Série O futuro do marketing digital, parte 13 de 13. Este ensaio encerra a série com uma pergunta que atravessou todos os anteriores: que competências, papéis e formação se esperam do profissional de marketing do futuro, em um campo transformado pela IA, pela privacidade, pela automação e por novas formas de relação com o consumidor.
Ao longo de doze ensaios, a série percorreu mudanças concretas. A busca passou a responder em vez de apenas listar links. A personalização mostrou seu paradoxo. A autenticidade ganhou novo peso diante do conteúdo sintético. Influenciadores passaram a poder ser virtuais e clientes, a poder ser máquinas. A mensuração precisou abandonar certezas ilusórias, os dados primários passaram a depender de confiança, a criatividade enfrentou o risco da homogeneização, os chatbots expuseram o viés contra algoritmos, as comunidades ganharam valor e os padrões manipulativos chamaram a atenção de reguladores.
Cada uma dessas mudanças tem consequências para quem trabalha na área. Para estudantes que estão escolhendo o que aprender e para profissionais que estão decidindo como se atualizar, a questão é prática: em que vale a pena investir tempo? Este texto revisa as evidências sobre como a IA afeta o trabalho qualificado, as propostas acadêmicas sobre competências em marketing digital, os papéis que tendem a ganhar importância e as implicações para a formação.
O que a IA faz com o trabalho qualificado
As pesquisas mais citadas sobre IA generativa no trabalho produziram um padrão consistente, discutido em detalhe no ensaio sobre produtividade e IA generativa. Brynjolfsson, Li e Raymond (2025) analisaram a introdução de um assistente de IA para milhares de atendentes de suporte ao cliente e encontraram aumento médio de produtividade, com ganhos muito maiores para os atendentes novatos e menos qualificados. O assistente parecia transmitir aos iniciantes práticas dos atendentes mais experientes.
Dell’Acqua e colegas (2023), em experimento com consultores de uma grande empresa de consultoria, chegaram a uma conclusão mais matizada. Em tarefas dentro do que os autores chamaram de fronteira tecnológica irregular, isto é, tarefas que a IA realizava bem, os consultores com acesso ao modelo concluíram mais tarefas, mais rápido e com qualidade superior. Em uma tarefa fora da fronteira, que parecia semelhante mas exigia um julgamento que o modelo não fazia bem, quem usou a IA teve desempenho pior do que quem trabalhou sem ela. O problema é que a fronteira não é visível: tarefas parecidas podem estar de lados diferentes.
Os autores também observaram dois estilos de trabalho bem-sucedidos. Alguns profissionais dividiam claramente as tarefas entre si e a máquina, delegando umas e reservando outras; os autores os chamaram de centauros. Outros integravam a IA continuamente ao próprio fluxo de trabalho, alternando de forma fluida; foram chamados de ciborgues. Em ambos os casos, o que fazia diferença era saber quando confiar e quando desconfiar do sistema.
Essas evidências têm duas implicações para a formação. A primeira é que a IA pode acelerar o aprendizado de iniciantes, mas também pode mascarar a falta de compreensão, já que o resultado parece bom mesmo quando a pessoa não saberia produzi-lo nem avaliá-lo. A segunda é que a competência mais valiosa passa a ser o julgamento: saber reconhecer o que é bom, o que é errado e o que está fora do alcance da ferramenta.
Competências em marketing digital: o que a pesquisa propõe
A preocupação com competências não é nova. Royle e Laing (2014), em estudo com profissionais das indústrias de comunicação no Reino Unido, identificaram uma lacuna de competências digitais e propuseram um modelo do profissional de marketing digital. O modelo combinava conhecimentos técnicos, como uso de dados e ferramentas, com capacidades estratégicas, como integrar o digital ao planejamento geral, e com competências transversais, como aprendizagem contínua e adaptação. A mensagem principal era que o domínio de ferramentas isoladas não basta; é preciso integrá-las a uma visão de negócio.
Moorman e Day (2016), em revisão sobre organizações de marketing de excelência, mostraram que o desempenho depende da combinação de capacidades, estrutura, cultura, métricas e capital humano. Para os autores, o capital humano em marketing envolve conhecimento do cliente, habilidades analíticas e capacidade de liderar mudanças dentro da empresa, porque o marketing precisa convencer outras áreas a agir em nome do cliente.
Relatórios internacionais apontam na mesma direção, com a ressalva de que são projeções baseadas em pesquisas com empregadores. O relatório Future of Jobs do Fórum Econômico Mundial (World Economic Forum, 2025) indicou, com base em consulta a grandes empresas de vários países, que os empregadores esperam mudança significativa nas competências exigidas até 2030. Entre as competências de crescimento mais rápido aparecem IA e big data, redes e cibersegurança e letramento tecnológico, ao lado de pensamento criativo, resiliência, flexibilidade e curiosidade. O pensamento analítico permaneceu como a competência central mais citada. O ensaio sobre novas competências profissionais na era da IA discute essas listas com mais detalhe.
Papéis que tendem a ganhar importância
Combinando as evidências desta série com a literatura sobre competências, é possível identificar alguns papéis que tendem a ganhar peso no trabalho de marketing. Trata-se de uma síntese interpretativa, não de previsão.
O curador e editor
Se produzir conteúdo ficou barato, selecionar e editar ficou mais valioso. A pesquisa sobre criatividade publicitária mostrou que a IA eleva a qualidade média, mas pode reduzir a diversidade das ideias. O profissional que sabe reconhecer a divergência relevante, recusar o óbvio e dar forma final ao que a máquina sugere passa a ser central.
O analista que pensa em causalidade
A discussão sobre mensuração mostrou que painéis precisos podem enganar. Saber desenhar um teste simples, distinguir correlação de efeito e comunicar incerteza é uma competência escassa e valiosa, que não depende de ferramentas específicas.
O guardião da confiança
Privacidade, transparência no uso de IA, publicidade identificada e recusa de padrões manipulativos deixaram de ser assuntos apenas jurídicos. Profissionais que entendem o Código de Defesa do Consumidor, a LGPD e as normas de autorregulação, e que conseguem traduzi-los em práticas de comunicação, protegem o ativo mais difícil de reconstruir: a confiança do cliente.
O construtor de relações
Huang, Rust e Maksimovic (2019) argumentaram que, à medida que a IA assume tarefas analíticas, o valor do trabalho humano se desloca para tarefas de relacionamento e empatia. Os estudos sobre chatbots e comunidades de marca reforçam esse ponto: as situações emocionalmente importantes e as relações entre pessoas são onde a presença humana faz mais diferença. Rust (2020) chegou a propor que a formação em marketing desse mais ênfase às habilidades interpessoais e menos à lógica centrada em produtos.
O integrador de ferramentas
Agentes, automações e assistentes multiplicam as possibilidades técnicas. Alguém precisa entender o suficiente de cada ferramenta para combiná-las com segurança, definir limites e perceber quando um sistema está fora da sua fronteira de competência. Não se trata de programar tudo, mas de ter letramento técnico para decidir bem.
Formação: aprender a aprender, com e sem a máquina
Long e Magerko (2020) propuseram uma definição de letramento em IA como o conjunto de competências que permitem avaliar criticamente tecnologias de IA, comunicar-se e colaborar com elas e usá-las como ferramenta. A definição inclui entender o que a IA pode e não pode fazer, como ela aprende a partir de dados e que questões éticas envolve. O tema foi aprofundado no ensaio sobre letramento em inteligência artificial.
No Brasil, Freire (1996) oferece uma referência pedagógica que ganha atualidade. Para o educador, ensinar não é transferir conhecimento, mas criar as possibilidades para a sua produção ou construção, e a formação deve desenvolver a curiosidade crítica e a autonomia de quem aprende. Diante de ferramentas que entregam respostas prontas, a lição é clara: a formação em marketing precisa cultivar a capacidade de perguntar, verificar e decidir, e não apenas a de operar sistemas.
Na prática, isso sugere três equilíbrios. Entre fundamentos e ferramentas: as ferramentas mudam rapidamente, enquanto conceitos como segmentação, posicionamento, comportamento do consumidor e experimento continuam válidos. Entre fazer com e sem IA: praticar tarefas sem assistência ajuda a construir o julgamento que depois permite avaliar o que a máquina produz. E entre técnica e ética: cada competência técnica nova traz uma pergunta sobre seu uso legítimo.
Aplicação: um plano de desenvolvimento para quem está na área
Para o estudante, o primeiro passo é dominar os fundamentos de marketing e de pesquisa, porque são eles que permitem julgar o que a IA produz. O segundo é construir um portfólio com trabalhos reais, mostrando não só o resultado, mas o processo e as decisões tomadas. O terceiro é aprender a medir: um projeto pequeno com um teste bem feito vale mais do que muitos relatórios de alcance. O texto sobre como começar no marketing digital traz orientações práticas para os primeiros passos.
Para o profissional que já atua, vale mapear as próprias tarefas segundo o framework discutido no primeiro ensaio desta série, identificar o que pode ser delegado com segurança e reservar tempo para o que exige julgamento, relação e criação. Em um pequeno negócio ou em uma agência de cidade do interior, em que uma mesma pessoa cuida de conteúdo, anúncios, atendimento e relatórios, esse mapeamento é ainda mais importante, porque a automação pode liberar horas para o contato direto com clientes e com a comunidade local.
Para professores e instituições de ensino, a implicação é integrar a IA ao ensino de forma crítica: usar as ferramentas em atividades, mas também avaliar a capacidade de explicar, verificar e defender escolhas sem elas.
Para pesquisar: questões e caminhos para TCC
Algumas perguntas de pesquisa que partem deste ensaio:
- Que competências as vagas de marketing digital publicadas no Brasil passaram a exigir depois da popularização da IA generativa? Método sugerido: análise de conteúdo de anúncios de vagas de dois períodos.
- Como profissionais de marketing de pequenas empresas decidem quais tarefas delegar à IA e como percebem o efeito sobre a própria função? Método: entrevistas semiestruturadas e análise temática.
- Estudantes de marketing que praticam tarefas com e sem IA desenvolvem diferentes capacidades de avaliar a qualidade de peças e análises? Método sugerido: estudo quase experimental em turmas de graduação.
- Os currículos de cursos de marketing e publicidade no Brasil incluem conteúdos de letramento em IA, ética e mensuração causal? Método: análise documental de projetos pedagógicos de cursos.
Palavras-chave de busca para Google Acadêmico, SciELO e Portal de Periódicos da CAPES: “competências em marketing digital”, “profissional de marketing”, “formação em marketing”, “letramento em inteligência artificial”, “futuro do trabalho”, “educação e IA”; em inglês, “digital marketing skills”, “marketing competencies”, “future of work”, “AI literacy”, “human-AI collaboration”, “marketing education”.
Considerações finais
As evidências sobre IA no trabalho qualificado indicam ganhos de produtividade, sobretudo para iniciantes, e riscos quando a ferramenta é usada fora de sua fronteira de competência. A pesquisa sobre competências em marketing aponta para a combinação de domínio técnico, visão estratégica e aprendizagem contínua. Os papéis que tendem a ganhar importância, como curadoria, análise causal, proteção da confiança, construção de relações e integração de ferramentas, têm em comum o julgamento humano informado. O profissional de marketing do futuro não é aquele que conhece todas as ferramentas, mas aquele que sabe quando usá-las, quando desconfiar delas e como manter as pessoas no centro do trabalho.
Com este ensaio, encerra-se a série O futuro do marketing digital. Os treze textos formam um percurso: do framework inicial sobre IA no marketing às mudanças na busca, na personalização, na autenticidade, na influência, no consumo, na mensuração, nos dados, na criatividade, no atendimento, nas comunidades e na ética do design, até as competências que tudo isso exige. Cada ensaio traz referências e perguntas de pesquisa que podem servir de ponto de partida para trabalhos acadêmicos e para a prática profissional.
Referências
BRYNJOLFSSON, Erik; LI, Danielle; RAYMOND, Lindsey. Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, v. 140, 2025.
DELL’ACQUA, Fabrizio et al. Navigating the jagged technological frontier: field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality. Boston: Harvard Business School, 2023. (Working Paper, n. 24-013).
FREIRE, Paulo. Pedagogia da autonomia: saberes necessários à prática educativa. São Paulo: Paz e Terra, 1996.
HUANG, Ming-Hui; RUST, Roland; MAKSIMOVIC, Vojislav. The feeling economy: managing in the next generation of artificial intelligence (AI). California Management Review, v. 61, n. 4, p. 43-65, 2019.
LONG, Duri; MAGERKO, Brian. What is AI literacy? Competencies and design considerations. In: CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS, 2020, Honolulu. Proceedings […]. New York: ACM, 2020.
MOORMAN, Christine; DAY, George S. Organizing for marketing excellence. Journal of Marketing, v. 80, n. 6, p. 6-35, 2016.
ROYLE, Jo; LAING, Audrey. The digital marketing skills gap: developing a digital marketer model for the communication industries. International Journal of Information Management, v. 34, n. 2, p. 65-73, 2014.
RUST, Roland T. The future of marketing. International Journal of Research in Marketing, v. 37, n. 1, p. 15-26, 2020.
WORLD ECONOMIC FORUM. The future of jobs report 2025. Geneva: World Economic Forum, 2025.
Como citar este texto
RÚBIO, Mélker. O profissional de marketing do futuro: competências, papéis e formação. MR Academy, Novo Progresso, 27 abr. 2027. Disponível em: https://melkerrubio.com/profissional-de-marketing-do-futuro/. Acesso em: [data do seu acesso].
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