*Por Vinícius Boemeke
À medida que a inteligência artificial avança nas empresas, fica cada vez mais evidente que ainda estamos discutindo essa tecnologia de um jeito pequeno demais. O debate permanece muito concentrado em prompts, produtividade individual, geração de textos, imagens, campanhas e automações pontuais. Tudo isso tem valor, evidentemente. Mas talvez não esteja no centro da transformação mais importante em curso. O que começa a se desenhar é a IA deixando de ser uma ferramenta lateral de apoio e passando a integrar a arquitetura operacional das empresas.
No marketing, essa mudança é profunda porque altera a própria pergunta que líderes e equipes precisam fazer. A questão deixa de ser apenas “como usar IA para escrever um e-mail melhor?” e passa a ser “como redesenhar o go-to-market para que humanos e agentes trabalhem sobre os mesmos dados, objetivos e processos?”. Essa virada parece sutil, mas não é. Ela muda a forma como empresas pensam aquisição, relacionamento, vendas, crescimento, eficiência operacional e, principalmente, aprendizado contínuo.
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O melhor agente nasce do melhor humano
Um exemplo que ajuda a ilustrar essa mudança vem da forma como algumas empresas de tecnologia têm estruturado agentes para suas operações comerciais. Em vez de começar pela ferramenta, pelo modelo ou pelo prompt, o processo parte da observação de profissionais de alta performance: quais fontes consultam, quais sinais analisam, quais dados cruzam e quais critérios utilizam para decidir se determinada conta merece abordagem.
Só depois desse mapeamento o fluxo é transformado em workflow. E só depois vem a IA.
Esse detalhe deveria servir como alerta para muitas empresas. A tendência ainda é começar pelo modelo, pela ferramenta ou pelo prompt. Conecta-se uma solução ao CRM, cria-se uma sequência de comandos e espera-se que a IA resolva um problema que, muitas vezes, nem está claramente estruturado. Na minha visão, o caminho mais inteligente é o inverso: começar pelo melhor processo humano, documentar cada etapa, transformar esse conhecimento em sistema, operar em modo supervisionado e automatizar progressivamente.
O melhor agente não nasce do melhor prompt. Nasce do melhor processo. E isso reposiciona o papel do profissional de marketing. A habilidade mais valiosa não será apenas saber escrever comandos técnicos para uma IA, mas ter clareza analítica para decompor repertório, intuição, experiência e critério em uma lógica replicável. A tecnologia só automatiza bem aquilo que possui consistência. Quando o processo é confuso, a IA apenas escala a confusão.
Marketing como arquitetura de crescimento
É por isso que acredito que o go-to-market está virando produto. Produto no sentido mais literal do termo: algo que precisa ser desenhado, instrumentado, medido, corrigido, versionado e aprimorado continuamente. Não basta manter um playbook em uma apresentação ou uma sequência de e-mails dentro do CRM. A operação precisa ser capaz de transformar sinais em ações e em aprendizado contínuo.
Historicamente, o marketing sempre combinou criatividade, análise e operação. A IA agêntica atua nesses três pilares, mas não com a mesma profundidade. Na camada criativa, amplia repertório, gera variações, testa narrativas e acelera produção. Na camada analítica, cruza dados, identifica padrões e sugere prioridades. Mas a mudança mais relevante talvez esteja na camada operacional, porque agentes podem executar workflows que antes dependiam de atenção constante das equipes.
Nesse novo cenário, marketing deixa de ser apenas campanha, mídia e conteúdo. Passa a operar como uma arquitetura de crescimento, em que dados alimentam agentes, agentes interpretam sinais, workflows acionam processos, humanos tomam decisões mais qualificadas e os resultados voltam ao sistema para aperfeiçoar o próximo ciclo.
A ilusão do marketing 100% autônomo
Outro exemplo que aponta para esse movimento é o desenvolvimento de agentes de marketing capazes de apoiar pesquisa, estratégia, execução de fluxos e consolidação de dados. Em alguns casos, essas soluções são apresentadas sob uma provocação ambiciosa: a ideia de um “AI VP of Marketing”, ou seja, um agente capaz de pesquisar, escrever, apoiar decisões estratégicas, executar fluxos e automatizar parte relevante da operação, deixando para humanos as decisões mais contextuais e críticas.
Na prática, porém, talvez o aprendizado mais interessante esteja menos na promessa de um “VP de Marketing autônomo” e mais no caminho percorrido. Muitas dessas iniciativas começam como dashboards para eliminar tarefas manuais de consolidação de dados e, em poucos meses, evoluem para copilotos de marketing, apoiando campanhas, lembretes operacionais, sugestões de ações e execução de partes do processo. Esse percurso parece mais realista do que imaginar uma substituição abrupta de profissionais. A transformação provavelmente virá de uma reorganização gradual da operação.
As primeiras aplicações tendem a ser incrementais: dashboards mais inteligentes, agentes que consolidam dados, assistentes que sugerem campanhas, workflows que enviam alertas quando um segmento merece follow-up ou automações que registram contexto antes de escalar uma decisão para uma pessoa. O ponto central é que essas aplicações tenham objetivo claro, dados confiáveis e escopo bem definido. Sem isso, viram apenas mais uma camada de complexidade em uma operação que já costuma ser fragmentada.
Construir ou comprar deixou de ser uma decisão técnica
Essa discussão também muda o debate entre construir internamente ou contratar soluções prontas. Com ferramentas que reduzem de forma significativa o custo de prototipagem, pequenas equipes conseguem desenvolver, em poucos dias, soluções que antes demandavam meses. Mas construir rápido não significa operar bem. Colocar sistemas em produção exige integração, governança, segurança, manutenção e clareza sobre retorno financeiro.
Por isso, a pergunta mais relevante não é simplesmente “build or buy?”. A pergunta correta é: onde a empresa tem uma vantagem real para construir algo próprio? Se o workflow é genérico, o mercado provavelmente entregará uma solução mais eficiente. Mas, se o fluxo incorpora conhecimento específico da operação, da marca, do cliente e do modelo de negócio, desenvolver internamente pode fazer sentido estratégico.
Essa decisão passa a ser central para founders, CMOs e líderes de growth, porque a IA agêntica não muda apenas ferramentas. Ela muda a forma como uma empresa aprende, decide e executa. Para empresas brasileiras, o desafio não é apenas adotar IA, mas criar cultura, contexto e disciplina operacional para experimentar com velocidade sem perder governança.
Isso não reduz a importância das pessoas. Pelo contrário. Reduz a tolerância a trabalhos operacionais repetitivos e aumenta o valor de estratégia, contexto, narrativa e tomada de decisão. O profissional de marketing deixa de ser apenas operador de plataformas e passa a ser responsável por desenhar a lógica dos workflows, definir regras de negócio e garantir que a IA esteja executando a estratégia correta.
A IA não elimina a necessidade de visão. Ela aumenta o custo de não ter uma. No fim, o marketing que deve liderar essa transição não será necessariamente o que adotar mais ferramentas, mas o que conseguir redesenhar sua operação para que humanos e agentes trabalhem sobre os mesmos dados, objetivos e processos.
Confira também o artigo "Quando a marca para de comprar atenção e começa a produzi-la".
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