A inteligência artificial está funcionando como um espelho implacável para o mercado. E o reflexo que ela nos devolve não é nada bonito.

Ao massificar a produção (de conteúdo, de planos, de campanhas etc) e nivelar as entregas por uma média bem rasteira, com um efeito equalizador que permite a profissionais menos qualificados atingirem rapidamente um padrão aceitável, porém genérico (Hartmann, Exner & Domdey, 2025), a IA revelou que a área de Marketing está, em grande medida, uma bagunça.

A crise deflagrada pela inteligência artificial extrapola os prejuízos que nosso campo já acumulava por conta dos gurus e seus asseclas, ambas figuras centrais da chamada “indústria do pop-management” (Wood Jr. & Paes de Paula, 2008), que há décadas promovem soluções mágicas e superficiais em detrimento do rigor estratégico (Duarte & Medeiros, 2019; Faria & Vieira, 2002; Carvalho, 2024). Não bastasse o estado lamentável em que nosso campo já se encontrava, a IA escancarou um mar repleto de profissionais problemáticos; com formação rasa, pouca ou nenhuma experiência prática, tremenda falta de maturidade e, não raro, muito pouca ética. Agora, essa horda vê-se empoderada, potencializada por ferramentas que amplificam a ignorância e ajudam a distanciar as marcas daqueles profissionais de Marketing que realmente fazem a diferença.

A média com que a IA opera é de muito baixo nível; o que não deveria surpreender ninguém, haja vista a quantidade de profissionais que têm sido lançados ao mercado sem sequer terem estudado as estruturas mais basais da disciplina. Historicamente, como nos mostra Tadajewski (2010; 2012), o marketing tem sido apontado como uma das áreas de negócios menos propensas à autocrítica, frequentemente marginalizando o pensamento crítico em favor de abordagens puramente instrumentais.

Os profissionais de Marketing são rápidos em abraçar inovações tecnológicas e bater palmas para hypes, mas isso não se sustenta. E aqui vale chover no molhado: não leram Kotler e, pior que isso, quando desafiados a citar qualquer outro autor da área, nem mesmo lembram de Keller e não fazem ideia de quem seja Armstrong[1]!

A superficialidade é monumental. Mas não repentina ou surpreendente.

Não chegamos aqui “de uma hora pra outra”. Ao contrário, alguns dos gurus pioneiros, como Claude Hopkins e John Caples, são tidos como verdadeiros guias pelos profissionais modernos, a despeito do abismo de diferenças que existe após mais de um século desde o lançamento dos primeiros livros sobre publicidade. Nosso campo, o mercado e a sociedade mudaram muito, seja no conhecimento formal sobre publicidade, vendas ou gestão, seja na própria evolução sociocultural e tecnológica.

Portanto, o ponto em que nosso mercado está agora já vinha se desenhando há tempos. A IA, entretanto, talvez esteja acelerando e acentuando o caminho que o Marketing segue rumo a uma perda crescente de relevância nas organizações. Afinal, os departamentos de Marketing nas empresas são cada vez mais espremidos e desvalorizados (Homburg et al., 2015; Carvalho, 2025), enquanto o espaço para profissionais do campo tem reduzido e aceitado salários vergonhosamente baixos para vagas que exigem cada vez mais aptidões operacionais e ferramentais múltiplas, que vão desde habilidades textuais à edição de vídeo, passando por mensuração de performance de campanhas e atendimento ao cliente. Tudo isso junto e misturado.

Esse cenário de precarização estrutural ganha contornos ainda mais dramáticos com a automação. Estudos recentes demonstram que a IA generativa não apenas ameaça a quantidade de postos de trabalho, mas atua como um motor de degradação da qualidade das vagas. O que se observa é uma tendência de decomposição dos empregos em tarefas fragmentadas, que podem ser facilmente terceirizadas para sistemas algorítmicos, esvaziando o trabalho daquilo que o torna digno e criativo (Ponce Del Castillo, 2024).

Nesse processo de fragmentação, o impacto é profundamente desigual. De acordo com Chen, Srinivasan e Zakerinia (2024), a automação impulsionada pela IA generativa reduz a demanda por profissionais que atuam em tarefas estruturadas e rotineiras. Na prática, quem sai de jogo são os que atuam com foco operacional e ferramental, o que é precisamente o tipo de trabalho que tem inundado os departamentos de Marketing.

A falsa promessa e a terceirização do pensamento

Veja… eu uso inteligência artificial todos os dias. Mantenho permanentemente abertos, em meu computador, o Manus e o ChatGPT, ambos em versão paga e com créditos generosos. Adicionalmente, com regularidade uso outras ferramentas como o NotebookLM, Scispace, Consensus e Perplexity, para citar alguns mais familiares no meu dia a dia.

Não vejo como um profissional de Marketing, seja com atuação em nível estratégico ou operacional, possa trabalhar atualmente sem o auxílio dessas ferramentas. A IA é útil e deve ser usada para nos ajudar em nossos desafios em Marketing, vendas, comunicação, relacionamento, mensuração de resultados etc.

O Marketing sempre caminhou muito bem ao lado das inovações tecnológicas; a história nos mostra isso com clareza. Mais recentemente, com o advento da internet e, mais especialmente, a partir da popularização das redes sociais, há cerca de 15 anos, profissionais, agências e empresas parecem não saber mais como desenhar suas estratégias e táticas sem considerar canais como Instagram, TikTok ou LinkedIn. O “Digital” virou padrão nos planos de Comunicação e de Marketing de organizações públicas ou privadas, micro, pequenas, médias e grandes.

Entretanto, uma coisa é entender que os modelos de IA podem, digamos, turbinar as nossas capacidades. Eles processam dados em volumes absurdos, fazem dezenas de pesquisas abrangentes simultaneamente e, com isso, nos dão o que chamo de capacidades aumentadas. Funcionam como uma ampliação intelectual, algo que parece ter saído da ficção científica e que agora está ao alcance de qualquer um. Contar com a IA é quase que ter acesso a superpoderes e, por certo, aqui não há qualquer discordância acerca dessa utilidade instrumental da inteligência artificial para o Marketing e para os negócios em geral.

O problema começa quando a ferramenta deixa de potencializar nossas capacidades produtivas, e passa a substituir o pensamento. Esse é um movimento perigoso.

O que observamos é o fenômeno da “terceirização cognitiva” (adaptado do inglês, Outsourcing Cognition), no qual a tecnologia deixa de atuar como um ponto de apoio à reflexão e passa a operar como um substituto que atrofia a capacidade analítica, criando uma perigosa ilusão de competência (Jose et al., 2025; Ferdman, 2025).

Ao longo dos séculos, diversas inovações influenciaram profundamente o mundo dos negócios (prensa, máquina a vapor, correios, telefone, celular e a própria internet, são alguns exemplos), mas nenhuma delas foi concebida ou utilizada para uma substituição intelectual. Pelo contrário, vieram para ampliar o que já existia na cabeça de gestores, comunicadores, vendedores e publicitários.

Agora, talvez em grau sem precedentes, existe uma capacidade tecnológica que permite a terceirização mental. E, ao contrário do que talvez se imaginasse -talvez uma revolta contra a tentativa de nos tirar nossa capacidade mais humana, a que nos permite raciocinar de forma crítica e independente-, o que vemos é algo bizarramente oposto: muitos profissionais estão justamente deixando-se substituir de forma consciente, terceirizando não apenas a operação, mas o próprio ato de pensar.

Esse uso tende a ser particularmente sedutor para profissionais intelectualmente mais fragilizados, cujas bases conceituais e multidisciplinares já eram frágeis para começo de conversa. Ironicamente, pesquisas indicam (veja, por exemplo, Lee et al., 2025; Kosmyna et al., 2025) que a alta confiança nas ferramentas de IA generativa está diretamente associada a um menor esforço de pensamento crítico por parte do usuário, transformando o trabalho intelectual em mera verificação passiva de outputs.

Para além de conhecer verdadeiramente sobre Marketing, se quem opera a máquina não tiver mentalidade estratégica, visão sistêmica e não nutrir um repertório sólido e multidisciplinar, o tal poder de “superaumentar as capacidades” que a IA proporciona será inútil. E, em muitos casos, poderá até mesmo ser prejudicial.

Paradoxalmente, a promessa de que a IA nos libertaria do trabalho árduo tem se provado falsa. Em vez de reduzir a carga de trabalho, a adoção dessas ferramentas frequentemente a intensifica.

O fascínio pela capacidade de “fazer mais” gera um aumento silencioso nas demandas[1], levando os profissionais a assumirem escopos mais amplos e trabalharem em ritmos mais acelerados, o que culmina em fadiga cognitiva e decisões de pior qualidade (Ranganathan & Ye, 2026).

O problema, porém, não termina no plano individual, como se estivéssemos falando apenas de profissionais despreparados usando mal uma nova tecnologia. Quando esse rebaixamento do pensamento se dissemina, ele deixa de ser uma limitação pessoal e passa a contaminar processos, culturas de trabalho e critérios de qualidade dentro das próprias organizações.

O que começa como uma espécie de “conveniência operacional”, rapidamente se converte em norma. Passa-se a aceitar entregas rasas, diagnósticos apressados e decisões cada vez menos refletidas.

É justamente nesse ponto que a discussão sobre inteligência artificial deixa de ser apenas técnica e passa a ser também moral, política e organizacional. Afinal, quando empresas naturalizam a substituição do esforço intelectual por fluxos automatizados, sem alma, não estão apenas ganhando eficiência, mas também redefinindo o que entendem por competência, por qualidade e até por relação humana. E é aí que entra uma das faces mais cínicas desse processo: a tentativa de vender tudo isso como se fosse proximidade, empatia e “humanização”.

O cinismo corporativo e a farsa do “Marketing humanizado”

Ao longo da minha carreira, claramente percebo que sempre trago comigo uma dimensão que vai além da responsabilidade intelectual e esbarra em algo mais elementar: o respeito pelo leitor, pelo cliente e pelos colegas de trabalho e, no meu caso específico, também com minhas alunas e alunos. Eu não posso (não consigo, não vou!) sair produzindo conteúdos, auditorias de competidores ou planos de Marketing com ferramentas de inteligência artificial assim, a torto e a direito. Não é a isso que me proponho e muito menos é o que esperam aqueles que consomem meu trabalho, leem meus materiais, participam das aulas ou contratam minhas consultorias.

Infelizmente, no nosso campo, vivemos sob constante ataque de diversos lados, e um dos mais insidiosos é a apropriação retórica que o mercado faz de termos nobres. Um dos mais absurdos exemplos da atualidade é o tal do “Marketing humanizado” ou “gestão humanizada”. Trata-se de uma forma brilhantemente perversa que algumas empresas encontraram para travestir a realidade da evolução tecnológica rumo à qual caminhamos a passos largos, passivos e alegres.

Basta olhar para o mercado: vemos demissões em massa (aos milhares!), especialmente no setor de tecnologia e serviços, já há alguns anos. Para além disso, a uniformização dos serviços de Marketing por conta da IA está fazendo os preços, orçamentos e salários minguarem. Não é novidade ou possibilidade, já está em curso.

Há uma tentativa desenfreada e quase obsessiva de terceirizar absolutamente tudo para algoritmos; do primeiro atendimento ao cliente à produção de conteúdo, passando pelo processo de vendas, as análises de dados, e até mesmo a tomada de decisão gerencial. Essa obsessão atinge seu ápice com a ascensão da chamada “Agentic AI” (que tem sido referenciada em português por IA Agêntica), definida por Bornet et al. (2025) como o uso de agentes autônomos que não apenas auxiliam, mas executam tarefas e tomam decisões sem supervisão humana direta, reduzindo fortemente a necessidade de intervenção humana direta.

E aqui, vale lembrar da obra de Chaplin, Tempos Modernos[1], que satiriza a mecanização do trabalho humano. A dinâmica retratada no filme, aquela tentativa dos criadores da Administração Científica de programar os seres humanos, finalmente se concretizou: nós, agora voluntariamente e com um sorriso nos lábios, estamos nos colocando na engrenagem para sermos substituídos. A sátira nunca fez tanto sentido. Para regozijo de Taylor, Ford, Fayol, dos Gilbreth e seus contemporâneos, finalmente gestores e empresários conseguiram: o humano está sendo sistematicamente removido da equação para cortar custos e aumentar produtividade.

Sob uma lente filosófica, esse movimento reflete a transição para uma era em que a racionalidade tecnológica atua como um mecanismo de controle social (Marcuse, 1964; Davis & Sloane, 2026). Mais do que isso, como expõe o filósofo Byung-Chul Han (2017, p. 8), “embora o sujeito do desempenho se julgue livre, na realidade é um escravo. Na medida em que se explora voluntariamente sem um senhor, é um escravo absoluto” (tradução nossa). No contexto da IA, essa dinâmica se reproduz com precisão: o profissional terceiriza voluntariamente o seu pensamento, acreditando exercer liberdade, quando na verdade está se submetendo a uma nova e eficiente forma de coerção e conformismo.

E, nesse cenário, qual é o rótulo que o mercado corporativo anexa a essa esteira taylorista moderna de substituição algorítmica? “Humanizado”. Trata-se de um caso clássico de humanwashing – um termo cunhado por Scorici, Schultz e Seele (2024) para definir a prática de mascarar a automação e a inteligência artificial com uma fachada humana, explorando a assimetria de informação para criar uma falsa sensação de empatia e relacionamento. A prática do humanwashing é deplorável. Algo que nos remete à retórica de George Orwell no clássico 1984.

É exatamente isso que acontece quando se chama de “humanizado” um processo que esvazia qualquer traço de humanidade real (o erro, a empatia genuína, o pensamento não-linear) e compensa essa ausência envelopando a entrega com uma linguagem falsamente acolhedora gerada por IA. Isso não é apenas uma jogada de Marketing; é, no mínimo, um exercício fantástico de cinismo corporativo.

A resposta: o Marketing artesanal

Me chame de romântico, idealista, ingênuo. Talvez eu seja tudo isso e mais. A questão é que verdadeiramente acredito que há uma oportunidade concreta para nós, profissionais de Marketing, mas também para as organizações com as quais nos relacionamos, e até mesmo para o benefício social de forma mais ampla.

Dado o atual cenário de pasteurização generalizada, o que proponho é um retorno inspirador à história da nossa disciplina e o resgate de um Marketing artesanal. Que fique claro: isso não significa rejeitar a tecnologia. Jamais. O Marketing sempre abraçou inovações tecnológicas e foi muito habilidoso em fazer proveito das possibilidades da tecnologia em prol das organizações há tempos.

O Marketing artesanal parte de uma premissa simples: o esforço intelectual e o pensamento autoral continuam sendo o que faz alguém se interessar genuinamente pelo seu trabalho. A autenticidade é o seu diferencial competitivo.

O conceito de Marketing artesanal resgata a essência do artesão tal como a descreve o sociólogo Richard Sennett (2008): aquele que é movido pelo desejo fundamental de fazer um trabalho bem-feito por si mesmo. Para Sennett, existe no trabalho artesanal uma conexão íntima entre a mão e a cabeça. Todo bom artesão conduz um diálogo permanente entre práticas concretas e pensamento, e é justamente a fricção com as ferramentas e a resistência do processo que desenvolvem a habilidade e o julgamento crítico. Essa visão é corroborada por Bianco e Ferrara (2026), que argumentam que osaber artesanal constitui uma forma de inteligência coletiva e historicamente enraizada, anterior à automação digital.

Traduzindo para o nosso campo: é o profissional de Marketing que já redigiu dezenas de briefings ruins antes de aprender a fazer um bom; que já analisou dados manualmente até desenvolver a intuição de perceber quando um número não faz sentido; que já errou a segmentação de uma campanha e, por isso, aprendeu a pensar no público antes de pensar no canal. Essas habilidades e essa experiência não são adquiridas em prompts. São forjadas nas batalhas do dia a dia; no embate (ou, usando o termo de Sennett, a “fricção”) com o problema real. E é exatamente essa fricção que a IA elimina quando o profissional a usa como atalho em vez de ferramenta.

Outro filósofo, o ganês-britânico Kwame Anthony Appiah, também leva essa reflexão para o terreno da inteligência artificial e alerta para o risco do de-skilling. De acordo com Appiah (2025), quando uma máquina entra no fluxo de trabalho, o domínio tende a migrar da produção para a avaliação. O problema é que, se o profissional nunca desenvolveu a competência de produzir, tampouco terá a competência de avaliar. Na visão de Appiah, a IA generativa regurgita probabilidades, não verdades. E, quando o que está em jogo é real, são os humanos qualificados que precisam continuar responsáveis pela decisão final, não os robôs ou algoritmos.

É interessante, pois percebo claramente a diferença que faz uma entrega mais artesanal na era da IA. Ser autêntico reflete como você (e só você) pensa. E é justamente essa individualidade que me diferencia dos competidores. Indo além, sob a ótica do Marketing Estratégico, uma marca precisa estar bem posicionado na mente dos seus clientes e prospects. Não é necessário ser o “melhor”, “mais barato”, o tal… nada disso. Mas é preciso, sim, ter e comunicar diferenciais e posicionamento claros. Ou seja, você (sua marca, sua empresa) precisa ocupar um espaço que seja só seu, e que justamente o distancie da competição. Então, ser autoral e genuíno é absolutamente essencial para fortalecer seu posicionamento e impactar positivamente seus segmentos focais. Por outro lado, se o profissional terceirizar o pensamento para o ChatGPT ou para o Claude, se todos usarem as mesmas ferramentas com a mesma preguiça intelectual, a diferenciação desaparece.

Quando terceirizamos o pensamento para as mesmas ferramentas e os mesmos modelos de linguagem, o resultado inevitável é a homogeneização cultural e mercadológica. Tudo soa igual, tudo parece igual, tudo é igual. Evidências empíricas já demonstram que o uso de IA generativa na criação de conteúdo reduz drasticamente a diversidade lexical e semântica (Jose et al., 2025), diluindo a identidade única das marcas em um mar de similaridade. E quando o cliente não percebe diferenciação, a única variável que sobra para a tomada de decisão é o preço. Sal é sal, não tem mistério, não há diferenciais perceptíveis ou valorizados. Assim, acabamos por decidir comprar o que é mais barato.

Essa padronização algorítmica pode ser vista como uma nova camada daquilo que os professores Ferreira e Hemais (2023) descrevem como colonialidade do saber no campo do marketing: a imposição de uma visão de mundo homogeneizada, produzida a partir de modelos e dados predominantemente do norte global, que apaga as complexidades locais e silencia vozes que não se encaixam no padrão dominante. Se aglobalização de mercados já promovia, nas palavras de Levitt, uma “irrevogável homogeneização” de necessidades e desejos, a IA generativa radicaliza esse processo ao automatizá-lo em escala.

Corroborando nesse sentido, Faria, Abdalla e Guedes (2021), pregam ser preciso “des-celebrar” os discursos hegemônicos que se apresentam como neutros e universais, mas que na prática apropriam e contêm qualquer desenvolvimento crítico vindo do Sul. O Marketing artesanal, ao valorizar vozes autênticas e o pensamento autoral, atua também como uma forma de resistência a essa pasteurização, recusando a lógica de que um único modelo algorítmico, treinado com os mesmos dados, possa dar conta da diversidade de contextos, culturas e mercados.

O mercado, aliás, já começa a perceber e rejeitar essa artificialidade. Uma pesquisa do Gartner indicou que metade dos consumidores prefere marcas que evitam o uso de IA generativa em seus conteúdos voltados ao público, demonstrando uma clara demanda por autenticidade e toque humano real (Gartner, 2026), o que reforça a busca por uma abordagem mais artesanal e verdadeiramente humanizada, bem distante do humanwashing que tratamos anteriormente.

Os bastidores: como se faz na prática

Embora eu utilize IA de forma intensiva, o meu processo real de trabalho está muito longe de ser automático, robotizado ou frio. Pelo contrário, ele é profundamente artesanal.

Uma parte significativa do meu trabalho continua acontecendo fora da tela. Normalmente, o esforço é gestado ainda na cabeça, e pode levar dias ou semanas para nascer. Em seguida, frequentemente uso papel e caneta para desenhar ideias e organizar raciocínios. Não raro, rabisco dezenas e dezenas de folhas de rascunho. É, na prática, aquilo que Sennett (2008) descreve como a conexão íntima entre a mão e a cabeça, ou seja, o diálogo permanente entre práticas concretas e pensamento que forma o julgamento do artesão.

Se precisar usar a IA nessa fase inicial, converso com ela, penso alto, como se estivesse falando com um colega da equipe. Tiro fotos dos rascunhos e falo mais ainda.

Adicionalmente, faço questão de que ela apenas organize o que eu ditei -ipsis litteris-, eliminando redundâncias, mas sem inventar ou adicionar absolutamente nada. Esse processo de reflexão consome um tempo considerável. Estamos falando de um momento ainda inicial, mas que facilmente toma horas (por vezes, quebradas ao longo de alguns dias).

Depois, vem o briefing. Trato a IA como se eu estivesse gerindo um dream team de especialistas à minha disposição vinte e quatro horas por dia. Mas, como qualquer equipe de alto nível, ela precisa ser bem orientada e ter acesso aos recursos necessários para conduzir a tarefa. Invisto muito tempo escrevendo instruções minuciosas e, antes de pedir qualquer execução, dedico ainda mais tempo em um diálogo. Pergunto à máquina: o que ainda não está claro? Que informações adicionais são necessárias? Há contradições? Tem falhas teóricas, conceituais ou práticas?

Aqui há uma nota de atenção a tecer: como nos lembra Appiah (2025), quando a máquina entra no fluxo de trabalho, o domínio deixa de estar na produção e passa a estar na avaliação e na supervisão. É justamente por isso que o profissional que nunca desenvolveu a capacidade de produzir (tem pouca experiência, vivência no mercado, pouca base conceitual), tampouco terá a capacidade de avaliar.

Esse alinhamento exige várias interações até que eu tenha segurança de que o problema foi compreendido. Ou seja, aqui é importante manter a via de mão dupla: você precisa assegurar que a IA entendeu exatamente o que você quis dizer, mas você também precisa provocar/estimular que ela aponte dúvidas, pontos soltos, buracos na argumentação e incongruências, naquilo que você está transmitindo a ela.

Assim, a cada resposta que chega, o trabalho segue o fluxo. Leio com atenção, reflito sobre cada ponto e faço comentários detalhados, muitas vezes linha por linha. Questiono caminhos escolhidos, exijo revisões e faço correções conceituais. Torno a ativar este loop, até que a entrega esteja em conformidade com o que meus clientes e alunos esperam. É o oposto do que Lee et al. (2025) documentaram num estudo com 319 profissionais: quanto maior a confiança na ferramenta de IA generativa, menor o esforço de pensamento crítico aplicado ao resultado.

Repare que esse processo inteiro exige exatamente aquilo que mencionei antes: mentalidade estratégica para direcionar, visão sistêmica para conectar as partes e repertório multidisciplinar para julgar o resultado com segurança. Tudo isso em adição, claro, a conhecimentos basais de Marketing. Sem esses alicerces, não há atalho que salve. A IA é extraordinariamente poderosa, mas o resultado final continua sendo profundamente dependente do julgamento humano.

A grande oportunidade

Ao longo deste texto, viemos juntos e percorremos um caminho incômodo, mas necessário, para diagnosticar o real estado da nossa disciplina. Vimos que a inteligência artificial não criou a crise de superficialidade no Marketing, mas atuou como um espelho implacável que escancarou a nossa fragilidade conceitual e a herança tóxica deixada por décadas de gurus e soluções mágicas.

Discutimos como a promessa de libertação tecnológica se converteu, para muitos, em uma perigosa terceirização cognitiva. Ao abrirmos mão do esforço intelectual, falhamos em compreender o problema real, em traduzi-lo para a máquina e, pior ainda, em avaliar criticamente o resultado medíocre que ela nos devolve. E, como se não bastasse, assistimos ao cinismo corporativo tentar envelopar essa pasteurização algorítmica sob o rótulo vazio de um falso e nocivo “marketing humanizado”.

A resposta a esse cenário de homogeneização e precarização, como propus, não reside na rejeição da tecnologia, mas no resgate do Marketing artesanal. Trata-se de usar a IA não como um substituto para o cérebro, mas como um martelo nas mãos de um artesão habilidoso: uma ferramenta poderosa que exige estrutura sólida, mentalidade estratégica, visão sistêmica, multidisciplinaridade, reflexão crítica e, como nos lembra Sennett (2008), a fricção permanente entre o fazer e o pensar, para gerar valor real.

E é justamente aqui, diante desse espelho implacável da inteligência artificial, que a nossa disciplina encontra a sua encruzilhada. O ponto central não é se devemos ou não olhar para ele. Afinal, seria tolice imensa ignorar uma ferramenta com tamanho potencial de ampliação das nossas capacidades. A verdadeira questão é o que decidimos fazer com o reflexo que ele nos devolve.

Podemos aceitar a mediocridade confortável da terceirização intelectual, engrossando as fileiras de profissionais que se tornaram meros repassadores de saídas algorítmicas. Ou podemos escolher o caminho do Marketing artesanal, assumindo a responsabilidade intransferível de pensar.

Essa escolha tem implicações que vão muito além do sucesso individual ou corporativo. Quando terceirizamos o pensamento para as mesmas ferramentas e os mesmos modelos de linguagem, o resultado inevitável é a homogeneização cultural e mercadológica. Tudo soa igual, tudo parece igual, tudo é igual.

Por outro lado, quando o profissional preserva o seu processo artesanal -ainda que carregado com suas imperfeições, suas idiossincrasias e sua bagagem única-, ele injeta diversidade no mercado. O pensamento autoral é, por definição, plural. E é através dessa pluralidade de perspectivas reais que podemos contribuir para a construção de uma sociedade mais equânime, na qual diferentes vozes e soluções encontram espaço, em vez de serem esmagadas por uma média estatística gerada por uma máquina.

A ironia de todo esse cenário é que, paradoxalmente, a homogeneização generalizada criou a maior oportunidade dos últimos anos para quem tem algo genuíno a oferecer. Os dados corroboram: segundo a Gartner (2026), metade dos consumidores já prefere dar o seu dinheiro a marcas que evitam o uso de IA generativa em conteúdo voltado ao público, e 68% questionam frequentemente se o que veem é real.

Afinal, em um mercado onde a esmagadora maioria escolhe atrofiar o próprio cérebro em troca de conveniência, a capacidade humana de raciocinar criticamente volta a ser o mais raro, valioso e insubstituível diferencial competitivo que existe.

Referências

Appiah, K. A. (2025, 26 de outubro). The age of de-skilling. The Atlantic. https://www.theatlantic.com/ideas/archive/2025/10/ai-deskilling-automation-technology/684669/

Bianco, B., & Ferrara, M. (2026). Hands and algorithms: Hybrid intelligence for posthuman craft ecologies. Heritage, 9(2), Artigo 42. https://doi.org/10.3390/heritage9020042

Bornet, P., & Wirtz, J., Davenport, T. H., De Creme, D., Evergreen, B., Fersht, P., Gohel, R., Khiyara, S., Mullakara, N., Sund, P. (2025). Agentic artificial intelligence: Harnessing AI agents to reinvent business, work, and life. World Scientific. https://doi.org/10.1142/14380

Carvalho, N. (2024). Mais marketing, menos guru. DVS Editora.

Carvalho, N. (2025). Marketing tóxico: O lucro manda, os gurus celebram e o propósito… isso ainda importa? Revista Interdisciplinar de Marketing, 15(1), 152–159. https://doi.org/10.4025/rimar.v15i1.75674

Chen, W. X., Srinivasan, S., & Zakerinia, S. (2024). Displacement or complementarity? The labor market impact of generative AI (Working Paper No. 25-039). Harvard Business School.

Davis, J. L., & Sloane, M. (2026). AI’s sociological era. Social Science Computer Review, 44(1), 3-15. https://doi.org/10.1177/08944393251394690

Duarte, M. P. F. C., & Medeiros, C. R. O. (2019). Pop-Management: 15 anos depois – a incorporação do pop-management no trabalho de executivos de grandes empresas. Cadernos EBAPE.BR, 17(1), 185–198. https://doi.org/10.1590/1679-395169212

Faria, A., Abdalla, M. M., & Guedes, A. L. M. (2021). Podemos co-construir um campo de gestão/administração engajado com a maioria? Organizações & Sociedade, 28(98), 543-576. https://doi.org/10.1590/1984-92302021v289804PT

Faria, A., & Vieira, F. G. D. (2002). Interdisciplinaridade e crítica em marketing. RIMAR – Revista Interdisciplinar de Marketing, 1(1), 3-6.

Ferdman, A. (2025). AI deskilling is a structural problem. AI & Society, 44(1), 1-15. https://doi.org/10.1007/s00146-025-02686-z                                                                

Ferreira, M. de S., & Hemais, M. W. (2023). Horizontes de decolonização em marketing: Uma proposta com base na crítica à colonialidade da teoria da globalização de mercados. Cadernos EBAPE.BR, 21(2), e2022-0134. https://doi.org/10.1590/1679-395120220134

Gartner. (2026). Gartner marketing survey finds 50% of consumers prefer brands that avoid using GenAI in consumer-facing content. Press Release, Mar 16, 2026.

Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. ILO Working Paper 96. International Labour Organization. https://doi.org/10.54394/FHEM8239

Han, B.-C. (2017). Psychopolitics: Neoliberalism and new technologies of power. Verso Books.

Hartmann, J., Exner, Y., & Domdey, S. (2025). The power of generative marketing: Can generative AI create superhuman visual marketing content? International Journal of Research in Marketing, 42(1), 13–31. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2024.09.002

Homburg, C., Vomberg, A., Enke, M., & Grimm, P. H. (2015). The loss of the marketing department’s influence: Is it really happening? And why worry? Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 1–13. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0416-3

Jose, B., Joseph, D., Mohan, V., Alexander, E., Varghese, S. K., & Roy, A. (2025). Outsourcing cognition: The psychological costs of AI-era convenience. Frontiers in Psychology, 16, Article 1645237. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1645237

Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872

Lee, H. P. H., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Article 1121, pp. 1–22). ACM. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778

Levitt, T. (1983). The globalization of markets. Harvard Business Review, 61(3), 92-102.

Lutz, W. (1989). Doublespeak: From “revenue enhancement” to “terminal living”: How government, business, advertisers, and others use language to deceive you. Harper & Row.

Marcuse, H. (1964). One-dimensional man: Studies in the ideology of advanced industrial society. Beacon Press.

Ponce Del Castillo, A. (2024). Generative AI, generating precariousness for workers? AI & Society, 39, 2601–2602. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01719-9

Ranganathan, A., & Ye, X. M. (2026, February 9). AI doesn’t reduce work—it intensifies it. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it

Scorici, G., Schultz, M. D., & Seele, P. (2024). Anthropomorphization and beyond: Conceptualizing humanwashing of AI-enabled machines. AI & Society, 39, 789–795. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01492-1

Sennett, R. (2008). The craftsman. Yale University Press.

Tadajewski, M. (2010). Towards a history of critical marketing studies. Journal of Marketing Management, 26(9–10), 773–824. https://doi.org/10.1080/02672571003668954

Tadajewski, M. (2012). History and critical marketing studies. Journal of Historical Research in Marketing, 4(3), 440–452. https://doi.org/10.1108/17557501211252970

Wood Jr., T., & Paes de Paula, A. P. (2008). Pop-management literature: Popular business press and management culture in Brazil. Canadian Journal of Administrative Sciences, 25(3), 185-200.