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✍️ Na última edição: Rebranding: tudo o que você sempre quis saber

💬Comentário da última edição:

A IA vai acabar com empregos.
Pessoas serão demitidas por causa da IA.
Todo mundo que fala o contrário está fazendo gestão de crise.

O marketing será afetado de maneira brutal.

Segundo estudo da Redpoint, Um SaaS tradicional gera cerca de 300 mil dólares de receita por funcionário, startup AI-native geram U$ 2-4 milhões. Midjourney chegou em U$ 200M ARR com 11 funcionários.

Isso é, literalmente, 10x mais eficiência.

Não estamos falando de ganhos de produtividade, essa é uma forma totalmente nova de trabalhar.

Essas empresas não vão contratar mais pessoas, isso significa menos empregos. E o marketing vai ser brutalmente impactado.

Durante o Gen Marketer Summit, Keith Putnam-Delaney, co-founder da Primer, defendeu que a IA matou a execução.

Não como capacidade, como diferencial, pois agora todo mundo lança rápido, testa rápido, gera criativo rápido. Fazer parou de ser a coisa difícil e isso está acelerando o volume de entrega e o aprendizado dos times.

Se a execução ficou barata e rápida, você não precisa de uma fileira de gente pra executar. Você precisa de gente melhor, dirigindo máquinas.

O Kieran Flanagan, Senior VP de Agentic GTM & Systems da Hubspot descreve o efeito sem rodeio: a IA está achatando a estrutura de marketing. A camada de gente coordenando a coordenação dos outros já desapareceu, sobrando menos middle-managers e mais ICs generalistas.

Enfim, os times estão ficando menores e mais eficientes.

É como diria nosso amado Chorão: O impossível é só questão de execução.

No AI Engineer World's Fair desse ano, sete representantes desse playbook subiram ao palco: cerca de 100 pessoas gerando algo perto de US$200 milhões em ARR.

Encontrei esse termo lendo a newsletter técnica de engenharia e IA Latent Space, que define TT como "empresas com mais milhões em ARR do que funcionários".

Tenho 3 exemplos favoritos.

A Gamma é ferramenta de IA que monta apresentação, documento e site a partir de um prompt (seria o Canva/PowerPoint da era da IA), e tem 50 milhões de usuários e 30 pessoas.

A Bolt é uma solução de IA para o tal “vibecoding”, você descreve um app em texto usando linguagem natural e ele constrói a aplicação web inteira. Passou de 30 a 40 mil clientes no segundo mês, com menos de 20 pessoas.

E a Gumloop é uma plataforma no-code pra montar automações com IA, tipo a Zapier, na época estava mirando virar unicórnio com menos de 10 pessoas (para ser honesto, foram para enterprise e contratam gente pra vender).

Existe um padrão nos 3 talks. Menos gente, mais contexto e alto nível de autonomia, com times híbridos de humanos e agentes de IA trabalhando juntos.

A principal narrativa é de que a IA não vai te substituir, mas que pessoas usando IA vão substituir pessoas que não usam.

Que nada mais é do que o jeito desonesto de falar que uma pessoa será capaz de fazer o trabalha de duas ou três, eliminando 50% das posições existentes.

Apesar do susto, a AI está menos para o meteoro que varre os marqueteiros da face da terra e mais para as mudanças ambientais que promovem a sobrevivência no mais apto, puro darwinismo.

Mas essa adaptação não significa apenas usar IA, achar que está seguro porque você conversa com o ChatGPT. Na verdade, esse novo cenário inflacionou o valor de um set específico de habilidades que vão além da IA.

Bons profissionais de marketing tendem a ter essas habilidades em seu repertório e precisam estar conscientes de que devem fortalece-las.

Estamos acostumados com transformações no marketing, os últimos 30 anos mudaram completamente a nossa forma de trabalho.

Grandes eventos tecnológicos criaram novos cargos especialistas em marketing. A internet criou o marketing digital, as redes sociais criaram os social media managers, a ascensão do PLG, dados e modelos de atribuição criaram o growth hacker.

Cada onda fatiou o marketing e criou mais uma especialidade dentro dele.

A inteligência artificial é um evento que tem essa mesma influência, mas pela primeira vez uma virada tecnológica vai criar generalistas, não especialistas.

Antes, a complexidade morava na execução: aprender uma nova plataforma, fazer um bom criativo, escrever uma boa copy, montar um bom fluxo de e-mail, rodar um bom anúncio.

Cada uma dessas coisas era difícil o suficiente pra justificar uma pessoa dedicada, mas a IA está eliminando boa parte dessa dificuldade. O que continua difícil é ter bom gosto, conectar as peças, decidir o que fazer, ser crítico e avaliar o que está sendo criado. E fazer.

Em marketing, a inteligência artificial está permitindo que o marqueteiro expanda seu escopo. Nesse contexto, o mais adaptado não é o especialista, é quem tem amplitude de conhecimento para executar o workflow completo, guiando a IA em cada etapa.

Um novo tipo de marqueteiro está surgindo.

Infelizmente não fui eu quem inventou o termo. Na verdade, muita gente está falando sobre esse assunto de forma independente, o que aumenta muito a minha confiança de que estamos diante de uma mudança significativa.

→ Emily Kramer falou sobre o marqueteiro generalista, que utiliza IA para cobrir mais campo além das próprias competências atuais. Chamou isso de Gen Marketer.

→ Elena Verna falou sobre o líder que volta pras trincheiras, capaz de executar sozinho o trabalho que exigia um time completo. Chamou isso de HI-C, High Impact Individual Contributor.

→ Hardik Pandya falou sobre o surgimento do indivíduo capaz de executar mais coisas, cujo impacto vem da própria capacidade de execução, não do tamanho de seu time. Chamou isso de Super IC.

→ E vemos outras funções de marketing ganhando atributos de tecnologia e desenvolvimento, como Content Engineer, GTM Engineer, e tantos outros termos.

Estes não são sinônimos perfeitos. HI-C é baseado na ideia de senioridade, Super IC é sobre craft, Gen Marketer é mais voltado para o escopo… Mas todos descrevem o mesmo movimento: uma pessoa rendendo como um time, turbinada pela IA.

Por aqui, abracei o conceito de Gen Marketer pelas nuances representarem melhor o contexto atual de marketing e ser um exercício que abraça a ideia de generalista + generativa.

O departamento de marketing é um amontoado de sub-equipes (pense brand, demanda, produto, conteúdo, paid) que não sabem fazer o marketing uma da outra. A pessoa de paid não sabe sobre branding. A de conteúdo não sabe rodar campanha de demand gen.

Gen Marketer é uma sobreposição de várias funções que reúne 3 capacidades em cima de suas especialidades: AI, product marketing e campanhas.

É o profissional que pensa como um product marketer, parte da audiência pra se diferenciar e conecta os pontos entre produto e GTM. Opera como um campaign manager, pois age como um produtor/operador capaz de unir a criação com a distribuição. E executa como um AI expert, escala com ferramentas, workflows e agentes, dirigindo um time que é parte humano, parte máquina.

O Gen Marketer é o ponto onde esses três círculos se cruzam.

Na prática, isso é uma mudança de comportamento, não necessariamente de cargo. Por exemplo, o profisional de branding que antes criava a peça e passava pro time de growth distribuir agora desenha a campanha já com a distribuição dentro.

O conteúdo que era um post de blog agora pode ser um produto que ele constrói pra audiência via vibe coding: um índice, uma calculadora, uma ferramenta. O growth marketer larga a obsessão por um canal só, fica ágil em vários, e monta campanhas de ciclo completo com automação.

Junta tudo e o que você tem é uma pessoa que pega uma ideia enraizada na audiência e executa o plano concreto (criação, distribuição, otimização) sem precisar de um revezamento de oito especialistas.

Note que nesse movimento, a IA é um enabler da situação, pois barateira a execução e permite que uma pessoa só, apoiada em agentes, cubra mais terreno do que um time de 3-4 indivíduos.

Mas a IA é apenas uma peça desse quebra cabeça, a expertise em marketing continua sendo a coisa mais importante de ttodas.

O Kieran Flanagan explica essa nova dinâmica com uma matriz simples, onde um eixo é expertise (quanto você sabe) e o outro é uso de IA.

Quem tem muita expertise e muito uso de IA é o profissional mais bem posicionado, será reconhecido em breve como gen marketer.

Por outro lado, quem tem pouca expertise e utiliza muita IA é perigoso para a companhia, uma máquina de slop, que produz muito, produz rápido e produz errado. Com a confiança de quem se acha um gênio.

O terceiro quadrante, com muita expertise e pouco uso de IA é o profissional que ainda não usa IA adequadamente no seu dia a dia e o último quadrando é o profissional mais exposto às mudanças, que deve ser extinto rapidamente.

E aqui ficam duas ressalvas:

Usar IA é a parte fácil, qualquer um aprende a promptar numa tarde. O que separa o Gen Marketer da máquina de slop não está em quão bem o profissional usa uma ferramenta, é um outro conjunto de habilidades.

A IA é uma grande normalizadora de médias. Uma estagiária genial que faz tudo que você pede, e nada do que você não pede. É preciso saber o que pedir.

Eu to falando de craft. Um conceito abstrato que tem a ver com domínio, intuição, experiência. Craft vem de executar algo mil vezes, aquele instinto de sentir que algo está certo ou errado antes de saber explicar por quê.

É esse tipo de habilidade que importa: julgamento, bom gosto, raciocínio, e a capacidade de questionar o que a máquina cospe.

Você só consegue questionar e desafiar a IA se você tem craft em alguma coisa. Quando você não tem conhecimento sobre um assunto, o output da IA sempre parece exepcionalmente bom, aceita tudo que vem e se torna uma máquina de propagar slop.

O profissional com profundidade pega o output, entende que está errado e conserta. É por isso que o Kieran Flanagan diz que é o especialista de verdade se tornará um generalista valioso na era da IA.

A Kramer diz na lata: ferramenta dá velocidade, mas não substitui fundamento, pensamento estratégico e julgamento humano. Bom gosto e julgamento são o que separa o bom do excelente.

Então, na prática, como nos tornamos Gen Marketer?

1. Aprenda a tocar uma campanha de ponta a ponta.

Esse é o ponto de partida que a Kramer quer explica como "baseline". O Gen Marketer pega uma ideia e leva até o resultado sozinho (copy, criativo, e-mail, paid, landing), dirigindo a IA em cada etapa do funil, sem depender de um revezamento de oito pessoas.

Tocar de ponta a ponta não é fazer tudo com a própria mão. É conseguir conduzir tudo, porque você entende cada parte o suficiente pra dirigir e pra cobrar.

A Ting Ting Luo, da Clay, resume o oposto disso: a morte de um time é quando toda ideia precisa de 20 pessoas pra sair do papel.

2. Empilhe a camada generalista por cima da sua especialidade.

Pra dirigir cada etapa, você precisa de profundidade em alguma coisa. É contraintuitivo, mas é o ponto do Kieran Flanagan: é o especialista de verdade que vira o generalista valioso, já que a profundidade te dá o critério pra julgar todos os outros.

A Kramer é explícita: não jogue fora seu craft pra "virar generalista". Mantenha-se profundo numa ou duas coisas e some amplitude por cima. Generalista que largou a especialidade não é generalista. É raso.

3. Desenvolva o que a IA não te dá: raciocínio, senso crítico e bom gosto.

Esse é o trabalho de uma vida, mas também é o que de fato te diferencia.

Raciocínio é saber pensar o problema, não só pedir a resposta… Eu chamo quem terceiriza seu raciocínio para a IA de second-hand thinkers, mas me deparei recentemente com o termo prompstitutes, muito mais adequado.

Senso crítico é saber o que está bom e o que não está para ser capaz de editar o output. Bom gosto é o filtro que reconhece a melhor entre dez opções boas, algo difícil de ensinar e muito subestimado no marketing, principalmente numa era onde tudo deve ser data-driven.

4. Construa um sistema, não prompts soltos.

Usar IA é diferente de usar LLM. Pense IA como um sistema que deve ser construído.

Na prática, você desenvolve skills modulares (uma pra copy, uma pra roteiros, uma pra revisão…) para tornar a IA mais afiada e workflows/agentes que executam tarefas para você.

O sistema de conteúdo que o Flanagan construiu levou uns nove meses de iteração. Um truque de treino que ele usa é o "copy work": copiar à mão um trabalho que você admira pra internalizar a estrutura, e só depois somar o seu estilo.

5. Use a IA pra subir o nível, não apenas fazer mais coisas.

A maioria usa IA pra fazer mais do mesmo, produzindo três vezes mais trabalho mediano. O Gen Marketer usa pra fazer melhor, ser capaz de criar e conduzir sozinho o que antes exigia um time inteiro.

Erro 1: Parafusar IA na estrutura velha. (nível: organização)

É o que a maioria das empresas tá faznedo: compra as ferramentas, manda todo mundo "usar IA", e não muda nada em como o time opera. A capacidade de um modelo aumenta rápido, mas a integração dela no jeito da empresa trabalhar corre devagar.

E aí o pessoal começa a medir a coisa errada (número de prompts, "taxa de adoção", consumo de tokens) quando a pergunta de verdade é o que mudou no resultado. A gente nem quer que uma pessoa gere 20 posicionamentos de marca por mês, mas estamos cobrando volume.

Erro 2: Usar IA pra fazer mais, não melhor. (nível: output)

Esse é o erro individual mais comum, e o mais traiçoeiro, porque parece produtividade. Você pega a IA e produz o triplo. Só que é o triplo do seu trabalho médio.

Mais conteúdo medíocre, mais rápido, não é vantagem.

Erro 3: Achar que generalista é ser raso. (nível: identidade)

A pessoa ouve "seja generalista" e entende "seja mediano em várias coisas". Larga o craft, vira pau pra toda obra, e não fica bom em nada. A Ting Ting Luo, da Clay, crava: ser generalista não é desculpa pra ser ruim em várias coisas ao mesmo tempo. Generalista de verdade exige domínio com amplitude de conhecimento.

Estou desenvolvendo uma solução de IA para times de marketing e estou fazendo discovery com algumas pessoas.

Você topa responder um formulário rápido e quem sabe marcamos uma conversa completa pra eu te apresentar em primeira mão e colher seu feedback?