Eu trabalho com marketing há bastante tempo e, nos últimos anos, a inteligência artificial passou de uma ferramenta que eu usava de vez em quando para fazer parte da minha rotina (e posso dizer que isso avançou quando eu descobri de fato como usar IA no trabalho).
Hoje, uso IA para pesquisar, escrever, analisar dados, organizar projetos, acompanhar times, criar relatórios, encontrar problemas em sites, tirar insights de reuniões e até para decidir se uma roupa funciona para o escritório. Sim, também uso o ChatGPT para isso. 😂
Mas o mais interessante é que meu uso de IA mudou bastante.
No começo, eu usava principalmente para gerar ou revisar textos. Hoje, uso diferentes ferramentas conectadas ao meu trabalho e aos dados que já fazem parte da minha rotina.
Uso ChatGPT, Claude, Perplexity e Gemini, cada um de uma maneira um pouco diferente. E, em alguns casos, a IA já não é mais uma ferramenta que eu abro para fazer alguma coisa. Ela passou a fazer parte do próprio processo.
Primeiro: não uso a mesma IA para tudo
Uma das coisas que aprendi sobre como usar IA no trabalho é que não preciso escolher uma única ferramenta de inteligência artificial e fazer tudo nela. Hoje, tenho uma divisão mais ou menos natural entre algumas ferramentas preferidas.
Uso o Perplexity principalmente para pesquisa, especialmente quando quero encontrar fontes, referências mais aprofundadas ou trabalhos acadêmicos. Gosto de usar quando estou começando a estudar um assunto e quero ir além das primeiras respostas que aparecem.
O ChatGPT uso bastante para redação, revisão, organização de ideias, análise e brainstorming. Também é uma das ferramentas que mais uso quando estou trabalhando em conteúdo. Inclusive, está entre os apps mais usados no meu celular. É ter uma ideia enquanto estou na rua que já levo para ele.
O Claude acabou ganhando um espaço diferente na minha rotina. Uso bastante para planejamento, automações e para construir fluxos que precisam fazer mais do que simplesmente responder a uma pergunta.
O Gemini também entra em alguns dos meus fluxos de trabalho, principalmente quando estou conectando a IA a outras ferramentas que usamos na empresa em que trabalho.
Não é uma divisão rígida. Muitas vezes, começo alguma coisa em uma ferramenta e levo para outra. Também gosto de comparar respostas quando o assunto é importante.
A ideia não é descobrir qual IA é “a melhor”. É entender qual delas resolve melhor o problema que tenho na minha frente.
Exemplo de um prompt que eu uso
Tenho este problema e estas informações disponíveis. Antes de me dar uma solução, organize o problema em partes, identifique o que está faltando e me diga quais perguntas eu deveria responder para tomar uma decisão melhor.
É um prompt simples, mas gosto bastante desse tipo de abordagem. Muitas vezes, antes de pedir uma resposta, quero que a IA me ajude a entender melhor a pergunta.
Uso Perplexity quando preciso pesquisar de verdade
Uma das coisas que mais mudou na minha rotina foi a velocidade com que consigo entrar em assuntos que ainda não domino.
Quando preciso fazer uma pesquisa mais aprofundada, com fontes relevantes (acadêmicas, consultorias renomadas, etc), costumo recorrer ao Perplexity. Principalmente quando quero encontrar fontes, estudos, dados ou referências que possam sustentar uma análise.
Isso é especialmente útil no marketing, porque nem sempre o problema que estou tentando resolver é puramente de marketing. Às vezes preciso entender comportamento do consumidor, uma tecnologia, uma tendência, uma mudança em um mercado ou algum conceito mais específico.
A IA acelera muito essa primeira etapa. Mas existe uma diferença importante entre usar uma IA para pesquisar e simplesmente acreditar no que ela respondeu.
Eu ainda verifico as fontes. Principalmente quando a informação vai entrar em um relatório, apresentação, estratégia ou decisão importante. Para isso, inclusive, criei uma skill “fact checker” no Claude – uma IA vai validando a outra.
Um prompt que eu uso
Estou pesquisando [tema]. Quero entender o assunto do ponto de vista de marketing, mas também quero referências mais aprofundadas. Priorize estudos, pesquisas acadêmicas, dados de fontes confiáveis e documentos originais. Separe o que é evidência do que é interpretação.
Uso ChatGPT para escrever, mas não só para escrever
O uso mais óbvio de IA para quem trabalha com marketing é redação. E eu realmente uso o ChatGPT para isso.
Mas não penso nele apenas como uma máquina de produzir textos.
Uso para encontrar abordagens diferentes para um conteúdo, testar títulos, organizar uma ideia que está meio bagunçada, revisar um texto que escrevi, encontrar pontos fracos em uma argumentação e adaptar uma mesma ideia para diferentes formatos.
Também gosto de usar a IA como uma espécie de segunda opinião.
Às vezes tenho uma ideia e já sei mais ou menos o que quero dizer. Em vez de pedir “escreva um artigo sobre isso”, prefiro explicar meu raciocínio e pedir que a IA questione a ideia. Isso costuma ser mais útil.
E, sim, tem usos menos nobres. O ChatGPT sabe meu objetivo de carreira e frequentemente é convidado a analisar a roupa que uso no dia de presencial, me dizendo se estou transmitindo a imagem desejada. A inteligência artificial chegou ao ponto de participar até das minhas decisões de roupa.
Um prompt que eu uso
Este é o texto que escrevi. Não reescreva ainda. Primeiro, analise como um editor: quais são os trechos mais fortes, onde estou sendo repetitiva, o que está pouco claro e quais argumentos poderiam ser melhor desenvolvidos?
Gosto desse tipo de prompt porque ele não começa pedindo para a IA produzir alguma coisa. Primeiro, uso a ferramenta para pensar sobre o que já produzi.
Como liderança de projetos, meu uso de IA ficou ainda mais interessante
No meu trabalho em marketing, atuo como PO (Project Owner). E foi nessa parte da minha rotina que comecei a perceber que IA poderia fazer muito mais do que me ajudar com texto.
Como coordeno um squad de inbound e também o chapter de criação, preciso acompanhar bastante coisa ao mesmo tempo. Tenho demandas, projetos, diferentes tipos de trabalho, pessoas com capacidades diferentes, prazos e SLAs.
Quando essas informações estão espalhadas pelas ferramentas, é difícil enxergar o todo. A IA ajuda justamente nessa tradução.
Conectei IA ao Jira e ao Slack
Hoje tenho integração direta do meu Claude e do Gemini com ferramentas como Jira e Slack (que são as utilizadas no meu trabalho). Isso muda bastante a experiência.
Em vez de eu precisar entrar no Jira (que poderia ser Trello, Clickup, Asana, entre outras), aplicar filtros, exportar informações, organizar uma planilha e depois tentar descobrir o que aqueles números significam, consigo fazer perguntas muito mais próximas das perguntas que eu faria para uma pessoa do meu time.
Por exemplo: qual é o SLA médio? Qual tipo de trabalho está demorando mais? Como está a distribuição das demandas? Onde está concentrada a carga de trabalho?
Como coordeno tanto um squad de inbound quanto um chapter de criação, isso também me permite olhar para os diferentes tipos de trabalho e entender como o time está sendo utilizado.
Não é só saber quantas tarefas existem.
É entender o que está sendo feito, por quem, em quanto tempo e onde o processo está travando.
Um prompt que eu uso
Analise os dados disponíveis do Jira e me mostre a capacidade do time, a distribuição das demandas, o SLA médio por pessoa e por tipo de trabalho. Identifique também onde existem sinais de sobrecarga ou subutilização. Não apenas liste os dados: destaque os pontos que merecem minha atenção.
Esse último trecho é importante.
Eu não quero uma planilha bonita. Quero saber o que eu deveria olhar.
Uso IA para criar dashboards a partir dos dados do Jira
Outra coisa que comecei a fazer foi transformar esses dados em dashboards.
Isso facilita muito o acompanhamento porque consigo sair de uma visão operacional, tarefa por tarefa, e chegar a uma visão de gestão.
Consigo acompanhar capacidade do time, SLA, distribuição do trabalho e etapas que estão se tornando gargalos.
Esse tipo de análise seria possível sem IA, claro. Mas exigiria muito mais trabalho manual para extrair, organizar, cruzar e interpretar os dados.
A grande vantagem, para mim, está justamente em reduzir esse trabalho operacional.
A IA não está tomando a decisão por mim sobre o que fazer com o time. Ela está me ajudando a chegar mais rápido à informação necessária para tomar a decisão.
Também uso IA para cruzar dados de marketing
No marketing, uma das coisas que mais gosto de fazer com IA é conectar informações que normalmente ficam separadas.
Tenho dados relacionados ao funil de aquisição, GA4, Google Analytics e outras ferramenta e cada uma conta uma parte da história.
O problema é que, quando analisamos cada ferramenta isoladamente, podemos perder justamente o que acontece entre uma etapa e outra. A IA ajuda a cruzar essas informações e procurar padrões.
Posso, por exemplo, olhar para aquisição, comportamento no site e conversão e pedir que a análise procure pontos de queda, mudanças de comportamento ou inconsistências, o que é particularmente útil para relatórios.
Em vez de simplesmente apresentar números, consigo usar a IA para chegar a perguntas melhores.
Um prompt que eu uso
Cruze os dados de aquisição, analytics e conversão que estou fornecendo. Primeiro, encontre as principais mudanças e anomalias. Depois, tente identificar relações entre elas. Não trate correlação como causalidade. Para cada insight, mostre quais dados sustentam a hipótese e o que eu deveria investigar antes de tirar uma conclusão.
Essa última parte é fundamental. Insight de IA não é automaticamente verdade.
Uso IA para transformar reuniões em insights
Outra aplicação que entrou bastante na minha rotina é trabalhar com informações de reuniões.
Reuniões costumam gerar uma quantidade enorme de informação que acaba perdida.
Uma pessoa comenta alguma coisa, outra levanta um problema, surge uma decisão, alguém fica responsável por uma ação e, alguns dias depois, ninguém lembra exatamente onde aquilo foi combinado.
Uso IA para organizar esse material e transformar a conversa em algo mais acionável.
Não quero apenas um resumo da reunião. Quero saber quais decisões foram tomadas, quais problemas apareceram, quais hipóteses foram levantadas, quem ficou responsável por alguma coisa e quais assuntos precisam voltar para a pauta.
Um prompt que eu uso
Analise esta reunião como um PO. Separe decisões tomadas, problemas identificados, hipóteses, pendências, responsáveis e próximos passos. Também identifique assuntos importantes que foram mencionados, mas não tiveram uma decisão. No final, destaque o que merece acompanhamento na próxima reunião.
Isso economiza bastante tempo e, principalmente, evita que informação importante fique presa em uma transcrição.
Minha automação favorita: um “colega” no Claude que acompanha o site
Talvez o uso de IA que mais represente essa mudança na minha forma de trabalhar seja um cowork que criei no Claude.
Toda semana, ele faz uma varredura no site e no blog da Avenue.
A ideia é procurar problemas que poderiam passar despercebidos na rotina.
Ele verifica questões relacionadas a SEO, erros ortográficos e problemas de conteúdo de acordo com o posicionamento que estamos buscando.
Mas o mais importante é que o processo não termina quando a IA encontra um problema. Ele identifica o que precisa ser corrigido e envia mensagens no Slack para as pessoas do meu time.
Ou seja, eu não preciso lembrar toda semana de abrir o site, procurar problemas, montar uma lista e distribuir as tarefas.
Criei um fluxo para que a IA faça essa primeira camada de monitoramento.
Isso, para mim, é muito diferente de simplesmente perguntar alguma coisa para o Claude. É quase como ter um colega fazendo uma tarefa recorrente.
E eu continuo sendo responsável por decidir o que realmente precisa ser feito. A IA faz a parte de monitoramento, identificação e distribuição inicial.
Um prompt que eu uso
Faça uma auditoria semanal do site e do blog considerando três dimensões: SEO técnico e on-page, erros de conteúdo ou ortografia e aderência ao posicionamento editorial definido. Para cada problema encontrado, indique a URL, o problema, por que ele importa, a prioridade e uma sugestão de correção. Não reporte novamente problemas já identificados e resolvidos em auditorias anteriores.
É aí que começo a enxergar uma diferença importante entre usar IA e criar processos com IA.
Também conecto bases de conhecimento
Outra coisa que considero muito útil é poder trabalhar com bases de conhecimento.
Em alguns casos, faço integração direta. Em outros, exporto informações.
E essa base não precisa necessariamente estar no Confluence.
Pode vir de diferentes fontes.
O princípio é o mesmo: em vez de pedir para a IA responder com base apenas no conhecimento geral dela, dou acesso ao contexto específico que preciso.
Isso é muito importante em ambientes de trabalho.
Uma empresa tem processos próprios, documentos, decisões anteriores, definições de produto, regras, posicionamentos e informações que não estão disponíveis publicamente.
Quando consigo conectar esse conhecimento à IA, a qualidade das respostas muda bastante.
A ferramenta passa a conseguir trabalhar com o contexto da empresa, e não apenas com o contexto da pergunta.
Um prompt que eu uso
Use a base de conhecimento disponível como fonte principal para responder à pergunta. Quando a informação não estiver documentada, deixe isso explícito. Não invente uma resposta para preencher uma lacuna. Se encontrar informações conflitantes, apresente as versões e indique qual documento parece ser o mais atual.
Essa última orientação é especialmente importante quando trabalhamos com documentação que vai sendo atualizada ao longo do tempo.
O que mudou no meu trabalho
Quando olho para a forma como uso IA hoje, percebo que a maior mudança não foi simplesmente conseguir escrever mais rápido.
Foi conseguir reduzir o trabalho operacional que existe entre uma pergunta e uma decisão.
Antes, para descobrir alguma coisa, muitas vezes eu precisava entrar em várias ferramentas, procurar informações, exportar dados, organizar planilhas, cruzar números e só então começar a análise. Hoje, em muitos casos, consigo conversar com esses dados.
Isso não significa que eu deixei de fazer o trabalho. Na verdade, acho que aconteceu o contrário.
Passei a conseguir dedicar mais tempo às partes que realmente dependem de mim: entender o problema, fazer perguntas melhores, interpretar os resultados, definir prioridades e tomar decisões.
IA não substituiu meu trabalho. Ela mudou onde eu gasto meu tempo
Existe uma discussão enorme sobre o quanto a inteligência artificial vai substituir profissionais.
Eu não sei exatamente como isso vai evoluir.
O que sei é como ela mudou minha rotina até aqui.
Eu continuo escrevendo.
Continuo fazendo estratégia.
Continuo analisando dados.
Continuo fazendo reuniões.
Continuo tomando decisões.
Continuo acompanhando pessoas e projetos.
Mas faço algumas dessas coisas de uma maneira diferente.
Hoje, uma parte importante do meu trabalho é pensar em como conectar IA ao que eu já faço.
Às vezes isso significa pedir para o ChatGPT revisar um texto.
Às vezes significa usar o Perplexity para encontrar uma fonte.
Às vezes significa abrir o Claude para planejar uma automação.
E às vezes significa conectar uma IA ao Jira, ao Slack, a uma base de conhecimento ou a diferentes fontes de dados e deixar que ela faça uma parte do trabalho sozinha.
Para mim, esse é o próximo estágio do uso de inteligência artificial no trabalho.
Não é mais apenas perguntar alguma coisa para um chatbot.
É fazer com que a IA participe do processo.
E, sinceramente, depois que comecei a trabalhar assim, ficou difícil imaginar minha rotina sem ela.
