Uma pesquisa conduzida por Harvard trouxe um dado incômodo para quem trabalha com marketing de busca: a sociedade praticamente não vê problema moral em substituir esses profissionais por inteligência artificial. O professor assistente James Riley pediu a milhares de americanos que avaliassem, numa escala de 1 a 7, o quanto seria moralmente questionável entregar cada uma de 940 ocupações a uma máquina. O resultado para estrategistas de marketing de busca foi 2,31 — a segunda nota mais baixa entre as dez profissões destacadas no levantamento, atrás apenas de auxiliares de arquivo. Para efeito de comparação, líderes religiosos pontuaram 5,91 e profissionais de cuidado infantil, 5,86.
Os números indicam que, ao menos até agora, o que impede a automação total dessas funções não é uma barreira ética da população, mas sim a capacidade técnica das ferramentas disponíveis.
O que a pesquisa de Harvard revelou
O material, intitulado “AI in 2026: From Adoption to Agentic”, foi publicado pela HBS Working Knowledge em fevereiro de 2026 e reúne cinco estudos anteriores. Dois deles trazem experimentos originais: um assinado por James Riley, de outubro de 2025, e outro de autoria da professora assistente Elisabeth Paulson em parceria com Kirk Bansak, de 2024.
A pesquisa de Riley ouviu 2.357 pessoas sobre 940 ocupações diferentes. Considerando as capacidades atuais da IA, o público apoiaria a automação completa de cerca de 30% das profissões testadas. Quando a pergunta mudou para um cenário hipotético, com uma IA mais avançada, capaz de superar o desempenho humano a um custo menor, o apoio à automação quase dobrou, chegando a 58%.
Existe, sim, um limite moral — mas ele é estreito. Apenas 12% das ocupações analisadas, entre elas clero, cuidadores infantis e atletas, geraram forte resistência à automação independentemente da qualidade da IA. Outros 42% deixaram os entrevistados divididos. A conclusão do próprio Riley é direta: a resistência à automação está muito mais ligada à capacidade atual da tecnologia do que a qualquer princípio moral. E o marketing de busca já aparece próximo do fundo dessa escala de resistência.
A lacuna de crença por trás dos dois estudos
O experimento de Paulson seguiu outro caminho, sem incluir um cenário de “algoritmo avançado” como o de Riley. Junto com o coautor Kirk Bansak, professor assistente na UC Berkeley, ela conduziu um experimento com 9 mil participantes, pedindo que escolhessem entre um humano ou um algoritmo para aprovar um empréstimo ou decidir sobre a liberdade provisória de um réu.
Em média, mesmo controlando o fator desempenho, as pessoas preferiram decisões humanas: 4,3 pontos percentuais a mais no caso do empréstimo e 7,6 pontos no caso da liberdade provisória. Curiosamente, a equidade — ou seja, o tratamento igualitário entre grupos raciais — foi o fator menos relevante na avaliação de ambos os tipos de decisor.
O dado mais revelador, no entanto, está escondido em um gráfico da página 13 do relatório. Entre os respondentes que já acreditavam que os algoritmos tinham desempenho superior ao humano nessas tarefas, 56% optaram pelo algoritmo na decisão sobre liberdade provisória e 54% no caso do empréstimo. Já entre quem acreditava que humanos eram melhores, 63% e 59%, respectivamente, preferiram a decisão humana.
Segundo Elisabeth Paulson, se for possível comprovar ganhos reais de precisão sem que outros indicadores piorem, “isso provavelmente já é suficiente” para justificar a substituição por algoritmos.
Na prática, isso mostra que a preferência humana não é uma posição moral fixa, mas depende de uma crença sobre quem está atualmente mais capacitado para a tarefa — o que se conecta diretamente ao argumento de Riley sobre viabilidade técnica, ainda que os dois estudos tenham sido desenhados para medir coisas diferentes.
A distância de competência está diminuindo rapidamente
Outro estudo citado no relatório, conduzido por Raffaella Sadun, Karim Lakhani e coautores, acompanhou 791 desenvolvedores de produtos da Procter & Gamble, divididos entre trabalho individual e em equipe, com e sem acesso a uma ferramenta interna baseada em GPT-4. As ideias classificadas entre as 10% de melhor qualidade tinham três vezes mais chance de vir de equipes apoiadas por IA do que de indivíduos trabalhando sozinhos e sem a ferramenta. Funcionários que usaram IA também relataram mais entusiasmo e energia no trabalho, além de menos ansiedade e frustração.
Esse tipo de geração de ideias e produção de conteúdo é justamente o que caracteriza boa parte do trabalho de profissionais de marketing de busca — e é exatamente nesse ponto que a distância de competência apontada por Riley como a principal barreira à automação vem encolhendo na prática.
Um relatório técnico de Tsedal Neeley, de Harvard, e Ritcha Ranjan, da Expedia Group, descreve para onde essa competência caminha em seguida: uma IA agente atuando como chefe de gabinete, analista de inteligência competitiva e coach executivo, operando com supervisão humana mínima depois de configurada. A recomendação de Neeley para líderes que adotam essas ferramentas é começar pelas tarefas repetitivas e sem graça, antes de delegar responsabilidades mais estratégicas. É um caminho de adoção sensato — mas também descreve exatamente como a automação costuma avançar: primeiro provando seu valor nas tarefas mais simples, para depois subir de patamar.
Com informações de searchenginejournal.com.
