Como a IA agente está mudando o futuro do marketing

Na Conferência MarTech de novembro, Scott Brinker — editor do Chiefmartec.com — fez uma palestra sobre como a IA agêntica transformará o marketing. Baseando-se em décadas de tecnologia de marketing, Brinker explicou por que a IA é mais do que um aumento de velocidade, como os agentes se adaptam à automação tradicional e o que esta mudança significa para o trabalho dos profissionais de marketing nos próximos anos.

Da escassez à abundância (e uma nova gama criativa)

Brinker abriu com uma metáfora simples: criação de slides. Quarenta ou 50 anos atrás, produzir uma apresentação de slides profissional exigia trabalho especializado e semanas de trabalho – pranchas físicas, facas, cimento de borracha, filme e nenhuma edição fácil. O número de apresentações que qualquer empresa poderia fazer era inerentemente limitado.

Depois vieram ferramentas como o PowerPoint, democratizando a criação de slides. Hoje, as ferramentas de slides de IA podem redigir, projetar e exportar apresentações completas em minutos, a partir de um breve prompt. Brinker mostrou como gerou um esboço de deck, fez com que a IA aplicasse um estilo, corrigiu a proporção com uma única instrução e depois exportou para o PowerPoint – “dois ou três minutos” da ideia ao deck de trabalho.

Para Brinker, esta é uma metáfora para o que está acontecendo em toda a Martech: estamos passando da escassez para a abundância. Não se trata apenas de mais resultados ou ciclos mais rápidos; A IA está expandindo a gama criativa daquilo que os profissionais de marketing podem razoavelmente tentar.

Essa abundância é visível no cenário da tecnologia de marketing. Ao longo dos anos, o número de ferramentas explodiu para dezenas de milhares, com a IA dando início a um novo surto de crescimento. A curva começou a se achatar um pouco, mas o ecossistema geral ainda cresceu cerca de 10% ano após ano. Os profissionais de marketing agora enfrentam uma longa lista de plataformas, ferramentas horizontais e soluções especializadas – cada uma adicionando mais opções de como aplicar IA de agência.

O espectro: Da automação baseada em regras à autonomia dos agentes

Brinker instou os profissionais de marketing a não tratarem o “agente” como um estado final obrigatório. Em vez disso, ele descreveu um espectro de capacidades:

• Por um lado: automação tradicional baseada em regras — previsível, explicável, repetível, mas estático.
• Por outro lado: agentes autónomos — probabilísticos, variáveis, adaptativos mas mais arriscados e menos controláveis.

Os agentes podem tomar decisões e se adaptar de uma forma que os fluxos de trabalho estáticos não conseguem, mas essa autonomia traz compensações. Eles podem fazer as coisas de maneira diferente do que você pretendia ou de maneiras mais difíceis de auditar.

A chave, sublinhou Brinker, é que esta não é uma escada de maturidade onde todos devem apressar-se das regras para a autonomia total. Há uma grande oportunidade no meio: incorporar decisões de IA em fluxos de trabalho estruturados ou permitir que os agentes lidem com tarefas específicas enquanto as proteções, a lógica e a supervisão permanecem firmemente nas mãos humanas. Os profissionais de marketing não precisam “agentificar tudo” para criar valor.

Três categorias de agentes que os profissionais de marketing devem considerar

Brinker distinguiu três grandes tipos de agentes que já afetam o marketing.

Agentes para profissionais de marketing (bastidores)

São agentes que trabalham para a equipe de marketing: recursos aumentados por IA nas principais plataformas, auxiliares de análise, copilotos criativos e ferramentas de fluxo de trabalho habilitadas para agentes. Eles aceleram a produção e a análise nos bastidores.

Agentes expostos aos clientes (você os controla)

Bots de atendimento ao cliente, SDRs de IA e agentes de e-mail interagem diretamente com os clientes enquanto ainda estão sob o controle da marca. Quando funcionam bem, oferecem resolução mais rápida e melhor capacidade de resposta. Mas devem melhorar a experiência do cliente e não apenas a eficiência interna.

Agentes de clientes (você não controlá-los)

Esta é a categoria mais perturbadora. Os consumidores agora pesquisam por meio de assistentes gerais de IA e “mecanismos de resposta”, como ferramentas do tipo ChatGPT ou navegadores com tecnologia de IA. Esses agentes leem seu conteúdo, avaliações e preços – e então medeiam como os clientes percebem você. Os profissionais de marketing não podem controlá-los, apenas influenciá-los, de forma semelhante, mas mais complexa, do que o SEO tradicional. Brinker às vezes se refere a isso como AEO/GEO — otimização de mecanismo de resposta/guia.

Ele previu que, assim como a IA está remodelando as pesquisas e as jornadas na web, ela acabará remodelando a caixa de entrada à medida que os assistentes de IA fazem a triagem, resumem e reformulam os e-mails de marketing em nome dos usuários. Os profissionais de marketing falarão com os clientes através agentes cada vez mais, não apenas diretamente.

Automação versus experiência: vale a pena manter dois por dois

Ao implantar agentes de atendimento ao cliente, Brinker recomendou que os profissionais de marketing tivessem cuidado. A IA torna tentador automatizar qualquer coisa que economize tempo ou custo, mas a automação voltada para o cliente deve satisfazer dois por dois:

• Melhora a eficiência da empresa?
• Melhora a eficiência e a experiência do cliente?

Se isso apenas ajudar a empresa e ao mesmo tempo dificultar a vida do cliente – forçando-o a passar por bots rígidos, loops inúteis ou fluxos opacos – torna-se uma experiência de marketing negativa. Aviso de Brinker: Use agentes para servir ambos lados do relacionamento.

Codificação Vibe, sem código e software que você nem percebe que está escrevendo

Uma das partes mais alucinantes da palestra foi a discussão de Brinker sobre “codificação de vibração”. Na prática, muitos modelos de IA agora transformam prompts de linguagem natural em código real nos bastidores.

Brinker deu um exemplo: pedir a uma IA para coletar dados sobre as empresas mais valiosas ao longo de 20 anos, divididas por tecnologia e não tecnologia, e representar graficamente o resultado. O modelo retornou um gráfico em cerca de 30 segundos – mas nos bastidores, ele escreveu JavaScript, construiu um pequeno aplicativo da web (por exemplo, em React) e o executou. Um profissional de marketing interagindo em inglês simples efetivamente “criou software” sem perceber.

Ele brincou sobre “vibe coding” como uma palavra da moda – chamando-a de prima moderna de no-code/low-code – mas ressaltou seu poder para ferramentas simples, internas e de baixo risco:

• Pequenos aplicativos da web ou protótipos.
• Utilitários internos para alguns usuários.
• Ferramentas de curta duração para eventos ou campanhas.
• Ideias confusas que precisam de exploração rápida e prática.

Esses casos de uso foram historicamente mal atendidos, não por falta de ideias, mas porque o tempo, o custo e a experiência para construí-los não eram justificáveis. A Agentic AI muda essa equação, transferindo mais tecnologia de serviços de TI centralizados para autoatendimento descentralizado em marketing. O resultado: mais velocidade, mais experimentação paralela e mais aprendizado.

De serviços centralizados a fabricantes descentralizados

Brinker enquadrou isso como uma grande mudança na forma como o trabalho de marketing é realizado:

• Historicamente, grande parte da tecnologia vivia em equipes de TI ou de operações especializadas; os profissionais de marketing tiveram que fazer fila para obter suporte.
• À medida que as ferramentas se tornaram mais acessíveis (low-code, no-code, agora IA de agência), mais capacidades passaram para as mãos dos profissionais.
• O “custo” de construção de experiências – campanhas, microexperiências, ferramentas internas – continua a cair, pelo que o volume e a diversidade das experiências podem aumentar.

Ele citou a frase de Linus Pauling – “A melhor maneira de ter uma boa ideia é ter muitas ideias” – para defender a experimentação ampla. Muitos experimentos falharão e isso é aceitável; o que importa é que à medida que o funil de ideias se alarga, o número absoluto de vencedores aumenta também.

Para Brinker, este é o cerne da oportunidade de IA agente: capacitar um grupo mais amplo de criadores de marketing para tentar mais coisas, mais rápido, sem esperar meses por projetos ou especificações formais.

A IA aceitará empregos de marketing?

Brinker abordou o medo diretamente com uma simples divisão do trabalho de marketing em três grupos:

1. Estratégia e criativo.
2. Produção e análise.
3. MarTech e operações de marketing.
   

Historicamente, a maioria tempo entrou em produção e análise – embora a maioria prestígio está ligado à estratégia e à criatividade. A IA e os agentes reduzirão drasticamente o esforço necessário para produção e análise: geração de variações, extração de relatórios, síntese de dados e orquestração de fluxos.

Os líderes agora enfrentam uma escolha:

• Trate isso como uma pura oportunidade de corte de custos e reduza as equipes, ou
  
• Reinvestir a capacidade liberada em mais estratégia e criatividade, mais experimentação e operações mais fortes para apoiar um ritmo mais acelerado de aprendizagem.

Brinker argumentou que o segundo caminho é a única vantagem sustentável. Os ganhos de eficiência proporcionados pela IA serão em breve uma mercadoria – todas as empresas desfrutarão de uma produção mais barata. A diferenciação virá da forma como as organizações utilizam essa capacidade libertada: ideias mais ousadas, experiências mais personalizadas, ciclos de teste e aprendizagem mais rápidos e infraestrutura de suporte mais robusta.

Na sua opinião, os profissionais de marketing que se inclinam para:

• Expandindo estratégia e criatividade,
• Construir operações de marketing confiáveis ​​e escalonáveis ​​para apoiar a experimentação rápida e
• Aprendendo a trabalhar com agentes como colaboradores,

estará em uma posição forte “por muitos e muitos anos”.

Principais conclusões para profissionais de marketing

Da palestra de Brinker, emergem alguns temas práticos:

• Pense em espectros, não em absolutos. Você não precisa substituir todos os fluxos de trabalho por agentes. Combine confiabilidade baseada em regras com flexibilidade de agente onde fizer sentido.
• Reconheça o mundo dos três agentes. Agentes de profissionais de marketing, agentes que você expõe aos clientes e agentes de clientes (assistentes independentes) exigem estratégias diferentes.
• Otimize para agentes como novos “públicos”. Estruture conteúdo, dados e experiências para que os assistentes de IA possam analisar, resumir e representar sua marca com precisão.
• Utilizar os ganhos de eficiência para fomentar a aprendizagem e não apenas os cortes. A verdadeira vantagem virá de uma estratégia mais inteligente, de uma criatividade mais rica e de uma experimentação mais robusta – e não apenas de fazer as mesmas coisas de forma mais barata.

Resumindo, a IA agente não trata apenas de automação; trata-se de redefinir em que os profissionais de marketing gastam seu tempo. As máquinas lidarão cada vez mais com o trabalho pesado de produção e análise. Os profissionais de marketing que prosperarão serão aqueles que aproveitarem essa mudança para pensar maior, testar com mais coragem e construir sistemas que transformem possibilidades abundantes em desempenho durável.