Os profissionais de marketing estiveram entre os primeiros profissionais a adotar genuinamente a IA generativa. Abrimos o ChatGPT, digitamos algo e obtivemos um resultado incrível. Fomos um dos primeiros a ter momentos “uau” de IA e começamos a incorporar LLMs em nossos dias. Pela maioria das medidas, o marketing liderou a curva de adoção antecipada.
E então, em algum momento ao longo do caminho, paramos de evoluir.
Dezoito meses depois, um número surpreendente de equipes de marketing ainda está fazendo essencialmente a mesma coisa que faziam no primeiro dia. Eles abrem uma janela de bate-papo, digitam uma solicitação, editam o resultado e seguem em frente. O fluxo de trabalho em torno da IA realmente não mudou. E apenas uma etapa do processo antigo foi substituída. Substituímos a página em branco por um rascunho. Todo o resto permaneceu, em sua maior parte, exatamente como estava.
Como ficamos presos
Aconteceu por razões compreensíveis. A inércia é uma delas. É apenas mais fácil continuar fazendo as coisas da mesma maneira (veja meu artigo sobre como pavimentar caminhos para vacas).
Os primeiros resultados queimaram a confiança. A primeira vez que você pediu a uma IA para escrever algo genuinamente importante e ela retornou com fatos alucinantes, usando o nome do seu concorrente ou produzindo algo tão genérico que doeu, você aprendeu algo. Você aprendeu a manter a IA sob controle. Você o usou para drafts de baixo risco e manteve o julgamento real firmemente em mãos humanas. Isso era racional na época. O problema é que a lição se transformou em hábito.
Ninguém era dono da adoção da IA. Na maioria das organizações de marketing com as quais conversei, o uso da IA cresceu como kudzu: em todos os lugares e sem estrutura. Colaboradores individuais desenvolveram seus próprios truques imediatos. As ferramentas proliferaram. Alguém comprou cinco assinaturas, outra pessoa comprou três assinaturas diferentes. Não havia fluxo de trabalho compartilhado, nenhum centro de gravidade, ninguém fazendo a pergunta maior: o que isso realmente deveria mudar na forma como trabalhamos? Sem propriedade, a experimentação permaneceu individual e superficial.
O número de ferramentas era genuinamente impressionante. Na última contagem, existem mais de 1.000 ferramentas de IA comercializadas especificamente para equipes de marketing. Se você gastou 30 minutos avaliando cada um, são mais de 500 horas. A maioria dos profissionais de marketing fez o que qualquer pessoa razoável faria: escolheu uma ou duas ferramentas familiares e as usou para tudo. O que significava principalmente geração de texto. O que significava principalmente o ciclo do chatbot.
E assim o padrão de alerta, resposta e copiar e colar ficou bloqueado. O teto da ambição permaneceu baixo.
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Mas. Os modelos que conquistaram seu ceticismo evoluíram
A parte mais difícil da IA é a velocidade. A IA que você experimentou há 18 meses e a IA disponível hoje não são a mesma tecnologia.
Dezoito meses atrás (outono de 2023). A geração GPT-4 destacou-se na elaboração, resumo e geração. Mas se você pedisse para ele raciocinar sobre um problema de várias etapas, manter o contexto de uma tarefa complexa, usar ferramentas externas ou verificar seu próprio trabalho, ele desmoronaria. Era um executor brilhante de tarefa única que não conseguia gerenciar um projeto.
Doze meses atrás (primavera de 2024). GPT-4o e Claude 3 Opus trouxeram janelas de contexto mais longas e melhor raciocínio. Claude 3 Opus, em particular, poderia lidar com análises de extensão de documentos que teriam quebrado modelos anteriores. Mas o uso de ferramentas ainda era experimental e pouco confiável. Fluxos de trabalho de agente (sequências de ações de IA executadas sem controle manual) existiam principalmente em demonstrações e sandboxes de desenvolvedores. A lacuna entre geração e edição ainda era grande.
Seis meses atrás (outono de 2025). Foi aqui que a verdadeira mudança aconteceu. Modelos de raciocínio como o1 da OpenAI e Claude 3.7 introduziram uma IA que pensava antes de responder. Eles estavam resolvendo os problemas passo a passo, detectando seus próprios erros e revisando sua abordagem. O Model Context Protocol (MCP) da Anthropic, lançado no final de 2024, deu aos modelos uma maneira padronizada de se conectar a ferramentas externas, como bancos de dados, calendários, CMSes e plataformas de e-mail, transformando uma interface de chat em algo mais próximo de um agente de software. Os resultados que antes exigiam cinco rodadas de correção começaram a chegar em duas.
Agora (março de 2026). Claude Sonnet 4.5 pode sustentar de forma autônoma tarefas complexas de várias etapas por mais de trinta horas. O GPT-5.2 reduziu as taxas de alucinações para menos de sete por cento. Pesquisadores do METR, acompanhando o desempenho da IA em cinco gerações de modelos, descobriram que a duração das tarefas que a IA pode realizar de forma independente dobrou a cada sete meses. Os modelos que falharam em 2023 foram substituídos por sistemas que podem planejar uma campanha, extrair dados competitivos, elaborar variantes, classificá-las de acordo com as diretrizes de sua marca e sinalizar a melhor opção para sua análise, tudo isso enquanto você está em sua reunião matinal.
Eu tive meu próprio momento “uau” recentemente. Eu uso IA para rascunhos de conteúdo há mais de um ano, sempre com o mesmo teto baixo. Por capricho, pedi a um modelo da geração atual que pegasse uma postagem de blog publicada, pesquisasse três ângulos competitivos que eu não havia abordado, redigisse um artigo de acompanhamento com um argumento diferente, identificasse os três melhores canais de distribuição para aquele artigo com base em nossos dados de público e escrevesse uma introdução personalizada para cada canal, tudo em uma sessão, sem que eu tocasse no teclado novamente até terminar.
Funcionou. Não perfeitamente. Mas perto o suficiente para que meu tempo de edição fosse de 20 minutos, não de duas horas. O teto havia se movido. E eu não percebi o quanto ele havia se movido até que empurrei contra ele.
O que você poderia realmente construir agora
Deixe-me dar um exemplo concreto.
A cada trimestre, as equipes de marketing produzem uma atualização do cenário competitivo. Alguém vasculha três sites concorrentes, lê seus blogs mais recentes, verifica sua cadência social e escreve um resumo. Demora um dia. Com um modelo de IA da geração atual conectado via MCP às suas ferramentas da web e dados de CRM, que podem ser acionados por um evento de calendário, executado durante a noite e aguardando em sua caixa de entrada, completo com uma comparação de alterações desde o último trimestre e uma seção sinalizada de itens para observar. Seu trabalho consiste em revisar e decidir, não em reunir e resumir.
A melhor parte? Você não precisa saber como construí-lo. Você pode simplesmente contextualizar o LLM, dizer o que está tentando fazer e sugerir a melhor abordagem. Nem sempre dá certo na primeira vez. Mas percorremos um longo caminho desde novembro de 2022.
O que essas novas abordagens exigem é disposição para redesenhar os fluxos de trabalho e ultrapassar o limite do chatbot.
O resultado final
Eu conheço o reflexo. Eu mesmo senti isso. Espere até que seja mais confiável. Espere até que haja uma prática recomendada. Espere até que alguém prove isso. Demora muito para construir uma automação.
Mas os benchmarks do METR mostram que a capacidade duplica a cada sete meses. Isso significa que a hora de começar a experimentar é agora.
Faça uma experiência esta semana. Escolha um fluxo de trabalho em sua equipe que envolva pelo menos três transferências e leve mais de um dia desde o acionamento até a entrega. Mapeie. Em seguida, pergunte como uma sequência de agentes lidaria com isso de ponta a ponta, com um ponto de decisão humano no final. Em seguida, pergunte à sua ferramenta de IA favorita como fazer isso acontecer.
Você pode se surpreender.
A era do chatbot foi um bom começo. Nós simplesmente não precisamos ficar lá.
Fonte ==> Istoé
