Gestores de growth têm vantagem para conduzir o mandato de IA

O problema: mandatos de IA vindos de quem pouco usa IA

Segundo um working paper da NBER com cerca de 6 mil executivos em 4 países, 69% dos executivos seniores usam IA menos de uma hora por semana, e 28% nunca a usam. Em contraste, uma pesquisa da EY com 15 mil funcionários e 1.500 empregadores em 29 países mostra que 88% os usam diariamente, mas apenas 5% os usam para mudar genuinamente como o trabalho é feito. O argumento de Amanda Johnson e Kevin Indig é que esses gestores, que estatisticamente usam IA muito menos do que os times, são frequentemente quem define a agenda de automação das equipes de marketing - muitas vezes sem definição de "feito" e sem recursos alocados.

O authors também relatam dados do relatório State of Digital Adoption 2025, da WalkMe: 78% usam ferramentas de IA que a empresa nunca forneceu, 51% recebem orientações conflitantes sobre quando usar IA, e 60% dizem que descobrir como usar a IA muitas vezes leva mais tempo que fazer a tarefa manualmente. Isso resulta em "trabalho que aconteceu e nunca foi visto como trabalho" - tempo de aprendizado e horas gastas que ninguém registrou, dificultando a defesa de orçamento.

Por que educar para cima, não gerenciar para cima

O texto critica o conceito de "managing up" para mandatos de IA, pois pressupõe que quem está acima entende o trabalho e precisa ser convencido. Na verdade, ele precisa ser educado - e os autores argumentam que times de SEO/marketing de growth, adotadores precoces, são os mais bem posicionados para isso. Duas funções: entregar ao executivo uma resposta defensável para quem o pressiona (conselho, stakeholders, CFO) e fornecer informação de alto nível sobre o funcionamento de LLMs, para que líderes entendam por que checkpoints humanos são necessários.

O contexto da liderança também é apontado: no State of CRM Data Report 2026, da Validity (500 respondentes), quase 60% do C-suite e 52% de SVPs/VPs sentem pressão para implementar IA agora, sabendo que os dados de entrada não estão prontos. Líderes seniores também agiram em recomendações de IA que depois suspeitaram estarem erradas a uma taxa cerca de 2x maior do que colaboradores individuais. Um dado da Upwork completa o quadro: 96% do C-suite esperam que IA aumente a produtividade, mas só 26% têm programas de treinamento e 13% relatam estratégia bem implementada.

Leve números, não objeções

A recomendação central é não discutir se automação de IA vale a pena, e sim levar números: pedir a cada pessoa do time que registre as horas de IA por 30 dias em quatro categorias - checagem e correção de saídas, aprendizado de ferramentas, execução de workflows e revisão/fact-checking de textos longos. A medição deve ser anônima quando possível, pois o objetivo é contar, não avaliar.

A reunião deve apresentar três pontos: quantoas horas foram gastas e em quê; qual trabalho de marca e orgânico essas horas cobririam (com ROI estimado em 6 meses); e o que manter, comprar pronto e parar de fazer. Consultores de SEO/AEO também recebem a orientação de guiar seus contatos nos clientes da mesma forma.

Como guiar o time: experimentos com teto de capacidade

Os autores propõem iniciar a experimentação antes do mandato chegar, com 10% da capacidade do time de marketing medida em 4 semanas (um time de 3 pessoas tem cerca de 6 pessoa-dias por mês; um de 20 pessoas, 40, para 2 ou 3 experimentos com donos nomeados). Aumentar para 15% só após piloto com ganhos medidos; 20% é teto temporário para um sprint de rollout; reduzir em 5% se experimentos atrasarem o trabalho planejado. Empresas pré-PMF devem gastar só 5–10%; as em escala, 10–15%; as maduras, 5–10% dentro dos times funcionais, com capacidade dedicada financiada à parte.

Oito regras regem cada experimento: um único dono; data final (kill date) definida antes de começar, com 2 semanas para a maioria das avaliações; orçamento e teto de gasto com tokens; registro do tempo gasto (o custo maior, que não aparece em fatura); definição de sucesso em uma frase testável; conversão de "use mais IA" em resultado definido (custo, velocidade, qualidade ou volume); apresentação de três opções (manter fluxo atual, piloto limitado ou implementação completa) com horas, ganho, risco e trabalho deslocado de cada; e execução em shadow mode por 2 ciclos antes de substituir processos.

O que o teto protege

O texto recomenda escrever, junto ao teto, para que servem os outros 80% do tempo: o trabalho lento que constrói autoridade orgânica - profundidade em tópicos, menções em sites que respostas de IA citam, presença em Reddit e YouTube, e atualização em sites de reviews - trabalho cujo resultado raramente aparece na mesma semana. O exemplo patrocinado de um mini estudo da Semrush sobre tópicos YMYL ilustra que, em saúde e finanças, fontes governamentais dominam e conteúdo de marca tem dificuldade em se destacar.

A conclusão é prática: registrar o tally de 30 dias no calendário é o único caminho para produzir dados que movam a conversa e protejam o trabalho de marketing que sustenta a visibilidade em IA.