Por Cintia de Freitas, CEO e fundadora da Datta Büsiness.
Há pouco tempo, dizer que sabia usar inteligência artificial no trabalho já chamava a atenção em uma entrevista ou em uma reunião de equipe, mas essa habilidade começa a entrar na categoria das competências esperadas à medida que ferramentas capazes de escrever textos, criar imagens, organizar informações, analisar dados e executar tarefas se tornam mais acessíveis e passam a fazer parte da rotina de muitas equipes. Segundo o “State of Marketing Careers Report 2026”, da American Marketing Association (AMA), a presença de IA nas vagas de marketing dobrou em 2025, enquanto a fluência na tecnologia aparece entre as competências consideradas mais importantes pelos profissionais para os próximos anos, o que indica que o simples domínio operacional dessas ferramentas tende a dizer cada vez menos sobre a capacidade de um profissional.
À medida que a inteligência artificial assume uma parcela maior das atividades de execução, tarefas que antes consumiam horas, como produzir uma primeira versão de um texto, organizar informações, realizar análises preliminares, desenvolver variações de anúncios ou estruturar pesquisas, podem ser realizadas em menos tempo, mas isso não significa necessariamente uma redução da carga de trabalho. Quando uma atividade que ocupava uma tarde passa a ser concluída em poucos minutos, o tempo economizado costuma ser direcionado para outras demandas, mais testes, novas análises e uma expectativa maior de participação nas decisões, fazendo com que produtividade e cobrança caminhem juntas dentro das equipes.
Essa mudança também ajuda a explicar por que saber escrever um bom prompt, embora seja uma habilidade útil, representa apenas uma pequena parte da competência necessária para trabalhar com IA no marketing, já que um profissional pode elaborar um comando tecnicamente preciso e ainda assim partir de uma pergunta inadequada, gerar diversas versões de uma campanha sem ter clareza sobre o problema que precisa resolver ou produzir uma análise aparentemente consistente sem considerar o contexto comercial por trás dos números. A tecnologia consegue responder com rapidez ao que recebe, mas dificilmente consegue corrigir sozinha um problema que foi mal definido na origem, e é justamente nessa etapa anterior à ferramenta que começa boa parte do trabalho estratégico.
É nesse ponto que competências como pensamento estratégico, discernimento e tomada de decisão, criatividade, adaptabilidade, colaboração e inteligência emocional continuam tendo um papel importante, capacidades que aparecem entre as mais relevantes para os profissionais de marketing na pesquisa da American Marketing Association. Uma ferramenta pode identificar padrões em milhões de registros ou apontar comportamentos recorrentes de determinado público, mas transformar essas informações em uma decisão exige compreender o negócio, conversar com diferentes áreas, considerar circunstâncias que não estão nos dados e avaliar as consequências de uma escolha, especialmente quando uma mesma informação pode levar a caminhos completamente diferentes dependendo do momento e dos objetivos da empresa.
A facilidade de produção traz ainda uma questão menos evidente, mas particularmente relevante para a comunicação: o risco de padronização. Quando empresas diferentes utilizam ferramentas semelhantes, alimentadas por referências parecidas e orientadas por comandos igualmente estruturados, conteúdos, campanhas e argumentos podem começar a apresentar construções muito próximas, criando uma comunicação tecnicamente correta e eficiente do ponto de vista da execução, mas pouco capaz de diferenciar uma marca de outra. Em um ambiente no qual produzir uma grande quantidade de peças deixa de ser um obstáculo, a identidade passa a depender ainda mais da capacidade de definir uma linguagem própria, fazer escolhas que tenham contexto e reconhecer quais elementos não deveriam ser tratados como simples variações de um mesmo modelo.
Por essa razão, a supervisão humana precisa ir muito além da revisão de ortografia, da conferência de informações ou da aprovação final de uma peça, envolvendo uma avaliação que considere se determinada mensagem representa de fato a marca, se conversa com o público pretendido, se está alinhada aos objetivos comerciais e se leva em conta aspectos culturais ou reputacionais que podem não aparecer no conjunto de informações fornecido à ferramenta. A questão deixa de ser apenas se o conteúdo está bem escrito ou se cumpre o briefing e passa a envolver uma pergunta mais difícil: qual é a razão para aquela mensagem existir e o que ela acrescenta à estratégia que já está sendo construída.
Essa mudança tende a ganhar outra dimensão com a expansão da chamada IA agentiva, que começa a ser incorporada aos processos de marketing para executar sequências de tarefas de forma mais autônoma. Um levantamento da Forrester aponta que 83% dos decisores de marketing B2C consultados afirmam estar implementando IA agêntica em seus processos, indicando uma evolução em relação ao uso de ferramentas generativas para atividades isoladas e colocando em discussão novas responsabilidades para os profissionais, que passam a precisar definir objetivos, estabelecer critérios, acompanhar processos, revisar resultados e determinar os limites da autonomia concedida aos sistemas.
Uma vez que funções historicamente concentradas em produção e execução podem incorporar atividades de curadoria, análise, estratégia e gestão de ferramentas, a transformação também alcança a composição das próprias equipes, enquanto conhecimentos de marketing, dados e tecnologia passam a se misturar com mais frequência no cotidiano profissional. Isso não significa que todo profissional precise se tornar especialista técnico ou dominar machine learning em profundidade, mas torna cada vez mais relevante compreender minimamente como os sistemas funcionam, quais tipos de problemas conseguem resolver, quais limitações apresentam e como utilizar seus resultados sem transformar uma resposta automatizada em uma decisão tomada sem análise.
Desse modo, o acesso à inteligência artificial tende a se tornar cada vez mais comum, enquanto a capacidade de transformar essa tecnologia em trabalho relevante continua dependendo do profissional que está por trás dela, desde a definição do problema e a escolha das perguntas até a interpretação das respostas e a decisão sobre o que realmente merece ser colocado em prática. A IA pode acelerar a execução, ampliar a capacidade de análise e permitir que equipes façam mais em menos tempo, mas continua cabendo ao profissional estabelecer o contexto, fazer escolhas, reconhecer quando uma resposta parece conveniente demais e conectar informação a uma estratégia que tenha sentido para o negócio, porque, conforme as ferramentas se tornam parte da rotina, o diferencial passa a estar na qualidade do raciocínio aplicado antes, durante e depois desse uso.
