Artefato Prova
AI Readiness Scorecard para equipes de marketing
Avalie se uma equipe de marketing tem sinais, dados, ritmo operacional e julgamento codificado para pilotar workflows de IA com responsabilidade.
Melhor paraVPs de marketing decidindo se a equipe está pronta para um piloto de IA · Líderes de agência evitando vender transformação de IA antes do delivery estar pronto · Fractional CMOs ou consultores avaliando uma equipe cliente · Leads de marketing ops mostrando gaps de base antes da compra de ferramentas
Campos do template
- Readiness item
- What 4+ looks like
- Current score from 1-5
- Evidence
- Gap
- Owner
- Next 30-day fix
Exemplo preenchido
An in-house growth team preparing to pilot AI-supported reporting and campaign recommendations.
Os exemplos preenchidos abaixo ficam em inglês porque o Prova revisa artifacts enviados em inglês.
Versão fraca vs versão forte
Versão fraca
- Item
- Data is clean
- Score
- 4
- Evidence
- We have dashboards
- Gap
- Some naming issues
- Owner
- Analytics
- Next fix
- Improve tracking
| Item | Data is clean |
|---|---|
| Score | 4 |
| Evidence | We have dashboards |
| Gap | Some naming issues |
| Owner | Analytics |
| Next fix | Improve tracking |
Por que falha
- The score is unsupported.
- Dashboards do not prove the data is queryable or trustworthy.
- "Some naming issues" hides the operational impact.
- The owner is a department, not a person or role.
- "Improve tracking" is not a 30-day fix.
Versão forte
- Item
- Campaign data is clean, labeled, and queryable
- Score
- 2
- Evidence
- Google Ads and Meta naming conventions differ; LinkedIn uses old campaign taxonomy; weekly report still relies on manual spreadsheet cleanup
- Gap
- AI cannot compare cross-platform performance without manual reconciliation
- Owner
- Marketing analytics lead with paid media lead as reviewer
- Next 30-day fix
- Standardize naming for new campaigns and create a one-page exception log for legacy campaign data
| Item | Campaign data is clean, labeled, and queryable |
|---|---|
| Score | 2 |
| Evidence | Google Ads and Meta naming conventions differ; LinkedIn uses old campaign taxonomy; weekly report still relies on manual spreadsheet cleanup |
| Gap | AI cannot compare cross-platform performance without manual reconciliation |
| Owner | Marketing analytics lead with paid media lead as reviewer |
| Next 30-day fix | Standardize naming for new campaigns and create a one-page exception log for legacy campaign data |
Por que funciona
- Evidence is concrete.
- The score is honest.
- The gap explains why AI output would fail.
- Ownership is specific.
- The next fix is narrow enough to complete.
O que o Prova revisa e que IA genérica costuma perder
- Whether readiness scores are backed by evidence
- Whether "we have dashboards" is being mistaken for usable operating data
- Whether gaps are prerequisites or nice-to-haves
- Whether the team is ready for a pilot or needs foundation repair first
- Whether the next sprint should be workflow audit, measurement architecture, rollout planning, or diagnostic repair
Próximo passo
Quer feedback sobre sua versão? O Prova começa com uma avaliação curta para alinhar o padrão de revisão ao seu papel, objetivo e primeira audiência. Depois, você entra no sprint que combina com o trabalho atual.
O Prova está disponível apenas em inglês no momento.
Antes de enviar: remova nomes de clientes, números confidenciais e qualquer coisa que sua equipe não gostaria de armazenar em um sistema de treinamento ou coaching.
Continuar para o Prova em inglês