A árvore de competências acerta em uma coisa

Você provavelmente já viu publicações com frases como: “Você sabia que o Claude pode substituir sua equipe de marketing?”

Uma das versões mais recentes dessa ideia apresenta uma árvore de competências com 29 conjuntos de habilidades de marketing distribuídos em sete categorias, passando por auditorias de SEO e dados estruturados até prevenção da perda de clientes, definição de preços e pesquisa com consumidores.

A proposta é simples: fornecer uma campanha à IA, fazer com que ela selecione a combinação adequada de competências e produza o trabalho em poucos minutos. Pronto: um departamento de marketing por uma fração do custo.

É tentador descartar esse discurso como exagero. Mas isso seria um erro, porque existe um ponto importante por trás dessa ideia.

Uma parcela significativa do trabalho pelo qual os departamentos de marketing foram historicamente remunerados está relacionada à produção de materiais: orientações de campanha, textos, definição de públicos, planos de testes, apresentações e painéis de acompanhamento.

Grande parte dessa produção se tornou muito mais barata. Qualquer diretor de marketing que planeje o futuro partindo do princípio de que isso não mudou está se preparando para um cenário que já deixou de existir.

O problema da árvore de competências está na forma como ela entende uma equipe.

Ela trata uma área de marketing como um conjunto de habilidades e conclui que, se uma máquina consegue executar essas habilidades, a própria equipe se torna dispensável.

Essa é uma visão de trabalho herdada da era industrial. E, mesmo naquela época, ela nunca representou completamente a realidade.

O que realmente faz uma equipe funcionar

Em 2012, o Google iniciou o Project Aristotle, um estudo envolvendo centenas de suas próprias equipes para descobrir o que diferenciava aquelas de melhor desempenho das demais.

Os pesquisadores imaginavam que a resposta estaria no talento: encontrar a combinação certa de competências e perfis de personalidade.

Não foi isso que encontraram.

O principal fator associado ao desempenho das equipes foi a segurança psicológica, ou seja, o quanto as pessoas se sentiam confortáveis para assumir riscos, admitir erros, fazer perguntas difíceis e apresentar ideias que talvez não funcionassem.

Quem fazia parte da equipe importava muito menos do que a maneira como essas pessoas interagiam.

Essa descoberta se torna ainda mais relevante na era da IA.

Quando produzir se torna barato, o valor de uma equipe de marketing passa a estar cada vez mais nas atividades que cercam essa produção: decidir o que realmente vale a pena criar, avaliar se o resultado produzido é bom, perceber quando os dados estão mostrando algo que o direcionamento inicial não previa e ter disposição para apontar isso.

Nada disso aparece em uma árvore de competências porque, no sentido mais restrito da palavra, essas características não são simplesmente habilidades técnicas.

São comportamentos de um grupo de pessoas que confiam umas nas outras.

Da especialização estática à capacidade de adaptação

As organizações estão passando de um modelo baseado em conhecimento especializado e relativamente estático para outro baseado em capacidade de adaptação.

Durante décadas, equipes de marketing foram montadas pela contratação de especialistas para funções claramente definidas.

A árvore de competências é, de certa maneira, um mapa dessas funções.

Mas o conhecimento especializado é justamente uma das coisas que os grandes modelos de linguagem conseguem absorver com maior velocidade.

O valor de um profissional deixa de estar apenas no domínio exclusivo de determinada habilidade. Ele passa a depender também da capacidade de aprender rapidamente uma nova competência, trabalhar entre diferentes áreas e colaborar com sistemas de IA mantendo a supervisão adequada.

Na prática, a equipe de marketing desse novo cenário tende a ser menor, mais versátil e mais madura em seu julgamento, embora isso não signifique necessariamente ter profissionais mais velhos ou com mais anos de carreira.

Ela se torna menos uma coleção de especialistas e mais um grupo de profissionais generalistas e capacitados, cada um orientando e revisando diferentes recursos de IA e conseguindo atravessar antigas fronteiras entre conteúdo, otimização de conversão, mídia paga e crescimento.

O modelo híbrido é a resposta mais realista, mas não a mais fácil

Então, os grandes modelos de linguagem vão substituir equipes inteiras de marketing?

Para a maioria das organizações, provavelmente não.

O caminho mais comum deve ser algum tipo de modelo híbrido. O problema é que essa expressão muitas vezes funciona como uma espécie de conforto: mantém-se a equipe, adicionam-se algumas ferramentas e o trabalho continua praticamente igual.

As evidências apontam para uma mudança mais profunda.

Um modelo realmente híbrido altera três aspectos importantes.

O primeiro é o próprio trabalho. As pessoas passam a se concentrar mais em estratégia, entendimento do cliente e julgamento de qualidade, deixando gradualmente de dedicar tanta energia às primeiras versões de textos, peças e análises.

O segundo são as competências. Saber colaborar com sistemas de IA passa a ser uma capacidade fundamental em praticamente todas as funções, ao lado de características como inteligência emocional e criatividade, áreas em que as máquinas ainda apresentam limitações importantes.

O terceiro aspecto, frequentemente negligenciado, é o sistema de aprendizado.

Quando a capacidade das ferramentas muda a cada trimestre, um orçamento anual para treinamento já não pode ser considerado uma estratégia de desenvolvimento.

As equipes precisam aprender continuamente, de acordo com as necessidades que surgem no trabalho, e esse aprendizado precisa fazer parte da rotina semanal.

Também precisam de líderes que entendam a experimentação e eventuais fracassos como parte natural do trabalho, e não automaticamente como problemas de desempenho.

Novas capacidades, não apenas novas ferramentas

É justamente aqui que o trabalho do diretor de marketing se torna mais complexo, e não mais simples.

Construir uma operação de marketing preparada para trabalhar com IA exige desenvolver capacidades organizacionais que muitos departamentos nunca precisaram ter de forma tão estruturada.

Isso inclui contratar considerando capacidade de adaptação e potencial de aprendizado, e não apenas diplomas, certificações ou experiências anteriores.

Também significa repensar a gestão de desempenho para considerar mais os resultados coletivos da equipe e menos apenas a quantidade de produção individual.

Além disso, torna-se necessário estabelecer regras para questões como vieses, riscos para a marca e utilização de dados em um cenário no qual modelos conseguem produzir conteúdo em grande escala.

Nesse contexto, equipes diversas se tornam ainda mais importantes.

São justamente elas que têm maior chance de perceber quando um sistema de IA produz algo aparentemente convincente, mas que está sutilmente errado para um cliente ou público que aquele sistema nunca conheceu de verdade.

A pergunta que deveria ser feita

A árvore de competências convida a uma pergunta: de quantas dessas pessoas eu consigo abrir mão?

Existe uma pergunta mais útil: no que minha equipe precisa se transformar agora que a produção deixou de ser o principal gargalo?

Organizações que se concentrarem apenas na primeira pergunta poderão acabar com um departamento de marketing mais barato.

Aquelas que responderem à segunda poderão construir um departamento melhor.

A diferença está entre uma mentalidade de substituição e uma mentalidade de potencialização.

E essa diferença tende a aparecer nos resultados muito antes de aparecer no tamanho das equipes.