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A maioria das conversas sobre AI e design de equipe começa pelo headcount. Eu acho que esse é o ponto de partida errado. A pergunta melhor é quais funções o seu time precisa — e essas acabam sendo as mesmas, seja com quatro ou quarenta pessoas.
Passei anos na publicidade vendo equipes confundirem movimento com progresso. Depois comecei a construir ferramentas de AI para marketing e percebi que o problema estava piorando: execucao mais rapida, julgamento mais fraco.
AI agora consegue produzir media plans, resumos de performance, frameworks de mensuração e setups de campanha numa velocidade impressionante. O problema não é que o output é obviamente ruim. O problema é que muitas vezes é bom o suficiente pra passar uma revisão casual, enquanto deixa escapar o contexto de negócio que realmente importa.
A maioria dos times ainda pergunta qual modelo usar. Pela minha experiência, essa não é mais a pergunta principal. Se o seu sistema de AI esquece o cliente ou a marca, a categoria e o que é considerado bom, o modelo mais inteligente do mundo ainda começa toda conversa do zero.
Em 2023, eu achava que a IA generativa ia inundar as buscas com conteudo barato e reduzir o retorno do SEO. Tres anos depois, isso aconteceu. Mas a mudanca maior e que a producao de conteudo nao e mais o fosso competitivo. Estrutura, confianca, QA, qualidade de localizacao e visibilidade em motores de resposta sao.
A narrativa de que AI substitui trabalho júnior entende errado o que pessoas de nível inicial realmente fazem. Um júnior em ativação não faz trabalho burocrático — ele configura targeting no DV360, faz QA de tracking pixels, gerencia bid strategies. A pergunta real é: quando AI eleva o piso para todos, de onde vem a vantagem? Profundidade.