Os investimentos em inteligência artificial continuam crescendo, mas isso não significa que as empresas estejam conseguindo extrair todo o valor possível da tecnologia. Em muitos casos, ferramentas são incorporadas rapidamente enquanto questões relacionadas a estratégia, pessoas, processos e mensuração ficam para trás.

Existem oito desafios importantes na preparação para a IA que impedem profissionais de marketing de ir além do uso da tecnologia apenas para ganhar eficiência e começar a tratá-la como uma capacidade central para o negócio.

Superar essas barreiras já não significa simplesmente experimentar novas ferramentas. Significa usar a IA para repensar a maneira como o trabalho de marketing é realizado.

O avanço da IA

Os investimentos em IA estão crescendo rapidamente, e essas ferramentas já fazem parte de praticamente todas as etapas de muitos workflows. Algumas organizações chegam a gastar mais com IA do que gastavam com as pessoas que, inicialmente, a tecnologia deveria substituir. Ao mesmo tempo, funções estão desaparecendo e o retorno sobre o investimento ainda pode ser difícil de identificar.

As projeções indicam que 65% das competências exigidas profissionalmente devem mudar até 2030. Mesmo quando os cargos continuam com os mesmos nomes, a IA já começa a transformar silenciosamente o trabalho, deslocando o valor humano das tarefas repetitivas e manuais para áreas como capacidade de julgamento, pensamento criativo e direcionamento estratégico.

Sabemos que a IA está mudando a trajetória das carreiras. A questão agora é como acompanhar essa transformação.

Os 8 desafios que profissionais de marketing enfrentam com a IA

Há oito obstáculos recorrentes que impedem pessoas e organizações de aproveitar melhor as ferramentas de IA.

• Impacto inconsistente

Ferramentas de IA estão por toda parte, e profissionais de marketing utilizam diversas soluções diferentes. Mesmo assim, muitas lideranças ainda não conseguem identificar um impacto consistente e mensurável no marketing que possa ser demonstrado, repetido e ampliado.

• Adoção desigual entre equipes

O uso de IA pode variar bastante entre pessoas que exercem exatamente as mesmas funções. Isso cria diferenças significativas de capacidade dentro das próprias equipes, em parte por falta de treinamento e por falhas na gestão da adoção da tecnologia.

• Falta de confiança e clareza

Muitos profissionais e empresas ainda não entendem claramente como a IA pode contribuir para suas funções. Também existe insegurança sobre como utilizar essas ferramentas, quais escolher e em quais situações aplicá-las.

• A atividade avança mais rápido do que a estratégia

Experimentos com IA e equipes testando novas ferramentas avançam em uma velocidade maior do que o alinhamento estratégico com as prioridades comerciais e de marketing.

Usar IA constantemente não significa ter uma estratégia de IA. O problema é que muitas empresas encontram dificuldade para acompanhar a velocidade das mudanças.

• Bases de dados e governança frágeis

Problemas de qualidade, estrutura e governança de dados prejudicam silenciosamente a confiabilidade da IA e a confiança nos resultados que ela produz.

Expandir o uso de IA sem governança, regras e limites claros é extremamente difícil.

• Velocidade versus qualidade

A IA aumentou a velocidade de execução do trabalho, mas produzir conteúdo mais rapidamente também gera preocupações legítimas sobre voz da marca, originalidade e qualidade.

A resistência das equipes criativas, muitas vezes, não está relacionada ao medo da mudança, mas à preocupação com critérios de qualidade e bom gosto.

• Medo e ansiedade em relação aos empregos

O receio em relação à segurança profissional pode reduzir silenciosamente a disposição das pessoas para experimentar novas tecnologias. Em vez de uma resistência aberta, isso costuma aparecer como hesitação.

É difícil enfrentar esse problema enquanto ele não for reconhecido e discutido diretamente.

• Dificuldade para comprovar o impacto da IA

Muitas organizações ainda têm dificuldade para mostrar de que maneira os investimentos em IA se transformam em resultados reais de marketing.

Quando a liderança pergunta “o que estamos recebendo em troca desse investimento?”, muitas equipes não conseguem demonstrar claramente o ROI.

Para transformar esses oito desafios em uma equipe realmente preparada para trabalhar com IA, o primeiro passo é identificar onde cada problema aparece dentro da organização. Depois disso, é necessário sair de experimentos dispersos e começar a desenvolver capacidades de maneira intencional.

É nesse momento que a adoção deixa de ser apenas uso de tecnologia e começa a se transformar em vantagem competitiva.

Como construir uma equipe de marketing preparada para IA

Criar uma equipe confiante no uso de IA depende menos das ferramentas e mais das pessoas, das competências e dos workflows.

Antes de implementar novas soluções, é importante garantir que as pessoas certas estejam nas funções adequadas e compreendam como a tecnologia pode contribuir para o trabalho.

As lideranças precisam estar à frente da adoção de IA e tratar com clareza e transparência as dificuldades que as equipes provavelmente encontrarão.

Em vez de simplesmente disponibilizar ferramentas, líderes também precisam utilizá-las no próprio trabalho. Isso ajuda a criar um ambiente em que experimentar, errar e aprender de forma aberta seja considerado parte natural do processo.

Reconhecer os receios das pessoas, liderar pelo exemplo, definir prioridades antes de ampliar o uso e conectar a IA a atividades que realmente importam para as equipes são fatores fundamentais para aumentar a adesão.

Equipes que se sentem ouvidas tendem a adotar novas tecnologias mais rapidamente do que equipes que sentem que a mudança está apenas sendo imposta.

Também é importante mudar as perguntas utilizadas para avaliar a adoção.

Perguntar “quanto gastamos com IA?” mede apenas custos.

Perguntas como “o que conseguimos fazer agora que antes não conseguíamos?” ou “onde e como a IA está realmente gerando impacto?” ajudam a avaliar o valor que a tecnologia está trazendo para a organização.

A IA, portanto, não deve ser tratada apenas como uma decisão tecnológica. Ela também é uma decisão de liderança.

As empresas precisam definir claramente onde concentrar essas ferramentas e utilizar a IA como uma parceira de raciocínio e direcionamento estratégico, em vez de limitá-la à automação de tarefas.

Como usar IA de maneira intencional

É fundamental ser intencional na maneira como as ferramentas de IA são utilizadas.

Mais do que simplesmente utilizar soluções como ChatGPT ou Copilot, entender qual é a contribuição da IA e qual responsabilidade ela assume em diferentes etapas do ciclo de marketing pode aumentar significativamente o ROI dessas ferramentas.

Existem seis funções principais que a IA pode exercer no trabalho de marketing:

• Gerador de textos
• Editor e refinador
• Tutor e facilitador de explicações
• Gerador de ideias
• Assistente de pesquisa
• Parceiro de raciocínio

Evoluir do uso de prompts isolados para a criação de agentes significa deixar de usar a IA apenas para gerar uma ideia ou revisar um texto e começar a desenvolver workflows integrados e autônomos capazes de contribuir de forma consistente para resultados de marketing.

Esses agentes podem operar a partir de informações de entrada, regras e critérios de sucesso bem definidos, enquanto as pessoas continuam responsáveis pelo direcionamento e pelo julgamento final.

O resultado é uma dependência menor da habilidade individual de cada profissional em criar prompts e uma capacidade maior de produzir impactos consistentes e mensuráveis com IA em diferentes campanhas e equipes.

Como acompanhar a adoção da IA

Acompanhar a adoção e comprovar o ROI exige tratar a IA como qualquer outra capacidade estratégica da organização, e não como um experimento paralelo.

O primeiro passo é medir os custos das ferramentas e integrações, o tempo dedicado à criação e aos testes de prompts e os investimentos necessários para capacitar as equipes.

Para entender o valor e o retorno financeiro, porém, é necessário ir além dos custos de licenças e tokens.

Também é importante observar produtividade, velocidade e confiança dos profissionais no uso da tecnologia.

Isso significa acompanhar indicadores como produção por pessoa antes e depois da adoção da IA, tempo entre o briefing e o lançamento, quantidade de tarefas automatizadas por semana e mudanças no nível de confiança da equipe ao trabalhar com essas ferramentas.

Vista dessa maneira, a análise de ROI da IA deixa de se limitar à pergunta “economizamos dinheiro?” e passa a incluir outra questão: “nos tornamos uma versão mais rápida e eficiente da mesma equipe de marketing?”

Considerações finais

Quando implementada corretamente, a IA deixa de ser um projeto paralelo e passa a funcionar como uma capacidade integrada que gera benefícios em diferentes áreas do marketing.

Quando as lideranças combinam clareza e confiança e conectam a IA a atividades que realmente fazem sentido para as pessoas, é possível construir equipes mais seguras no uso da tecnologia e com uma visão clara de onde ela deve entrar em seus workflows.

Usar IA de maneira intencional e acompanhar seus efeitos por meio de métricas reais de velocidade, produtividade e confiança das equipes pode transformar a tecnologia de um simples custo em um diferencial competitivo.