Como a IA promete automatizar 90% das suas tarefas administrativas, você está pronto para apostar o futuro da sua marca nos 10% restantes – as máquinas de julgamento humano de alto valor não conseguem replicar?

Com a adoção da IA ​​empresarial amadurecendo da experimentação em massa para a orientação para resultados, com a liderança de marketing sendo solicitada a comprovar o ROI, as organizações de marketing estão enfrentando o que poderia ser chamado de riscos de segunda ordem da rápida expansão. O maior deles, para muitos, é o fenômeno do worklop, ou o resultado de baixa qualidade gerado por funcionários pressionados a entregar grandes quantidades de conteúdo gerado por IA sem tempo suficiente para verificações de qualidade.

Embora a IA possa automatizar a grande maioria das tarefas administrativas repetitivas, uma necessidade crescente e contra-intuitiva dos líderes de marketing está agora a dar ênfase à empatia humana, à criatividade e ao julgamento estratégico. Para vencer, os líderes devem tratar a IA como um colaborador que questiona a estratégia, em vez de um piloto automático que dilui a integridade da marca, respeitando ao mesmo tempo o valor do julgamento humano.

São necessários humanos para definir o desperdício de IA

É difícil evitar o desperdício de IA hoje em dia, e isso decorre de dar às equipes de marketing os incentivos errados para atingir metas de produção cada vez mais agressivas. Embora grande parte da conversa inicial sobre IA tenha se concentrado no investimento e no potencial de crescimento, há um custo para todo o conteúdo criado, grande parte do qual é prejudicial para a marca.

Workslop, que você sem dúvida experimentou como consumidor ou funcionário, é a proliferação de resultados genéricos de baixa qualidade que ocorre quando as equipes de marketing são pressionadas a usar IA para fornecer mais volume com menos tempo alocado para controle de qualidade e pensamento crítico.

A expectativa de que a IA funcione como uma solução milagrosa criou condições operacionais que impõem pressões de desempenho irrealistas. Em vez de aumentar a produtividade, estas pressões podem corroer silenciosamente os resultados, inundando os canais com mediocridade.

Acelerar processos interrompidos também é contraproducente. Colocar IA generativa em fluxos de trabalho interrompidos fornecerá apenas os mesmos resultados abaixo da média, mais rapidamente. O ROI real virá da construção de fluxos de trabalho do zero, em vez de criar demonstrações chamativas que (quase sempre) carecem de substância ou não podem ser aplicadas a longo prazo.

No entanto, identificar o que é trabalho e o que é resultado de trabalho verdadeiramente valioso ainda exige humanos, embora dar a esses humanos os incentivos e KPIs errados para medir o sucesso possa obscurecer o julgamento e gerar resultados errados. Isto torna-se uma armadilha na qual os enormes ganhos de eficiência devem ser contrabalançados com as repercussões negativas da produção de trabalho de má qualidade, tanto para o público interno como externo.

Onde a automação termina e o julgamento começa

Para evitar esta armadilha de trabalho, os executivos devem delinear claramente entre tarefas executáveis ​​e estratégia baseada em julgamento.

Uma pesquisa da Bain & Company estima que funções como merchandising podem automatizar de 70% a 90% das atividades administrativas, como a execução de licitações ou o gerenciamento de especificações. Este desbloqueio massivo de capacidade mercantiliza efectivamente o trabalho administrativo.

À medida que os custos de produção caem devido à IA, o valor da seleção aumenta. Este mesmo estudo mostra que o prêmio competitivo agora se transfere para os outros 10% do trabalho: julgamentos que criam valor, desenvolvimento de novos produtos e conexão emocional.

A IA será capaz de antecipar como você se comportará, mas não construirá confiança por meio da empatia. Os líderes precisarão determinar quais compensações estão fora de questão. Aqueles em que fazer algo mais rápido e com menor custo não pode prejudicar sua marca ou a confiança do cliente.

As equipes que são incentivadas a simplesmente automatizar e acelerar sem o aspecto crítico do julgamento estão prestando um péssimo serviço a si mesmas e à marca. A liderança de marketing se beneficia quando as equipes com melhores insights conseguem entender quais tarefas podem ser automatizadas e quais ainda precisam de um toque humano.

Criando um modelo operacional aumentado por IA

Trate a IA como um colaborador que acelera a pesquisa e a prototipagem, ao mesmo tempo que investe pesadamente no julgamento humano para seleção e implementação. A inovação deve ser aumentada pela IA e não simplesmente automatizada.

Em vez de deixar a IA executar a estratégia através de uma série de instruções bem elaboradas, use a IA para interrogar escolhas estratégicas. Isso cria diálogo e transparência no processo, onde você pode aprender com a IA e vice-versa.

As ferramentas de IA podem identificar desvios da estratégia, inconsistências ou preconceitos, observando os resultados e os padrões de decisão. Terminamos com um ciclo virtuoso em que os humanos são donos da intenção e da visão, e a IA é a nossa parceira que pode turbinar a nossa visão, mas é limitada pelos nossos valores.

Marcas que buscam cegamente a automação enfrentarão demissões prematuras de IA. Nessas situações, os funcionários são demitidos antes que a IA esteja pronta. O conhecimento institucional é perdido e processos dispendiosos de recontratação ocorrem no futuro. Embora haja sempre pressão (às vezes imensa) para poupar dinheiro e ser eficiente sempre que possível, os líderes devem resistir fortemente à redução do número de funcionários com base na eficiência hipotética antes que esta seja realmente alcançada e comprovadamente estável.

Os líderes podem avaliar e fazer recomendações para muitos destes tipos de decisões por conta própria. Ainda assim, é muito melhor para eles promoverem um melhor pensamento analítico e julgamento nas equipas mais directamente responsáveis ​​pelo trabalho. Ser capaz de contar com as equipes para compreender e tomar decisões difíceis permitirá que os líderes pensem mais adiante e cuidem de sua equipe e da marca de maneiras mais substanciais.

Protegendo o julgamento humano no circuito

Os ganhos de eficiência da IA ​​não devem apenas fluir para os resultados financeiros. Reinvesti-lo na força de trabalho para evitar o esgotamento e o trabalho. Usar a tecnologia para tornar o trabalho mais simples e gratificante fortalece a confiança dos funcionários e aumenta a qualidade do resultado.

Esta abordagem, no entanto, requer conhecimento e experiência. A referência para liderança de marketing mudou. Há cinco anos, a literacia digital era um diferencial para os CMOs, mas hoje é uma aposta decisiva. O novo padrão é a liderança experiente em IA, capaz de compreender a IA generativa, os sistemas de agentes e a robótica.

Análises recentes sugerem que, embora a maioria das empresas se qualifique como alfabetizadas digitalmente, apenas 26% das grandes empresas cumprem atualmente os padrões de conhecimento em IA. No entanto, esta experiência é essencial para evitar a armadilha de resíduos de trabalho discutida aqui e muitas outras questões.

Isto transfere uma responsabilidade fundamental para os líderes de hoje e de amanhã: contratar para uma mentalidade de aprendizagem e requalificar os funcionários para serem colegas de trabalho poderosos com IA. As empresas de alto desempenho estão investindo pesadamente na requalificação de suas próprias forças de trabalho para garantir que os principais funcionários (e não apenas os fornecedores terceirizados) possam entregar a próxima onda de mudanças.

Essa abordagem vai muito além da familiaridade com as ferramentas de IA para uma compreensão mais profunda do que gera um bom resultado versus o desperdício de IA, bem como qual trabalho vale a pena automatizar completamente e qual trabalho precisa de um ser humano no circuito.

Os líderes que compreendem esta nuance e desenvolvem a capacidade das suas equipas verão um crescimento para além dos choques iniciais de produtividade, com uma inovação e um crescimento a longo prazo e mais sustentáveis ​​que advêm de uma característica muitas vezes negligenciada e subvalorizada: o julgamento.

Encontrando o equilíbrio

Quando o conteúdo é infinito e barato, a qualidade e a curadoria tornam-se escassas e caras. As organizações que prosperarão serão aquelas que se recusarem a permitir que a IA dite o padrão de qualidade. Eles usarão a automação para limpar o trabalho de suas equipes, liberando os humanos para se concentrarem na criatividade, na empatia e no julgamento que as máquinas não conseguem simular.

Os líderes devem identificar o bom senso nas suas equipes e cultivá-lo ao longo do tempo. Este é um papel fundamental que os humanos continuarão a desempenhar e um dos principais valores que continuarão a trazer para a mesa.