Se você está montando o planejamento de marketing para 2027, vale parar e olhar para um detalhe que costuma passar batido: a contratação de júniors. Os dados de folha de pagamento mais recentes mostram que o emprego em funções expostas à inteligência artificial está mudando de forma sutil — não com demissões em massa, mas com menos vagas de entrada sendo abertas. E, curiosamente, a maior parte das discussões sobre orçamento de marketing está olhando para outro lugar.
Em julho, defendi que diretores de marketing (CMOs) deveriam financiar cinco funções específicas, em vez de manter os antigos blocos de canais. Em setembro, argumentei que gerentes de SEO e mídia paga sobem a diretor quando provam que a IA se paga sozinha sem precisar desmontar suas equipes. Pois bem: um estudo do Stanford Digital Economy Lab, assinado pelos pesquisadores Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar e Ruyu Chen, somado a um memorando de planejamento de outubro escrito por Kevin Indig, dá sustentação a boa parte dessas duas ideias. Mas também escancara uma lacuna que eu tinha deixado passar.
O que o estudo de Stanford mediu (e o que ele não consegue te dizer)
O paper do Stanford Digital Economy Lab, revisado em 12 de agosto de 2026, usa registros anonimizados de folha de pagamento da ADP. A amostra analisada é um painel equilibrado de empresas com entre 3,5 e 5 milhões de funcionários por mês, cobrindo o período até junho de 2026.
O achado principal: o emprego de trabalhadores entre 22 e 25 anos em ocupações expostas à IA está 19% abaixo do que seria esperado se tivesse acompanhado o ritmo dos colegas menos expostos. Em números absolutos, os dois quintis mais expostos de trabalhadores jovens caíram cerca de 11% desde novembro de 2022, enquanto os três quintis menos expostos cresceram cerca de 10%.
Já os trabalhadores mais experientes não mostram essa lacuna. Pelo contrário: todas as faixas etárias mais velhas cresceram no mesmo período, chegando a 11% entre os profissionais de 35 a 40 anos.
O mecanismo por trás disso importa mais do que o número em si. Segundo os autores, a divergência acontece principalmente pela redução na contratação de jovens — as demissões entre trabalhadores jovens caíram pelo menos na mesma proporção nas ocupações mais expostas e nas menos expostas. Ou seja, é exatamente o oposto do que se esperaria se o problema fosse a IA substituindo pessoas já empregadas. As quedas se concentram onde a IA substitui tarefas humanas; onde ela complementa o trabalho, o emprego fica estável ou cresce, principalmente entre os mais experientes, e o ajuste aparece no volume de contratações, não nos salários.
Os próprios autores classificam os achados como “indicadores iniciais e descritivos” e deixam claro que o trabalho não estima um impacto causal da IA. Além disso, o padrão encolhe quando se controla por escolaridade, saindo de -0,18 para -0,09 na amostra principal, e esse número menor só é estatisticamente significativo a 10%. Versões anteriores do paper traziam estimativas de 13% e 16%, mas a métrica usada mudou desde então — por isso, não faz sentido comparar diretamente esses números com o atual 19%.
Vale reforçar: o estudo mede ocupações de forma ampla e não traz nenhum dado específico sobre SEO ou marketing.
Minha coluna de julho se sustenta, mas faltou uma linha
No texto anterior sobre orçamentos de marketing para 2027, defendi que CMOs deveriam reconstruir o orçamento em torno de cinco funções, sendo uma delas o julgamento humano e a supervisão editorial. Citei também dados do Gartner mostrando que o peso da mão de obra no orçamento de marketing subiu de uma média de 21,9% para 24,5%, mesmo com 43% dos CMOs esperando cortar gastos com pessoal.
O estudo de Stanford reforça justamente esse ponto sobre supervisão editorial: onde a IA complementa o trabalho humano, o emprego se mantém ou cresce, principalmente entre profissionais experientes — exatamente o perfil de editores e estrategistas que eu defendia que os CMOs deveriam conseguir justificar.
O que aquela coluna não disse foi quem, na prática, recebe esse dinheiro extra de mão de obra. Minha leitura é que essa fatia maior está indo para profissionais experientes, enquanto as vagas que antes seriam preenchidas por jovens de 22 a 25 anos em funções expostas simplesmente deixam de ser abertas, sem alarde. O Gartner não divide os dados de mão de obra em marketing por senioridade, e o estudo de Stanford não isola o setor de marketing especificamente, então não tenho como provar isso com números fechados. Mas um orçamento que aumenta a fatia de mão de obra ao mesmo tempo em que congela a contratação de júniors não está sendo claro sobre o que, de fato, está financiando — e eu acredito que essa será a primeira brecha que um diretor financeiro atento vai encontrar.
Minha coluna de setembro precisa de um teste mais rigoroso
No outro artigo, sobre como um gerente de SEO ou mídia paga pode virar diretor, eu disse que os profissionais com mais chance de subir de cargo são os que conseguem provar que a IA se paga sozinha sem desmontar suas equipes.
Só que o estudo de Stanford mostra que o ajuste acontece pela via da contratação, não pelo corte de pessoal. Na prática, uma equipe pode estar totalmente “intacta” no dia em que o gerente apresenta seus resultados e, ainda assim, estar encolhendo — porque a vaga júnior que seria aberta naquele ano simplesmente nunca existiu. “Intacta” mostra quem continua ali. Não diz nada sobre quem nunca chegou a ser contratado.
Se o fluxo de entrada de talentos júniors vai se estreitando, a base da qual sairão os próximos gerentes também vai minguando junto. Essa é uma inferência minha, não algo testado pelo estudo — mas é o ponto desta história que eu mais ficaria de olho.
Uma última ressalva: o estudo da Harvard Business School que citei em setembro analisou anúncios de vagas até março de 2025, ou seja, é um sinal de demanda. Já o estudo de Stanford mede emprego efetivamente realizado até junho de 2026. Os dois apontam na mesma direção, mas eu não somaria os 13% com os 19% como se fossem a mesma coisa.
O memorando de Kevin Indig dá endereço para essa lacuna
O Growth Memo de Kevin Indig sobre o planejamento de 2027, resumido em uma publicação no LinkedIn, parte de uma premissa que eu também defendo: salários, ferramentas e infraestrutura são custos fixos, então a verdadeira pergunta orçamentária é quais capacidades financiar. Trabalhos com resultado comprovado — como SEO técnico, atualização de conteúdo e relações públicas digitais que geram citações — recebem financiamento integral, enquanto apostas difíceis de medir ganham sua própria linha, baseada em julgamento.
O memorando vai além da publicação original. Ele propõe um orçamento limitado específico para trabalho de aprendizado, com um responsável único e uma data de decisão definida, e defende que trabalhos de comunidade precisam de um dono nomeado e horas semanais fixas — caso contrário, são os primeiros a serem cortados. A sugestão é algo em torno de 5% do orçamento de marketing para comunidade, às vezes chegando a 10%.
Segundo Kevin Indig, é preciso definir metas para “exposição (citações em IA, menções, share of voice), comportamento (busca de marca, visitas diretas) e resultados de negócio (pipeline)”, lendo esses três indicadores em conjunto. Se a exposição sobe enquanto a busca de marca fica estagnada, há um problema de distribuição.
Colocando Stanford e Kevin lado a lado, o papel do júnior ganha outro contorno. As tarefas que listei em setembro como mais expostas — relatórios recorrentes, títulos em massa, ajustes de lance — são justamente aquelas em que os júniors costumavam aprender o ofício. São inferências minhas sobre o universo de SEO, e o estudo de Stanford não testou isso especificamente. Já o trabalho de comunidade, as relações públicas digitais e o acompanhamento de onde mecanismos de IA citam a marca são tarefas que, segundo Kevin, precisam de um dono e de horas dedicadas — e são muito mais difíceis de repassar para um modelo de IA.
Minha posição é que uma vaga júnior construída em torno desse tipo de trabalho pertence ao “balde de aprendizado” de Kevin, com dono nomeado, horas definidas e data de decisão. Esse argumento convence um CFO muito mais do que simplesmente manter uma vaga porque ela sempre existiu.
Como aplicar isso no planejamento de 2027
- Classifique cada tarefa júnior pelo que a IA faz com ela. Liste o que seus profissionais de 22 a 25 anos realmente fazem toda semana. Marque cada tarefa como substituível por um modelo ou dependente de julgamento e relacionamento. Como Stanford não estudou SEO especificamente, faça sua própria checagem — mesmo que seja só um mês de controle simples de horas.
- Escreva a vaga de entrada dentro do balde de aprendizado. Defina um dono nomeado, horas semanais fixas para comunidade, menções externas e rastreamento de citações, uma revisão trimestral e uma data de decisão. Se a vaga não consegue nomear sua entrega semanal nesses termos, é uma vaga mantida por hábito.
- Inclua uma linha de contratação no painel de resultados. Ao lado de horas economizadas, horas devolvidas, resultados e custo, mostre as vagas que você optou por não preencher e por quê. Reporte mensalmente as três camadas de Kevin ao lado disso. Quando o CFO perguntar por que a fatia de mão de obra subiu, você terá o que mostrar — e o que não comprar.
Onde eu chego com tudo isso
Entrei nesse exercício confiante de que minhas colunas de julho e setembro estavam, no geral, certas — e continuam estando. O que me faltou dizer foi o quanto elas pouco falavam sobre as pessoas que nunca aparecem em nenhum relatório de headcount.
Minha posição para 2027 é simples: a contratação de júniors merece sua própria linha no orçamento, com metas, dono e prazo definidos — não apenas uma estatística silenciosa escondida dentro do crescimento da fatia de mão de obra.
Com informações de searchenginejournal.com.
