional.

Performance e reporting

Os relatórios deixam de ser exclusivamente retrospectivos. A informação de desempenho passa a alimentar continuamente o sistema, permitindo ajustes mais rápidos às campanhas e actividades de marketing.

O papel do marketer passa do fazer para o julgar

Uma das principais mudanças identificadas pelos autores está relacionada com a evolução do papel dos profissionais de marketing.

O valor deixa de estar centrado apenas na execução directa de tarefas e passa para a capacidade de definir direcção, avaliar qualidade, interpretar contexto e tomar decisões.

Os autores descrevem o marketer do futuro como um director de trabalho, responsável por orientar sistemas compostos por humanos e agentes.

Neste cenário, os autores consideram que competências como pensamento sistémico, desenho de workflows, governação, interpretação de dados e capacidade de julgamento poderão ganhar maior relevância nas equipas de marketing.

O artigo chama ainda a atenção para uma barreira frequentemente ignorada nos processos de transformação tecnológica: a resistência à mudança. Muitos profissionais construíram a sua carreira em torno da execução directa do trabalho e poderão sentir dificuldades na transição para funções mais orientadas para supervisão e decisão.

Os resultados apresentados exigem leitura crítica

Para sustentar o argumento, o artigo apresenta exemplos de organizações como a HubSpot e a AWS, onde a utilização de sistemas apoiados por IA terá permitido acelerar significativamente a adaptação de materiais, reduzir custos operacionais e melhorar indicadores de desempenho.

São também citados dados da BCG que apontam para aumentos expressivos em retorno do investimento, velocidade de campanha e volume de produção de conteúdos.

Ainda assim, importa contextualizar estes números. Um dos autores, Will Fernandez, é cofundador da Defyner, consultora especializada em marketing baseado em IA, cuja metodologia está na origem de parte do framework apresentado.

Embora isso não invalide a lógica estrutural defendida no artigo, recomenda-se prudência na interpretação dos resultados, tratando-os como exemplos ilustrativos e não como prova independente da eficácia do modelo.

Em síntese

A principal mensagem do artigo é que a inteligência artificial poderá não se limitar a acelerar actividades de marketing. Segundo os autores, a tecnologia poderá também obrigar as organizações a repensar a forma como o marketing está estruturado.

De acordo com a análise apresentada, um dos principais riscos para as organizações poderá estar menos relacionado com a disponibilidade de ferramentas de IA e mais com a capacidade das estruturas internas acompanharem a velocidade de decisão, aprendizagem e execução proporcionada por estas tecnologias.

Na perspectiva dos autores, a vantagem competitiva na chamada era agentic poderá depender menos da velocidade de produção e mais da capacidade das organizações aprenderem, adaptarem-se e tomarem decisões de forma mais rápida e contínua.

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