Inteligência artificial no marketing: como a IA está transformando as agências

A inteligência artificial no marketing já deixou de ser apenas uma promessa para o futuro. Dentro das agências, ela começa a modificar processos de SEO, análise de dados, produção de conteúdo, design e atendimento. O impacto, porém, não se limita à adoção de novas ferramentas: a IA também está mudando a quantidade de profissionais necessária para executar determinadas tarefas e as competências esperadas de cada especialista.

Neste episódio do Martincast, Erick Formaggio e John Martin discutem essa transformação a partir de situações reais do mercado. Erick atua com SEO desde 2007 e também possui experiência em dados, CRO, BI e web analytics. Ao longo da conversa, os dois mostram que a questão não é simplesmente decidir se a inteligência artificial acabará ou não com uma profissão.

A discussão mais importante é outra: como a IA altera a estrutura das equipes, reduz atividades repetitivas e redefine o papel dos profissionais dentro das agências?

Inteligência artificial no marketing vai acabar com os empregos?

Uma das preocupações mais frequentes entre profissionais de marketing é a possibilidade de a inteligência artificial eliminar funções como analista de SEO, gestor de tráfego, redator, designer ou analista de dados.

John Martin destaca que muitos clientes ainda precisam de suporte até mesmo para atividades básicas nas plataformas digitais. Além disso, alguns empresários não têm tempo ou interesse em executar diretamente as rotinas de marketing, por mais simples que as ferramentas se tornem.

Isso significa que a necessidade de acompanhamento profissional continuará existindo. A tecnologia pode facilitar a operação, mas não elimina automaticamente a demanda por estratégia, gestão, priorização e responsabilidade sobre os resultados.

Erick, entretanto, acrescenta uma camada importante à discussão. Mesmo que uma profissão não desapareça por completo, a quantidade de pessoas necessárias para executar o trabalho pode diminuir.

“Eu preciso continuar tendo dez engenheiros de dados para fazer isso? Com certeza que não.”

Esse raciocínio também pode ser aplicado a equipes de SEO, conteúdo, design e mídia. Em vez de substituir todos os profissionais, a automação permite que um grupo menor produza uma quantidade maior de entregas.

Como a IA está mudando as equipes de SEO

No passado, uma equipe de SEO podia contar com profissionais dedicados exclusivamente a link building, conteúdo, análise técnica e outras especialidades. Cada etapa exigia mais trabalho manual, o que aumentava a necessidade de pessoas envolvidas na operação.

Com a evolução da automação, parte dessas atividades pode ser centralizada ou acelerada. O analista de SEO passa a trabalhar como um operador de diferentes sistemas, acompanhando painéis, configurando processos, analisando respostas e tomando decisões.

Isso não significa que o conhecimento técnico perdeu valor. Na prática, ele se torna ainda mais importante.

Uma ferramenta pode identificar oportunidades, gerar recomendações ou organizar dados, mas o profissional precisa avaliar:

• se a recomendação faz sentido para o negócio;
• se os dados utilizados são confiáveis;
• se a estratégia está alinhada ao público;
• se a execução pode gerar riscos;
• se o resultado apresentado corresponde ao objetivo da empresa.

O especialista do futuro não será apenas alguém que executa uma tarefa. Será a pessoa responsável por configurar, supervisionar e melhorar o sistema que realiza parte da execução.

Análise de dados: de horas de trabalho para minutos

Um dos exemplos mais claros apresentados por Erick está no processo de ETL — extração, transformação e carregamento de dados.

Antes de qualquer análise, informações provenientes de planilhas e plataformas diferentes precisam ser organizadas e padronizadas. Uma fonte pode utilizar vírgula como separador decimal, enquanto outra utiliza ponto. Datas, nomes de colunas, moedas e formatos também podem variar.

Sem essa padronização, o cruzamento dos dados pode produzir erros ou interpretações equivocadas.

Tradicionalmente, esse trabalho é realizado por profissionais de engenharia de dados e pode levar várias horas, dependendo do tamanho e da complexidade das bases. Segundo o exemplo compartilhado no episódio, um processo que antes demorava sete ou oito horas passou a ser realizado em aproximadamente dez minutos com o apoio de uma ferramenta configurada para engenharia de dados.

O engenheiro de dados não deixa de existir. Ele continua necessário para alimentar a solução, ajustar instruções, supervisionar a execução e verificar a qualidade do resultado.

A diferença é que o trabalho manual diminui significativamente. Consequentemente, uma equipe pode processar uma quantidade maior de dados sem aumentar proporcionalmente o número de profissionais.

Produção e revisão de conteúdo com inteligência artificial

A segunda grande transformação acontece na produção de conteúdo. Um fluxo tradicional pode incluir briefing, redação, revisão, ajustes e pós-produção. A revisão de um texto extenso exige a identificação de erros gramaticais, problemas de coerência, repetições, parágrafos pouco claros e oportunidades de melhoria.

Erick explica que a inteligência artificial pode realizar uma primeira avaliação e até produzir um relatório sobre o texto. Ela pode sugerir diferentes estruturas para um parágrafo, apontar erros de português e indicar trechos que precisam de maior clareza.

“O analista de conteúdo vai deixar de existir? Não, mas ele vai ter uma ferramenta.”

A revisão humana continua relevante, especialmente porque qualidade editorial não depende apenas de gramática. O revisor também precisa avaliar contexto, precisão, tom de voz, intenção da mensagem e adequação ao público.

A IA funciona melhor como uma primeira camada de controle. Ao eliminar erros mais simples e organizar sugestões preliminares, ela permite que o profissional concentre seu tempo nas decisões que exigem interpretação.

Design e produção de peças em agências

Outro exemplo ocorrido dentro de uma agência explicado por John Martin. Uma profissional de atendimento precisava avançar na atualização de uma identidade visual enquanto a designer estava temporariamente atrasada.

Como conhecia profundamente a marca, a atendente utilizou uma ferramenta de geração de imagens para desenvolver versões preliminares do logotipo. O material não foi tratado como trabalho final. Ele foi encaminhado para a designer, que ficou responsável pelo refinamento e pela preparação profissional dos arquivos.

O caso demonstra uma mudança importante: uma pessoa que não é especialista consegue produzir um ponto de partida mais desenvolvido antes de entregar a demanda ao profissional técnico.

A designer não foi eliminada do processo. No entanto, a quantidade de trabalho necessária para chegar ao resultado final diminuiu.

O mesmo princípio pode ser aplicado à adaptação de peças publicitárias para diferentes formatos, à edição de vídeos e à criação de variações de materiais de campanha. Atividades repetitivas podem ser automatizadas, enquanto o especialista assume a direção criativa e o controle de qualidade.

Quais profissionais ganham espaço nesse novo cenário?

A automação reduz a valorização de funções baseadas exclusivamente em tarefas repetitivas. Em contrapartida, aumenta a importância de profissionais capazes de combinar conhecimento técnico, visão de negócio e domínio das ferramentas. Algumas competências tornam-se essenciais:

Capacidade de avaliar a qualidade

A resposta produzida por uma ferramenta não deve ser aceita automaticamente. O profissional precisa reconhecer erros, inconsistências e limitações.

Conhecimento do negócio

Quanto mais o profissional entende a marca, o cliente, o mercado e o público, melhores serão suas decisões. No exemplo do design, a atendente conseguiu produzir boas propostas porque conhecia profundamente a identidade da empresa.

Construção e melhoria de processos

O valor não está apenas em utilizar uma ferramenta, mas em definir como ela será usada, quais informações receberá e quais critérios determinarão a qualidade da entrega.

Integração entre especialidades

O profissional de marketing tende a operar de maneira mais multidisciplinar. SEO, conteúdo, dados, automação e experiência do usuário deixam de funcionar como áreas completamente isoladas.

A profissão pode continuar, mas as equipes podem encolher

O principal alerta apresentado por Erick e John não é que todas as profissões desaparecerão. A transformação mais provável dentro das agências é a redução da quantidade de pessoas necessárias para executar determinadas rotinas.

Uma atividade que antes exigia dez profissionais pode passar a ser realizada por nove, cinco ou até menos pessoas, dependendo do nível de automação. Isso não representa necessariamente o fim de uma carreira, mas afeta diretamente a oferta de vagas e a estrutura do mercado de trabalho.

Por isso, profissionais que estão entrando agora no marketing digital precisam ir além da execução. Aprender uma ferramenta específica não é suficiente, pois plataformas e modelos continuarão evoluindo.

O diferencial será compreender os fundamentos da área, utilizar a inteligência artificial de maneira crítica e assumir responsabilidade sobre as decisões que a tecnologia não pode tomar sozinha.