Essa perguntinha retórica, manjada, encontrada ao final de quase todo post no LinkedIn como tentativa de impulsionar o engajamento, esconde mais do que pressupomos. Criar sentido nunca foi tão importante. Talvez, também, nunca tão difícil.
Criamos sentido a partir do momento em que compreendemos e ressignificamos algo. A inovação de um concorrente, um novo contrato, uma intervenção no algoritmo: cada evento pode ser ressignificado.
O sentido emerge no fluxo dos acontecimentos. E não se distingue do sentir. Você sabe, aquele frio na barriga diante de um momento importante, o enrubescer que sucede um elogio inesperado. Tudo isso é sentir. Tudo isso cria sentido.
A aceleração insalubre desse fluxo, no entanto, arranca de nós a capacidade de criar sentido. Em vez de refletirmos sobre o que vivemos, marcamos a opção que menos nos desagrada e seguimos em frente. Mal sentimos, já inebriados pelo cortisol no sangue. Tomamos decisões como se as situações do dia a dia fossem questões de sim ou não, falso ou verdadeiro.
Sem tempo de preencher as lacunas com nosso próprio julgamento, pegamos emprestada uma decisão pronta. Marcamos a opção e avançamos, sem pensar muito. Eu mesmo me pego fazendo isso com mais frequência do que gostaria de admitir.
Mas essa capacidade de julgar, de ressignificar, de pensar criticamente, é a nossa maior força no exato momento em que vivemos. Só que ela não se revela quando não confiamos na nossa própria capacidade cognitiva.
Baixa confiança
A depender do uso, a IA pode reduzir a confiança do usuário na sua própria capacidade cognitiva. É o que mostra um estudo com 1923 participantes, registrado na base da Associação Americana de Psicologia.
A pesquisa identificou dois padrões. Quem aceitava a resposta da IA com pouca ou nenhuma intervenção humana relatava baixos níveis de confiança no próprio raciocínio. Já os participantes que modificavam ativamente os resultados, em níveis mais elevados, relatavam maior confiança nas próprias capacidades.
No geral, os participantes perceberam um trade-off entre velocidade e profundidade de pensamento.
O estudo confirmou a vantagem da fricção cognitiva. Aquele processo de criar o esboço inicial, sondar, trocar com a IA, ajustar, refinar, validar, nos ajuda a chegar a melhores resultados. Não só na atividade em si, mas na percepção das nossas próprias capacidades.
Os autores sugerem o seguinte modelo:
Aparentemente, dialogar com o LLM nos ajuda a criar sentido no que estamos produzindo. Mas em que situações faz sentido usar a máquina? E em quais não faz sentido nenhum?
Onde a IA realmente ajuda no marketing B2B
Toda inovação gera resistência. É natural. Boa parte dessa resistência é justificável: temores que envolvem segurança, impacto ambiental, empregabilidade, cognição. Quem disser que nunca se preocupou, talvez esteja mal-informado.
Mas a IA pode, de fato, contribuir para o marketing b2b. A questão é: em que tipo de situação?
O Cynefin Framework, desenvolvido por Dave Snowden, classifica as situações em domínios diferentes, conforme a natureza da relação entre causa e efeito. Em um artigo recente, a equipe da The Cynefin Co. Brazil aplicou o framework para responder à pergunta: onde as máquinas funcionam melhor, e onde os humanos continuam indispensáveis?
O resultado é um mapa útil, especialmente para líderes à frente do marketing.
Claro: máquinas se sobressaem aqui
No domínio Claro, causa e efeito são estáveis e amplamente acordados. Existe uma boa prática reconhecida e replicável.
É o território natural da automação. No marketing B2B, isso aparece em disparos de cadências de e-mail conforme regras pré-definidas, na distribuição automática de leads ao time de vendas pelo CRM, na geração de relatórios padronizados de campanhas, na atualização de status do funil a partir de eventos registrados. Nada disso pede julgamento. É processo, pede consistência. E é onde a máquina entrega velocidade, escala e zero fadiga.
O papel humano: desenhar as regras, monitorar desvios, intervir quando o contexto muda.
Complicado: humanos lideram, máquinas apoiam
No domínio Complicado, causa e efeito existem, mas exigem expertise. Há múltiplas boas práticas, todas legítimas, e a escolha entre elas demanda julgamento.
Aqui, a IA pode adicionar valor de verdade. Pode processar grandes volumes de dados, identificar correlações, gerar variações de copy para teste, otimizar lances em campanhas pagas. Mas não compreende contexto, trade-offs, ou o impacto de uma decisão sobre a marca como um todo.
No marketing B2B, isso aparece na priorização de contas no pipeline, na escolha de canais para uma campanha de Account-Based Marketing, no ajuste de mensagem por segmento, na investigação das causas para uma queda na taxa de conversão. A máquina traz hipóteses; o humano contextualiza, refina e decide.
Complexo: humanos são essenciais
Causa e efeito só são compreendidos em retrospecto. O que funcionou ontem pode não funcionar amanhã. Os padrões emergem da interação, não da análise prévia.
É onde mora tudo o que é mais crucial em marketing B2B. O posicionamento da marca diante de uma categoria que está sendo redefinida. A construção de confiança com uma conta estratégica antes da proposta. O redesenho de uma proposta de valor para um ICP que mudou. A escolha entre inaugurar uma nova categoria ou competir em uma existente.
Tudo isso exige sondar, sentir e responder. Nessa ordem.
A máquina pode detectar padrões depois que os experimentos foram realizados. Pode amplificar feedback e apoiar o aprendizado. Mas não cria significado. Não compreende por que algo importa. Apenas registra que algo aconteceu.
Caótico: humanos devem agir primeiro
Quando não há relação discernível entre causa e efeito, esperar dados pode piorar a situação. É preciso agir, criar ordem, e só então começar a perceber o que aconteceu.
Crise de marca, ataque de um concorrente a um cliente importante, ruptura súbita em uma cadeia de fornecimento, mudança regulatória que redefine o mercado. Aqui, autoridade, responsabilidade e julgamento importam mais do que velocidade de processamento.
A máquina pode apoiar o monitoramento depois que a situação for estabilizada. Não pode liderar quando ainda nada faz sentido.
O centro: aporia e confusão
No centro do framework está o reconhecimento de que, antes de aplicar qualquer capacidade, é preciso determinar o contexto. E se perguntar: Em qual domínio realmente estamos?
Essa é a pausa que precede a clareza. O reenquadramento. O desconforto produtivo de não saber, fundamentalmente humano.
Ampliar, não substituir
A IA não deveria ser usada para substituir a nossa capacidade de pensar. Deveria ampliá-la.
O que muda de um domínio para outro é o equilíbrio. Quanto mais previsível o contexto, mais a máquina pode liderar. Quanto mais ambíguo, mais o humano precisa estar à frente. Em nenhum dos quatro domínios, porém, a máquina cria sentido. Esse trabalho continua sendo nosso.
O risco maior, hoje, não é a máquina. É a nossa disposição em delegar a ela aquilo que ela não faz: julgar, ressignificar, pensar criticamente sobre o nosso próprio campo.
Espero que essas reflexões tenham feito algum sentido pra você.
…
Onde, no seu marketing, você está usando a IA para amplificar o seu pensamento?
E onde está usando para terceirizá-lo?