Duas pesquisas recentes, uma do MIT Technology Review e outra da Harvard Business School, mostram que profissionais de SEO, mídia paga e marketing digital que conseguirem provar o retorno financeiro da inteligência artificial, sem precisar desmontar suas equipes, serão os mais cotados para promoções a cargos de diretoria nos próximos anos. O levantamento cruza dados sobre investimento bilionário em data centers com o comportamento do mercado de vagas após a popularização do ChatGPT.
O impacto prático é direto para quem trabalha com marketing digital: times que conseguem comprovar produtividade real com IA, e não apenas promessas, tendem a crescer dentro das empresas. Já profissionais presos a tarefas repetitivas correm risco de ver seus cargos encolhidos.
Quanto as empresas de tecnologia estão apostando em IA?
Segundo reportagem de David Rotman publicada na MIT Technology Review, as grandes empresas de tecnologia devem gastar cerca de 750 bilhões de dólares em data centers somente este ano. Gary Gensler, que comandou a SEC (a comissão de valores mobiliários dos Estados Unidos) durante o governo Biden e hoje leciona no MIT Sloan, estima que a receita total gerada por IA fique entre 150 bilhões e 200 bilhões de dólares.
Jessica Wachter, da Wharton e também ex-economista-chefe da SEC, calculou quanto as grandes empresas de tecnologia precisariam crescer para justificar um investimento de cerca de 1,1 trilhão de dólares até 2027. Segundo ela, seria necessário multiplicar os ganhos por 2,7 até 2030 apenas para empatar as contas. Se isso não acontecer, Wachter e seu coautor classificam o cenário como a “maior má alocação de capital da história”.
Por que o caixa das big techs preocupa o mercado de marketing?
O texto de Rotman cita que a Alphabet, dona do Google, teve receita de quase 120 bilhões de dólares no último trimestre, mas ainda assim registrou déficit de caixa livre de cerca de 5,9 bilhões de dólares, o primeiro desde a abertura de capital da empresa, em 2004. Isso indica que uma companhia financiando respostas de IA com uma margem mais apertada tende a mudar constantemente o formato dessas respostas e quem é citado nelas, afetando diretamente estratégias de SEO.
Ainda segundo a reportagem, uma pesquisa com cerca de 6.000 executivos em quatro países mostrou que aproximadamente 90% não perceberam ganho de produtividade com IA em três anos. O pesquisador Kevin Indig, citado no material, aponta que, segundo dados da Workday, para cada 10 horas economizadas com IA, as empresas gastam de volta cerca de 4 horas corrigindo resultados ruins. Um levantamento da BetterUp Labs com o Stanford Social Media Lab encontrou que 41% dos trabalhadores receberam conteúdo de baixa qualidade gerado por IA, apelidado de “workslop”, no mês anterior à pesquisa, e cada caso consumiu quase 2 horas para ser corrigido.
O que a pesquisa de Harvard mostra sobre vagas de emprego?
Um estudo do professor Suraj Srinivasan, da Harvard Business School, resumido por Ana Elena Azpúrua no HBS Working Knowledge, analisou vagas de emprego nos Estados Unidos entre 2019 e março de 2025. Após o lançamento público do ChatGPT, em novembro de 2022, as vagas para ocupações baseadas em tarefas repetitivas e estruturadas caíram 13%. Já as vagas para funções analíticas, técnicas ou criativas, que a IA tende a potencializar em vez de substituir, cresceram 20%.
Os pesquisadores usaram o próprio ChatGPT para classificar mais de 19 mil tarefas distribuídas em mais de 900 ocupações. As vagas ligadas a funções automatizáveis passaram a exigir 7% menos habilidades, enquanto as vagas com potencial de “aumento” (quando a IA amplia a capacidade humana) passaram a pedir mais habilidades relacionadas a IA, como escrita de comandos (prompts) e uso de ferramentas de inteligência artificial. As maiores quedas de vagas ocorreram nos setores financeiro e de tecnologia.
Srinivasan recomenda que as empresas tratem a IA generativa como uma “ferramenta de potencialização, e não apenas como um mecanismo de corte de custos”, investindo também em requalificação profissional. O estudo, porém, cobre apenas o cenário de curto prazo nos Estados Unidos, e os autores reconhecem que os efeitos de longo prazo e fora do país ainda são incertos.
O que isso muda para quem trabalha com SEO e mídia paga?
A pesquisa de Harvard não cita especificamente funções de SEO, mídia paga ou marketing digital. Ainda assim, tarefas repetitivas como relatórios recorrentes, produção em massa de títulos e textos de anúncios, ajustes de lances e limpeza de termos de busca tendem a ficar mais expostas à automação. Já atividades como definição de estratégia, desenho de testes, mensuração de resultados e negociação entre equipes concentram o tipo de trabalho que costuma abrir caminho para cargos de liderança.
As duas pesquisas revelam uma tensão que deve chegar às reuniões de orçamento das empresas: executivos esperam aumentar produtividade reduzindo equipes, enquanto o estudo de Harvard defende que o retorno da IA é maior quando ela complementa o trabalho humano, com investimento em requalificação. Rotman ainda alerta que, se a produtividade gerada pela IA vier acompanhada de demissões em massa, pode haver uma reação pública capaz de travar os próprios investimentos bilionários que sustentam essa tecnologia.
Como aplicar isso no dia a dia do marketing digital?
- Quem trabalha com SEO e busca por IA pode registrar, para cada fluxo de trabalho, as horas gastas com prompts, revisões e correções, comparando com métricas de ranqueamento, citações e conversões geradas.
- Quem trabalha com mídia paga deve buscar por escrito os termos de precificação de recursos de IA oferecidos por plataformas e agências, e avaliar campanhas automatizadas com testes de incrementalidade, não apenas pelo custo por resultado.
- Quem lidera marketing digital de forma mais ampla pode montar fluxos que permitam substituir modelos de IA por opções mais baratas, testando alternativas menores em tarefas reais antes de depender de uma única ferramenta.
No fim, o recado das duas pesquisas é parecido: mostrar números concretos de produtividade, com ganhos e perdas de horas registrados, deve pesar mais nas decisões de promoção do que discursos genéricos sobre eficiência da inteligência artificial.
Com informações de searchenginejournal.com.
