Dados do MIT e Harvard mostram como gerentes de SEO e mídia paga se tornam diretores

Os gerentes de SEO, mídia paga e marketing digital que se tornarem diretores e executivos nos próximos anos serão aqueles que poderão provar que a IA se paga, mantendo suas equipes intactas. Duas pesquisas, uma do MIT Technology Review e outra da Harvard Business School, explicam por que essa combinação está se tornando um caso de promoção.

Recentemente contei uma piada sobre um supermercado entre Harvard e o MIT. Um aluno empurra um carrinho com 15 itens para a faixa de 10 itens ou menos. O caixa olha para a placa, olha para o aluno e suspira. “Ou você vai para Harvard e não sabe contar, ou vai para o MIT e não sabe ler.” Agora retiro o valor para ambas as escolas.

MIT conta o custo

O artigo de David Rotman no Revisão de tecnologia do MIT analisa a aposta por trás de cada ferramenta de IA em sua pilha de marketing. Os hiperscaladores gastarão cerca de US$ 750 bilhões em data centers este ano. Gary Gensler, que dirigiu a SEC sob o presidente Biden e agora leciona no MIT Sloan, estima a receita total da IA ​​entre US$ 150 bilhões e US$ 200 bilhões.

Jessica Wachter, da Wharton, ex-economista-chefe da SEC, perguntou com que rapidez os lucros do hiperescala devem crescer para justificar cerca de US$ 1,1 trilhão em gastos até 2027. Sua resposta é um fator de 2,7 até 2030 para atingir o ponto de equilíbrio. Se essa produtividade não se concretizar, ela e o seu co-autor chamam à expansão a “maior má alocação de capital da história”.

Os profissionais de marketing de busca têm uma participação direta. Rotman relata que a Alphabet teve receitas de quase 120 mil milhões de dólares no último trimestre e ainda registou um défice de caixa livre de cerca de 5,9 mil milhões de dólares, o primeiro desde que se tornou pública em 2004. A minha inferência, e não a de Rotman, é que uma empresa que financia respostas de IA a partir de uma almofada mais fina do que alguma vez teve, continuará a mudar a aparência dessas respostas e quem é citado.

A lacuna de produtividade de que Wachter necessita ainda não é visível. Rotman cita uma pesquisa com cerca de 6.000 executivos em quatro países. Cerca de 90% não relataram nenhum ganho de produtividade com IA ao longo de três anos. Kevin Indig descobriu para onde vão essas horas dentro das equipes de marketing. A pesquisa de Workday, conforme ele relata, constata que para cada 10 horas economizadas pela IA, as empresas devolvem cerca de quatro horas, corrigindo a produção fraca. BetterUp Labs e Stanford Social Media Lab descobriram que 41% dos trabalhadores receberam “resíduos de trabalho” de IA no mês anterior, e cada instância levou quase 2 horas para ser resolvida.

Escrevi “Como calcular o ROI de campanhas de marketing de influência” há cinco anos e você pode usar a mesma fórmula para calcular o ROI da IA. Eu também diria que qualquer afirmação de eficiência de IA em um plano de marketing não será comprovada até que alguém mostre as horas em ambos os lados do livro-razão.

Veja também: IA não está acabando com a responsabilidade do marketing, está expondo quem nunca a teve

Harvard mostra para onde os empregos estão se movendo

O artigo de Ana Elena Azpúrua, “Aprimorar ou eliminar? Como a IA provavelmente mudará esses empregos”, no HBS Working Knowledge resume a pesquisa do professor Suraj Srinivasan da Harvard Business School e seus coautores, e mostra onde esse livro aponta para sua equipe. Após o lançamento público do ChatGPT em novembro de 2022, as ofertas de emprego para ocupações com tarefas estruturadas e repetitivas caíram 13%. As postagens para ocupações baseadas em trabalho analítico, técnico ou criativo, do tipo que a IA pode aprimorar, cresceram 20%. Os pesquisadores analisaram as postagens de 2019 a março de 2025 em quase todas as vagas nos EUA, usando o ChatGPT para classificar mais de 19.000 tarefas em mais de 900 ocupações.

As listas de habilidades também mudaram. As postagens para funções propensas à automação listaram 7% menos habilidades. Postagens para funções com alto potencial de aumento solicitavam com mais frequência habilidades de IA, como redação imediata e uso de ferramentas de IA. Os maiores declínios ocorreram em finanças e tecnologia. O conselho de Srinivasan às empresas é tratar a IA generativa como uma “ferramenta de aumento e não apenas uma medida de redução de custos” e financiar a requalificação. O estudo cobre apenas o cenário de curto prazo nos EUA, pelo que os autores afirmam que os efeitos a longo prazo e fora dos EUA permanecem incertos.

O artigo não diz onde chegam as funções de SEO, mídia paga ou marketing digital. Minha leitura, e é uma inferência da verdade básica em sua organização, é que as partes estruturadas e repetitivas de nossos trabalhos ficam expostas. Pense em relatórios recorrentes, tags de título em massa e produção de textos de anúncios, ajustes de lance e limpeza de termos de pesquisa. O trabalho de julgamento fica no lado aprimorado. Estratégia, design de testes, medição e persuasão entre equipes são onde um gerente se torna um diretor.

A tensão que os executivos trarão para a sala

Coloque os dois estudos lado a lado. Rotman relata que os executivos pesquisados ​​esperam aumentar a produtividade aumentando as vendas e cortando funcionários. A pesquisa de Srinivasan argumenta que as empresas obtêm mais da IA ​​quando constroem colaboração humana e de IA e recapacitam as pessoas para isso. Suas reuniões de orçamento ocorrerão entre essas duas posições.

Eu promoveria o gerente que pudesse trazer os dois. Mostre o ganho de produtividade em horas e resultados para que sobreviva à pergunta de um executivo e mostre o plano para as pessoas cujas tarefas repetitivas as ferramentas absorvem. Rotman acrescenta mais uma razão para ter cuidado. Se a IA melhorar a produtividade destruindo empregos, a reação pública poderá bloquear os próprios investimentos com os quais os hiperescaladores contam. Argumentei que as marcas de IA estão a ganhar consideração e não confiança, e os cortes de empregos aumentam essa lacuna.

Como aplicar isso à sua estratégia

Se você executar pesquisa de SEO e IA

Mantenha um registro de horas de IA para cada fluxo de trabalho. Registre as horas gastas solicitando, verificando e corrigindo resultados e coloque-as ao lado das classificações, citações e conversões assistidas que o fluxo de trabalho produziu. Compare sua taxa de retrabalho com a de quatro em 10 do Workday e leve qualquer lacuna ao seu diretor como uma descoberta. Mova as horas liberadas para o trabalho que Indig diz que fica sobrecarregado pelas ferramentas internas de IA, que é publicar, ganhar menções e fortalecer a marca recomendada pelos mecanismos de pesquisa e sistemas de IA. Rastreie citações em vários assistentes todos os meses para que as alterações de uma plataforma apareçam em seus próprios dados.

Se você administra mídia paga

Pergunte às suas plataformas e agências quais recursos de IA em suas campanhas estão agrupados ou com desconto hoje e obtenha os termos de preços por escrito. Julgue as campanhas automatizadas pela incrementalidade com um teste de resistência, não apenas pelo custo por resultado, porque a programática nos ensinou que a eficiência por si só pode esconder o desperdício. Anote quais tarefas de mídia paga são estruturadas e repetitivas em sua equipe e leve à equipe executiva um plano que transfira essas horas para testes e medições criativas.

Se você administrar o marketing digital de forma mais ampla

Crie fluxos de trabalho para que um modelo mais barato possa ser trocado, já que Rotman lista modelos mais baratos e suficientemente bons e pequenos modelos locais entre as ameaças competitivas aos de fronteira. Mantenha seus prompts e um pequeno conjunto de tarefas de teste em arquivos de sua propriedade e execute um modelo menor em sua ferramenta atual em uma tarefa real. Em seguida, crie um scorecard de IA de uma página para sua próxima revisão de orçamento com horas economizadas, horas devolvidas, a métrica de resultado que mudou, custo por fluxo de trabalho e o modelo substituto. Adicione uma linha de requalificação à sua solicitação de orçamento, cobrindo a alfabetização em IA e o trabalho em conjunto com a IA, que a pesquisa de Srinivasan diz que os empregadores agora desejam em funções propensas ao aumento.

Ninguém pode dizer quando a bolha da IA ​​estourará, e Rotman não tenta. O gestor que conseguir mostrar os horários, os resultados e o plano para a equipe terá um case que funciona independentemente do ano em que acontecer. O MIT pode contar. Harvard também pode. Nós também deveríamos.

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Imagem em destaque: Roman Samborskyi/Shutterstock