Diretora de marketing afirma que a maioria das equipas de marketing está a produzir trabalho medíocre mais rapidamente com IA

Samantha Leal é a CMO da Aliwell, onde está a implementar fluxos de trabalho de IA, alguns com mais sucesso do que outros.

Entrevistámos Samantha para saber o que funcionou, o que não funcionou e porquê. Foi isto que nos contou.

Passar do zero à escala

Olá! Sou a Samantha Leal. Passei os últimos 10+ anos a ajudar startups a passar do zero à escala, normalmente intervindo quando o crescimento parece bom à superfície, mas não resiste à pressão.

Trabalho em todo o sistema de crescimento, desde o posicionamento e a mensagem até à aquisição, conversão e jornada do cliente. Trabalho em estreita colaboração com os fundadores para trazer estrutura à forma como as decisões são tomadas e como o crescimento se acumula.

Atualmente, sou CMO da Aliwell, onde lidero o departamento de marketing através de um motor de crescimento multicanal focado na aquisição e ativação de ortodontistas. Operamos através de meios pagos, educação, eventos, conteúdos e capacitação de vendas, mas concentramos-nos sobretudo na ativação e na receita.

Estamos a vender a um público clínico, por isso o desafio não é apenas captar atenção; é conquistar confiança, educar e mudar comportamentos. Isso torna o sistema mais complexo. Um alinhamento mais estreito com as vendas, o produto e a experiência do cliente é fundamental.

Mudar o foco para a IA

O que mudou recentemente para mim foi a forma como abordo tudo isto com IA.

Deixei de pensar em funções de marketing e comecei a pensar em fluxos de trabalho. A maior parte do que impulsiona o crescimento — testes, iteração criativa, relatórios, qualificação de leads, etc. — é repetível, mas continua a ser manual e fragmentada.

A IA é a alavanca para redesenhar esses fluxos de trabalho, acelerar os ciclos de feedback e tomar melhores decisões com maior clareza. É essa a mudança em que me concentro agora.

Como a IA muda aquilo que os líderes de marketing com recursos limitados podem criar

No último ano, usei IA para algumas tarefas exigentes:

• Estruturei uma migração completa de CRM que normalmente exigiria a contratação de uma empresa de consultoria.
• Concebi de raiz um programa de educação com vários níveis.
• Criei um sistema de ativação de clientes baseado em investigação qualitativa — entrevistas, inquéritos e dados comportamentais — que revelou por que razão alguns clientes ficam bloqueados depois da primeira compra.

Estas não são tarefas que acelerei; são sistemas estratégicos que uma equipa pequena normalmente não conseguiria implementar. A IA mudou aquilo que um líder de marketing com recursos limitados pode criar.

Como a IA pode ser utilizada nos relatórios para as partes interessadas

Utilizo IA para gerar um relatório semanal — um documento que orienta as decisões da empresa durante a semana.

Os dados de entrada incluem transcrições de reuniões da semana anterior (extraídas do Granola), ficheiros CSV de desempenho do Meta Ads, dados de produção do ERP, análises das redes sociais e atualizações do pipeline do CRM. Estas cinco fontes não comunicam entre si.

Eis o fluxo de trabalho:

1. Introduzo as transcrições brutas no Claude e extraio decisões, bloqueios e ações a realizar por cada departamento.
2. Carrego os dados de desempenho dos anúncios e peço uma análise semana a semana e mês a mês, assinalando anomalias.
3. Analiso os números da produção — casos regionais fabricados, comparados com os objetivos mensais, destacando as variações.
4. Sintetizo tudo isto num único relatório estruturado, com uma secção por função, métricas essenciais acompanhadas de contexto e, mais importante ainda, uma secção "decisões necessárias" no topo.

O resultado é um documento formatado que a equipa de liderança consegue consultar em cinco minutos e utilizar imediatamente para agir. Não contém dados brutos nem um simples "eis o que aconteceu". Cada número tem uma referência, contexto relevante e uma recomendação.

Onde os seres humanos devem manter a responsabilidade

Por isso, recorro à IA para tudo o que beneficie da velocidade, do reconhecimento de padrões e da síntese de grandes volumes de informação.

Isso inclui analisar dados de clientes provenientes de várias fontes, agrupar comentários de chamadas de vendas e entrevistas, gerar e aperfeiçoar abordagens criativas e identificar padrões no desempenho das campanhas mais rapidamente do que um ser humano conseguiria.

A IA também se tornou uma parte essencial da forma como estruturo os fluxos de trabalho, desde a qualificação de potenciais clientes até aos acompanhamentos e aos relatórios. A IA ajuda a reduzir o trabalho manual e a revelar informações mais cedo, para não estarmos a trabalhar com informação desatualizada.

Onde não recorro à IA é na definição da estratégia, do posicionamento e do que realmente importa.

Decisões como o que dizemos, a quem nos dirigimos, que compromissos aceitamos e onde concentramos os esforços continuam a ser humanas. Exigem contexto, sensibilidade e capacidade de avaliação, especialmente em mercados complexos onde a resposta certa não é óbvia.

A IA pode dar-lhe opções, mas não lhe pode dizer o que vale a pena fazer.

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A IA pode dar-lhe opções, mas não lhe pode dizer o que vale a pena fazer.

Porque é que a IA transfere o estrangulamento da execução para a avaliação

A maior vantagem tem sido a velocidade e o alcance. Reduzimos o tempo dedicado à análise e à síntese em cerca de 60–70%. Tarefas como agrupar comentários de clientes, extrair informações de chamadas e gerar abordagens criativas testáveis — que anteriormente demoravam semanas — são agora realizadas em dias.

Isso traduziu-se num maior volume de testes e em ciclos de feedback mais rápidos. Conseguimos aperfeiçoar as mensagens e as campanhas muito mais rapidamente, o que melhorou a tomada de decisões e reduziu o investimento desperdiçado em ideias que não funcionam.

Do ponto de vista operacional, também conseguimos criar sistemas, como fluxos de trabalho de CRM, percursos de integração e camadas de relatórios, que normalmente exigiriam uma equipa maior ou apoio externo.

Mas existem desvantagens reais. Por exemplo, a IA pode criar uma falsa sensação de confiança. É muito boa a produzir resultados que parecem corretos, mas que não estão fundamentados na realidade. Se não a basear em dados reais de clientes, acaba por obter mensagens genéricas e decisões fracas, apenas com maior rapidez.

Também exige mais capacidade de avaliação, e não menos. O estrangulamento passa da execução para a decisão sobre o que vale a pena fazer. As equipas que não têm essa clareza podem acabar por gerar muito ruído.

Porque é que a criatividade gerada por IA representa um risco em mercados especializados

Fiquei desiludida com o impacto da IA na criatividade. Esperava que a IA transformasse a forma como produzimos conteúdo visual — por exemplo, anúncios, publicações nas redes sociais e materiais de marca. Não transformou. Nem de perto.

Todas as imagens geradas por IA continuam a parecer imagens geradas por IA. Para uma marca que vende a especialistas — no nosso caso, ortodontistas altamente instruídos e profundamente céticos — tudo o que pareça genérico ou artificial destrói imediatamente a confiança.

Testámos elementos visuais gerados por IA para anúncios e conteúdos para as redes sociais. O desempenho caiu imediatamente. O nosso público reparou na diferença de qualidade entre esses elementos visuais e aquilo que um designer humano produz com fotografia clínica real.

Porque é que a sofisticação do fluxo de trabalho de conteúdos deve corresponder às capacidades

Inicialmente, utilizei a IA para conceber um sistema de operações de conteúdos — calendários editoriais, fluxos de aprovação e briefings de conteúdos com estruturas detalhadas.

O sistema era estrategicamente sólido e muito bem estruturado, mas tinha um problema.

Entreguei um sistema sofisticado a um membro da equipa que não estava a trabalhar a esse nível. Em vez de aumentar a sua produção, o sistema criou uma lacuna. Ela não conseguia executá-lo.

Desperdicei semanas a gerir a diferença entre as exigências do sistema e as capacidades da pessoa.

Agora, pergunto: "Quem vai executar isto na segunda-feira?" antes de criar seja o que for.

Como garantir que as mensagens de IA não são um obstáculo

A IA não corrige sistemas deficientes; amplifica-os. Mais produção, os mesmos problemas. A IA funciona melhor com dados de entrada sólidos, uma compreensão clara dos clientes, dados reais e pensamento rigoroso.

Por isso, a questão não é “como usamos a IA?”. É “em que sistema a estamos a integrar?”

Um bom exemplo são as mensagens. No meu primeiro projeto-piloto, avançámos rapidamente, mas não o baseámos suficientemente em dados reais dos clientes. O resultado parecia sólido, mas era genérico. Não gerava conversões.

Por isso, corrija os dados de entrada antes de utilizar a IA. Isso significa consolidar os dados do CRM, das vendas e das interações com os clientes — incluindo chamadas de vendas, objeções e entrevistas — para identificar os problemas exatos, a linguagem e os momentos que influenciam as decisões.

Depois, defino ângulos claros e a nossa mensagem principal. Quando isso está consolidado, acrescento a IA. Ajuda a desenvolver, testar e aperfeiçoar rapidamente esses ângulos.

A partir daí, deve existir um ciclo contínuo. Recolhe-se constantemente informação das vendas, do feedback dos clientes e do desempenho, e fazem-se iterações em tempo real.

Porque é necessário decompor e reforçar os fluxos de trabalho

Quando é bem feito, o bom senso deixa de ser algo que se tem ou para o qual se contrata alguém.

Pode ser desenvolvido através de processos. Com os dados de entrada, as limitações e a iteração adequados, é possível melhorar sistematicamente a qualidade do pensamento e dos resultados.

Mensagens, criatividade, investigação, até estratégia. São todos fluxos de trabalho que podem ser decompostos. Cada etapa pode depois ser reforçada.

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Corrija os dados de entrada antes de utilizar a IA… Quando isso está consolidado, acrescento a IA. Ajuda a desenvolver, testar e aperfeiçoar rapidamente esses ângulos. Quando é bem feito, o bom senso deixa de ser algo que se tem ou para o qual se contrata alguém.

Porque é que o Claude é indispensável para os profissionais de marketing

O Claude é, sem dúvida, a minha ferramenta de eleição. É uma camada que liga tudo e funciona como um excelente parceiro de pensamento e debate.

Estou especialmente entusiasmada com o Claude Code e o Claude Cowork porque vão além do chat, passando para ambientes de trabalho como programação, gestão de ficheiros e automatização de tarefas.

Ainda não experimentei o Claude Code com o Cursor, mas será o próximo passo!

Como a IA está a mudar as equipas

Em termos de estrutura das equipas, dependemos menos de especialistas muito focados e mais de pessoas capazes de pensar de forma transversal em todo o sistema. Pessoas que compreendem o cliente, sabem formular bem os problemas e sabem utilizar a IA para executar.

O trabalho de execução — produção, análise e iteração — já não é o estrangulamento, pelo que o valor muda de lugar. Agora procuro capacidade de decisão, critério e a capacidade de conceber fluxos de trabalho. Pessoas que conseguem passar rapidamente da perceção à ação, em vez de se limitarem a assumir a responsabilidade por uma função.

Também mudou a forma como colaboramos. As fronteiras entre funções são menos rígidas. O marketing, as vendas e a experiência do cliente estão mais interligados porque partilham fluxos de trabalho.

Porque é que os CMO têm de se concentrar na clareza

A maioria das equipas de marketing que utilizam IA está a produzir mais trabalho medíocre, mais rapidamente.

Por isso, este é o meu conselho: concentrem-se nos dados de entrada e na clareza estratégica.

Quando a IA é utilizada no marketing sem dados de entrada sólidos e clareza estratégica, torna-se simplesmente uma máquina de poluição de conteúdos.

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