Como a transformação da IA começa pelas pessoas, com Liza Adams

Principais conclusões

• Fragmentação da IA: Os trabalhadores que dependem da sua própria motivação para aprender IA não transformarão os fluxos de trabalho da forma que as organizações necessitam
• Trajetória profissional: A IA deve transformar os resultados do trabalho e quebrar barreiras entre departamentos, dando prioridade aos resultados
• Desafios da adoção: Os líderes precisam de reconhecer o impacto das mudanças de mentalidade na forma como avaliam as suas equipas
• Resistência à mudança: As organizações têm dificuldades na implementação da IA, concentrando-se na tecnologia em vez da transformação dos fluxos de trabalho
• Orientação para o futuro: As equipas que utilizarem a IA para resolver limitações, quebrar barreiras entre departamentos e capacitar as suas pessoas terão sucesso

A maioria das suas experiências com IA em 2025 não teve qualquer impacto significativo.

Testou ferramentas. Procurou ganhos de produtividade. E provavelmente automatizou alguns relatórios e acelerou a redação de alguns emails. Mas a transformação que prometeu? A sua equipa continua à espera.

Na verdade, pode estar a construir um caso de negócio para automatizar a sua equipa e eliminar os seus postos de trabalho.

"A IA não é a parte difícil", afirma Liza Adams, consultora de IA e de estratégia GTM, que orientou equipas de entrada no mercado, desde a Pure Storage à Smartsheet, durante processos de transformação. "São os seres humanos. Somos difíceis."

Embora os analistas do setor prevejam que a transformação da IA terá impacto em quase todas as funções profissionais até 2027, Adams apresenta uma perspetiva mais matizada. A verdadeira transformação não é tecnológica. Na verdade, trata-se mais de um desafio humano de gestão da mudança, que exige alterações fundamentais na forma como pensamos sobre o próprio trabalho. 

Destaca as vantagens de colocar as pessoas em primeiro lugar e, neste artigo, exploraremos o seu relato sobre aquilo que a transformação da IA pode representar, através da perspetiva de alguém que orienta organizações neste processo todos os dias. 

Adams dedicou a sua carreira pós-CMO a uma coisa: ajudar os líderes de marketing a utilizar a IA para elevar o seu valor estratégico, e não para o substituir. Segundo ela, a maioria das organizações está a abordar a transformação da IA ao contrário.

Da velocidade à reinvenção: a verdadeira promessa da IA

Quem nunca utilizou a IA para acelerar algo que antes demorava 10 horas e agora demora 10 segundos?

Quer se trate de redigir emails mais rapidamente,  de preparar briefings de campanhas mais depressa ou de automatizar relatórios, sabemos que a IA pode acelerar as tarefas, mas com que objetivo? 

"Se utilizarmos sobretudo a IA para acelerar o trabalho antigo, estaremos quase a construir um caso de negócio para automatizar o ser humano", alerta Adams. Ela tem observado este padrão repetidamente nas organizações que aconselha.
A mudança necessária consiste em passar da velocidade para a qualidade e, depois, para a reinvenção.

Por isso, em vez de perguntar "Como pode a IA ajudar-nos a fazer isto mais depressa?", pergunte "Que trabalho antes impossível poderia impulsionar o crescimento?" Quando reinventa o trabalho desde a base, criando novas capacidades que não existiam, está a construir um caso de negócio que demonstra por que razão os seres humanos são essenciais.

Os trabalhadores precisam de descobrir a melhor forma de utilizar a IA para poupar tempo em tarefas repetitivas, com base no estudo da Harvard Business School, mas a poupança de tempo não é o objetivo final.
Na perspetiva de Adams, se o ano passado foi dedicado à experimentação, este ano é dedicado à reinvenção.
"Se conseguirmos realmente acreditar que podemos reinventar a forma como trabalhamos, isso transfere a energia da IA enquanto ferramenta para a IA enquanto forma de trabalhar, de fazer um trabalho que antes não era possível", explica Adams.

Os dados confirmam-no. A Harvard Business School concluiu que os profissionais que utilizaram a IA para reformular os fluxos de trabalho relataram uma satisfação profissional 43% superior e contribuíram com mais valor estratégico do que aqueles que apenas aceleraram tarefas.

Mas eis o desafio: "Estamos limitados pelo que sabemos e pelo que funcionou anteriormente", admite Adams. Quando as folhas de cálculo foram introduzidas, as pessoas utilizaram-nas para criar versões digitais dos livros-razão em papel, em vez de aproveitarem o seu poder computacional. Corremos o risco de cometer o mesmo erro com a IA, digitalizando processos antigos em vez de imaginar novas possibilidades.

"Reinventar algo que se baseia em algo que está a avançar tão rapidamente é realmente difícil", afirma. "É por isso que tenho tanta paixão por partilhar e trabalhar em conjunto. Não guardem o conhecimento só para vocês, porque mais ninguém nos vai ajudar. Temos de nos ajudar uns aos outros."

As mudanças de mentalidade necessárias

Aprender a utilizar a IA de forma significativa vai além de assistir a vídeos de demonstração e webinars. Trata-se da aplicação prática e concreta da IA à medida que realiza as tarefas do dia a dia.

A diferença entre uma adoção performativa da IA e uma verdadeira transformação resume-se a quatro mudanças de mentalidade.

• De máquina de perguntas e respostas a parceiro de pensamento: Pare de pensar na IA como algo que responde a perguntas. Comece a tratá-la como um colaborador que o ajuda a formular as próprias perguntas. Esta reformulação muda a forma como a sua equipa interage com a IA — passando da recuperação passiva de informação para a colaboração ativa na estratégia e na tomada de decisões. 
• Da velocidade à qualidade e à reinvenção: Existe algo conhecido como o triângulo de ferro, e uma vez vi-o numa oficina de reparações, onde se lia: Bom. Rápido. Barato: escolha dois. Gosto da forma como ilustra que é possível ter tudo, mas não tudo ao mesmo tempo. E isto é ainda mais evidente na utilização da IA. Se houver um investimento de energia, conhecimento e tempo, a IA produzirá melhores resultados. E, na progressão de um trabalho mais rápido para um trabalho melhor, idealmente, deve avançar-se em direção a um trabalho novo que impulsione um crescimento significativo. 
• De ferramentas a colegas de equipa e a sistemas: Qualquer pessoa com acesso à Internet pode utilizar a IA como ferramenta. As mudanças fundamentais ocorrerão quando começar a criar colegas de equipa baseados em IA. E, eventualmente, coordenará sistemas completos de IA.
• A Forrester prevê que, até 2028, 25% das funções profissionais incluirãouma colaboração regular com agentes de IA enquanto membros definidos da equipa. E os melhores líderes de marketing não estão à espera. Já estão a criar estes sistemas nas suas equipas de entrada no mercado.
• De organogramas a mapas de trabalho: Esta é a mudança mais profunda: passar de estruturas hierárquicas para mapas de trabalho, nos quais as organizações se alinham em torno de resultados, em vez de fronteiras departamentais.

A IA não se preocupa com os nossos silos», salienta Adams. «Não se preocupa com quem faz o trabalho. Não se preocupa com títulos. Preocupa-se apenas com os resultados, o que, na minha opinião, é uma coisa muito boa, porque os clientes também não se preocupam com essas coisas.

Quantas das suas equipas trabalham de forma transversal? Reconsiderar as fronteiras das funções oferece uma enorme vantagem. À medida que a IA se torna mais integrada nos nossos processos, continuará a ignorar os silos departamentais — e talvez isto seja algo positivo.

As implicações para a forma como estrutura a sua organização de marketing são enormes.

Está a ser simpático ou compassivo?

É aqui que a maioria dos líderes de marketing se engana.

«Existe uma grande diferença entre uma liderança simpática e uma liderança compassiva», defende Adams. «Ser simpático apenas faz com que as pessoas se sintam confortáveis. Mas a liderança compassiva consiste em estabelecer algumas expectativas e dar-lhes as ferramentas necessárias para terem verdadeiramente sucesso.»

Uma liderança simpática traduz-se em enviar uma mensagem no Slack sobre novas ferramentas de IA e esperar que as pessoas descubram como utilizá-las.

Uma liderança compassiva significa reconhecer que as funções estão a mudar e ajudar ativamente a sua equipa a acompanhar essa mudança.

«Contratámos estas pessoas para desempenharem uma função específica. Agora, as funções mudaram. Por isso, penso que precisamos de as ajudar a mudar», explica Adams. «A literacia em IA é fundamental. Não podemos simplesmente dar-lhes um conjunto de ferramentas, enviar-lhes uma mensagem no Slack e dizer: 'comecem a adotar'. Isso não funciona propriamente.»

A literacia em IA é fundamental. Não podemos simplesmente dar-lhes um conjunto de ferramentas, enviar-lhes uma mensagem no Slack e dizer: 'comecem a adotar'. Isso não funciona propriamente.

O aspeto de uma liderança compassiva:

• Reservar tempo para aprender e não apenas para sessões de aprendizagem durante o almoço entre reuniões
• Permitir espaço para falhar, porque as pessoas sentir-se-ão motivadas a tentar quando tiverem uma sensação de segurança psicológica 
• Dar apoio real sob a forma de formação prática, seja entre colegas ou orientada por especialistas
• Dar orientações respeitosas, e reconhecer em que ponto do percurso de adoção da IA cada pessoa se encontra

Colmatar a lacuna 

Existe um contraste evidente entre as ideias geradas pelo ChatGPT e uma visão de fluxos de trabalho potenciados pela IA. Entre ambos existe uma enorme lacuna.

Adams ilustrou recentemente esta situação numa publicação no LinkedIn: de um lado, a página inicial do ChatGPT diz «pergunte o que quiser». Do outro, está o objetivo de criar fluxos de trabalho completamente reinventados, nos quais colegas de equipa baseados em IA trabalham em estreita coordenação com as pessoas.

Muitas organizações e líderes de marketing ficam bloqueados a tentar perceber como passar do ponto A para o ponto B. Resolver esta situação exige algo para o qual provavelmente não fez orçamento, quer seja dar às pessoas espaço para se inspirarem, reservar tempo para aprenderem ou conceder autorização para falharem.

Como isto se concretiza na prática

Partilhe os conhecimentos de forma aberta. Numa empresa que Adams aconselha, os líderes de marketing realizam uma reunião semanal de 15 minutos sobre "sucessos/falhanços da IA". Cada membro da equipa partilha uma coisa que funcionou e outra que não funcionou. Esta vulnerabilidade cria segurança. A regularidade gera dinamismo.

Faça uma auditoria aos seus processos repetíveis. Mapeie os cinco fluxos de trabalho recorrentes que mais tempo consomem à sua equipa. Para cada um, pergunte: a IA poderia melhorar a qualidade do resultado? A IA poderia permitir uma abordagem totalmente nova que antes não conseguíamos concretizar? Uma equipa de geração de procura descobriu que, em vez de acelerar o planeamento trimestral das campanhas, poderia utilizar a IA para criar modelos de cenários para mais de 20 variações de campanhas — trabalho que anteriormente era impossível com o número de colaboradores disponível.

Crie tempo dedicado à experimentação. Uma CMO com quem Adams trabalha instituiu "horário de atendimento da IA" duas vezes por semana, sem agenda, apenas com tempo livre para os membros da equipa experimentarem novas abordagens enquanto um colega mais experiente está disponível para ajudar. A adoção aumentou 300% num trimestre.

"Quando temos sucesso, ganhamos, e quando falhamos, aprendemos", observa Adams. "Precisamos de ser extremamente respeitadores e compreensivos, independentemente do ponto em que as pessoas se encontram nesta jornada de aprendizagem da IA."

Para além da formação genérica

A formação genérica em IA ensina capacidades. A inspiração específica para cada função conduz à transformação. O contexto é tudo.

Uma investigação do MIT e de Stanford concluiu que a formação em IA específica para cada contexto resulta em taxas de adoção 4x superiores às dos cursos genéricos de "IA 101".

"Penso que precisamos de mostrar às pessoas o que é possível fazer nas suas funções", afirma Adams.

A formação genérica em IA ensina capacidades; mas a inspiração específica para cada função conduz à transformação. Neste caso, o contexto é tudo. E existem dados que comprovam que este método funciona. Uma investigação do MIT e de Stanford concluiu que a formação em IA específica para cada contexto resulta em taxas de adoção 4x superiores às dos cursos genéricos de IA.

Por isso, em vez de analisar o tipo de formação em IA de que a sua equipa precisa para desempenhar melhor as suas funções, considere a perspetiva de Adams: "Penso que precisamos de mostrar às pessoas o que é possível fazer nas suas funções.”

Reformule a sua abordagem

• Em vez de insistir para que os profissionais de marketing de produto utilizem  o ChatGPT, mostre-lhes como a IA pode fazer uma segmentação do ICP impecável em metade do tempo.
• Em vez de incentivar os profissionais de marketing digital a utilizarem instruções genéricas e a editarem o resultado, mostre-lhes como a IA pode otimizar as taxas de conversão e posicionar a sua marca para as recomendações de pesquisa da IA.
• Em vez de utilizar modelos básicos de e-mails de geração de procura que não têm o posicionamento e a personalização que geram conversões, mostre à sua equipa como a IA pode encurtar o seu ciclo de vendas ao analisar quais as sequências de mensagens que estão efetivamente correlacionadas com negócios ganhos.

A diferença é significativa. A formação genérica ensina capacidades. A formação específica para cada função produz a mudança que a maioria das organizações procura.

A dura verdade sobre a lei dos terços

A liderança compassiva também significa ser realista. Ao desenvolver e reconverter as competências da sua equipa, Adams observou um padrão — a "lei dos terços", segundo a qual:

• Um terço irá liderar
• Um terço irá seguir
• Um terço encontrará o seu próprio caminho

"Precisamos de aplicar compaixão a esse último terço", afirma. "Talvez tenhamos de encontrar uma função diferente para essas pessoas, talvez uma organização diferente ou, quem sabe, até fora da empresa." É necessário tomar decisões sobre o número de colaboradores, e os CMO e líderes de marketing que as tomam ficam entre a espada e a parede. É inerentemente difícil e, para alguns, faz parte do trabalho.

Claro que ninguém quer afastar alguém da sua função, e até os recursos humanos se cansam de ser colocados nesta posição. Por isso, a pergunta que surge automaticamente é: "como posso fazer isto bem?" Como comunicar às pessoas que permanecem nas funções o que se espera delas e preparar o terreno para que a minha equipa continue a experimentar, a entregar resultados e a prosperar?"

É verdade que algumas pessoas não conseguirão fazer a transição. Mas as pessoas que o conseguirem estão atentas para ver como lidará com a fase seguinte.

Derrubar os silos

Se as suas equipas de marketing, vendas e CS ainda funcionam como países separados, está a deixar oportunidades de pipeline por aproveitar.

Uma diretora sénior de geração de procura numa empresa cotada começou a criar colegas de equipa de IA para ajudar a definir a estratégia e executar campanhas. Em vez de manter estes colegas de equipa de IA confinados ao seu domínio de marketing, ligou-os às vendas, ajudando na capacitação para essas campanhas. Depois, estendeu-os ao sucesso do cliente para o processo de integração.

Criou uma experiência integrada e contínua que abrange três departamentos tradicionalmente isolados em silos.

Ela reinventou o seu trabalho. Já não é diretora sénior de campanhas e geração de procura. É agora diretora sénior de arquitetura e estratégia de entrada no mercado.

Isto não aconteceu porque um executivo tenha imposto uma reorganização. Aconteceu porque deixou de se preocupar com os limites da sua função e começou a pensar nos resultados para os clientes.

"Já não se preocupava tanto com os limites da sua função", observa Adams. "Pensou nos resultados para os clientes numa experiência conectada e, essencialmente, redefiniu o seu trabalho."

Reescreveu a descrição do seu trabalho — e tornou-se mais valiosa no processo.

Esta transformação só funciona quando se muda o foco da equipa, deixando de estar centrado nas conquistas departamentais para passar a estar centrado nos resultados do negócio.

A IA não se preocupa com quem faz o trabalho. Não se preocupa com títulos. Preocupa-se apenas com os resultados, o que, na minha perspetiva, é algo muito positivo, porque os clientes também não se preocupam com essas coisas.

Isto não é apenas uma questão anedótica. Um estudo de Harvard concluiu que, quando as equipas multifuncionais utilizaram IA, começaram a preocupar-se menos com os limites das funções. "Como a IA não se preocupava com quem fazia o trabalho, com o título ou com as funções, preocupava-se apenas com o resultado", explica Adams.

A investigação da McKinsey é ainda mais reveladora: as organizações que estão a reavaliar o que é possível com fluxos de trabalho aumentados por IA estão a obter um ROI 3,5 vezes superior ao das que se concentram exclusivamente na eficiência.

Por isso, em vez de perguntar "Como pode a IA ajudar a minha equipa de marketing a trabalhar mais depressa?", deveria perguntar: "Como pode a IA ajudar-nos a proporcionar melhores resultados aos clientes, independentemente do departamento que tradicionalmente detinha cada parte?"

Como pode a IA ajudar-nos a proporcionar melhores resultados aos clientes, independentemente do departamento que tradicionalmente detinha cada parte?

Essa pergunta muda tudo.

Para as empresas SaaS em rápida expansão, isto significa que a IA pode ajudá-lo a:

• Encurtar os ciclos de vendas, ligando os dados de intenção do marketing ao contacto comercial e à integração por parte da CS
• Reduzir o CAC através da otimização de toda a jornada do cliente, e não apenas do topo do funil (é algo em que a IA no mapeamento da jornada do cliente pode ajudar)
• Aumentar o LTV identificando oportunidades de expansão que abrangem o produto, o marketing e o sucesso

As implicações organizacionais são enormes.

O que está a IA a amplificar atualmente na sua organização?

Adams tem uma forma particularmente incisiva de enquadrar o papel da IA, uma vez que amplifica o que já existe.

"O que adoro na IA é que coloca sob os holofotes aquilo que existe, seja isso bom ou mau", afirma. "Se formos uma empresa fantástica, se formos um ser humano fantástico, ela amplifica a intenção. E, se não formos, também irá amplificar isso.”

Não é possível resolver disfunções fundamentais ou a falta de comunicações coesas apenas com IA. Se a experiência do cliente estiver fragmentada porque o marketing, as vendas e a CS não comunicam bem, a IA tornará essa fragmentação mais eficiente, não melhor.

Mas, se tiver a intenção certa e estiver genuinamente concentrado nos resultados para os clientes, a IA pode amplificar essa intenção positiva entre fronteiras departamentais de formas que antes eram impossíveis.

Consulte a sua equipa e pergunte: o que está a IA a amplificar atualmente na sua organização?

Porque irá amplificar tudo aquilo que lhe fornecer.

O algoritmo do sucesso

É frequente perguntarem a Adams: "Como aparecemos nas pesquisas de IA? Qual é o algoritmo para fazer com que o ChatGPT recomende a nossa marca?"

A resposta dela dissipa a ansiedade: "Digo sempre que não conheço o algoritmo, e é a verdade. Se tentássemos descobrir o algoritmo, provavelmente ficaríamos loucos, porque ele muda constantemente. Mas digo sempre: esqueçam o algoritmo, parem de perseguir o algoritmo. Sejam primeiro seres humanos incríveis. Sejam uma marca incrível. Sejam profissionais de marketing incríveis e deixem que as coisas aconteçam, porque a IA vai amplificar o que já existe."

Ela sugere que os líderes e as pessoas "apostem na autenticidade, apostem na humanidade e, num mundo em que a IA democratiza o QI, o QE se torna cada vez mais valioso".

À medida que a inteligência artificial assume uma parte cada vez maior do trabalho cognitivo, a inteligência emocional, a autenticidade e as qualidades genuinamente humanas tornam-se fatores de diferenciação. Esta poderá ser a perspetiva mais importante para 2026 e para além desse ano.

O caminho a seguir

Como nos recorda Adams, 60% dos empregos atuais não existiam em 1940. Já nos adaptámos anteriormente. De operadores de elevador a programadores, de estenógrafos a gestores de redes sociais. "Somos as criaturas mais adaptáveis deste planeta", afirma. "Acredito verdadeiramente que nos vamos adaptar novamente."

A questão não é saber se nos vamos adaptar. É saber se conseguimos melhorar as competências das pessoas com rapidez suficiente, reinventar o trabalho com a rapidez necessária e preservar a nossa humanidade ao longo do processo.

E esse desafio, como Adams deixou claro, é profundamente, irredutivelmente humano.

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