A febre da inteligência artificial generativa está criando uma nova e custosa função dentro das empresas: o time de marketing que atua como uma software house amadora. Em vez de focar em suas atividades primárias, as equipes estão sendo seduzidas pela promessa de construir fluxos de trabalho de automação customizados, um desvio que frequentemente se revela um beco sem saída estratégico e financeiro.

O impulso de “construir em casa” é compreensível, mas perigoso. Segundo uma análise publicada pelo Search Engine Land, o erro não está na ambição de automatizar, mas na ausência de um passo anterior e crucial: decidir o que deve ser comprado como um serviço, o que exige a contratação de expertise externa e o que, de fato, merece ser desenvolvido internamente. A tese é que a maior parte do valor da IA no marketing não vem da programação, mas do pensamento estratégico que a precede.

Comprar vs. Construir: A ilusão da exclusividade

O primeiro passo para evitar a armadilha do desenvolvimento interno é reconhecer que a maioria dos problemas de marketing não é exclusiva. Monitoramento de palavras-chave, diagnóstico de performance de um site ou análise de menções à marca são desafios comuns, já resolvidos com eficiência por dezenas de fornecedores de software como serviço (SaaS). Optar por uma ferramenta de prateleira transfere o ônus da manutenção, atualização e correção de bugs para um especialista, liberando a equipe interna para focar em tarefas de maior valor.

Um estudo do MIT sobre projetos de IA em grandes corporações, citado no artigo, reforça essa visão: iniciativas baseadas em parcerias estratégicas (o modelo “comprar”) alcançaram uma taxa de sucesso significativamente maior do que os esforços de desenvolvimento interno (o modelo “construir”). A pesquisa revelou que 95% das organizações não obtinham retorno sobre seus investimentos em IA, principalmente porque as ferramentas criadas internamente falhavam em se integrar aos fluxos de trabalho existentes — um problema que os fornecedores de software, com milhares de clientes, já se dedicaram a resolver.

O valor do know-how e o risco da validação

Quando um fluxo de trabalho é verdadeiramente único para a empresa, a tentação de construir do zero é ainda maior. No entanto, mesmo aqui, a melhor opção pode não ser alocar a própria equipe. A alternativa é “comprar o know-how”: contratar um consultor ou um profissional freelancer que já tenha construído dezenas de automações similares. Essa abordagem evita que a equipe interna descubra, por tentativa e erro e com o relógio correndo, todos os potenciais pontos de falha do processo.

Mais importante, nenhuma ferramenta — comprada ou construída — elimina a necessidade de julgamento qualificado. A regra de ouro, segundo os autores, é jamais automatizar uma tarefa cujo resultado ninguém na equipe possa verificar manualmente. As ferramentas de IA podem errar com a mesma confiança com que acertam. Um relatório da State of CRM Data apontou que 78% dos executivos de alto escalão já tomaram decisões baseadas em recomendações de IA que mais tarde suspeitaram estar erradas. A automação não remove a necessidade de um especialista; ela desloca seu trabalho da execução para a validação, uma tarefa de ordem superior.

O caminho para uma automação eficaz, portanto, não é tentar replicar um trabalho inteiro, mas sim identificar e automatizar um único passo: uma tarefa repetitiva, com entradas e saídas bem definidas, e cujo resultado possa ser verificado em segundos. Antes de transformar o marketing em um apêndice de TI, a pergunta fundamental não é “o que podemos construir?”, mas “qual problema comum já foi resolvido por um especialista?”. Na era da IA, a estratégia precede o código.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Search Engine Land