É possível pensar em um marketing sem posições? 

Um marketing onde todo mundo pode fazer um pouco de tudo. E onde é fundamental que todo mundo realmente faça um pouco de tudo mesmo. 

Onde o pensamento estratégico é o maior ativo, e ao invés de se preocupar com o talento de execução do seu time, você está priorizando o talento estratégico. 

‍Essa é a realidade da IA para o futuro. Cortes de custos e aumento da produtividade são IA 1.0. Análise concreta de oportunidades trazidas pela IA é outra história. 

A questão é que quando abandonamos a ideia de que a IA “serve” para acelerar o trabalho ou aparar arestas de orçamento, ela adquire um outro potencial bem maior do que o que estamos acostumados a pensar hoje. 

Ela chega no nível de demolir as estruturas de posição dentro de equipes. Elas deixam ser desenhadas por posições, e passam a focar mais em resultados de negócios. 

Mas como isso acontece, na prática? Para entender, precisamos analisar o movimento das IAs e buscar traçar um paralelo com o que o futuro promete. 

Vamos fazer essa análise com a ajuda de um estudo da Gartner e um livro recém publicado pela McKinsey. 

Tudo pronto? 

De IA para marketing sem posicionamento

Antes de conversarmos sobre o que é exatamente esse marketing sem posicionamento, precisamos entender de onde vem o conceito e porque ele deve ser aplicado. 

O marketing sem posicionamento está muito relacionado com a IA. Mas para entender o motivo, precisamos nos aprofundar nos resultados que a IA está trazendo primeiro. 

‍Em um estudo recente da Gartner, alguns dados chamam bastante a atenção. O maior deles é que, em média, 15% do orçamento de empresas globais está direcionado para transformações de IA. 

Porém, apenas 30% das empresas consultadas se definem como uma operação completa com a IA totalmente integrada. 

Ou seja: o orçamento está aí, mas a aplicação nem tanto. Isso é o que a McKinsey chama de IA 1.0 no seu novo livro, Rewired. 

É um momento na história da tecnologia muito relacionado com a produtividade. Ferramentas que fazem tudo ficar mais rápido. Redatores escrevem mais rápido, gestores de projetos têm mais eficiência, etc. 

Segundo o argumento da McKinsey, isso traz economia, mas o valor real da IA está em outro aspecto: a geração de oportunidades. 

Logo abaixo, vamos entender melhor o “esqueleto” da IA 1.0. E como podemos fazer a transição para a IA 2.0. 

E logo depois, vamos entender também o que a IA 2.0 tem a ver com o marketing sem posicionamento — o que poderíamos chamar de IA 3.0. 

Tudo pronto? Então vamos: 

O que é a IA 1.0 e como sair dessa fase

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Podemos dizer que a IA 1.0 está relacionada com ganhos de produtividade e corte de custos. 

Não corte de gastos, mas corte de custos operacionais. Até porque a IA traz consigo seus próprios custos, muitas vezes ignorados nessa fase inicial. 

A IA 1.0 é marcada por uma palavra um pouco polêmica: o deslumbramento. É acreditar que ela faz milagres e que ela sempre vai ter um custo benefício melhor do que profissionais humanos, já que sua existência gira em torno do custo benefício. 

O que marcas precisam fazer para saltar para a “próxima fase” e ter um controle melhor sobre as operações com IA é o seguinte, segundo o diagnóstico McKinsey: 

• Roteiro de transformação: IA e iniciativas digitais devem estar ligadas a metas estratégicas e resultados financeiros claros. Se não houver impacto mensurável no negócio, o valor da iniciativa é questionável;
  
  
• Desenvolvimento de talentos internos: capacite lideranças em tecnologia e IA. Empresas que se destacam desenvolvem competências dentro de casa, em vez de depender constantemente de especialistas externos;
  
  
• Modelo operacional: substitua estruturas excessivamente sequenciais por equipes multidisciplinares, unindo profissionais de tecnologia e negócio em torno dos mesmos objetivos;
  
  
• Ambiente tecnológico distribuído: adote sistemas modulares e integrados por APIs para reduzir gargalos e permitir que diferentes equipes inovem com mais autonomia;
  
  
• Dados acessíveis: garanta acesso simples e seguro a dados confiáveis para toda a organização. A capacidade de usar IA depende diretamente da disponibilidade da informação;
  
  
• Adoção e escalabilidade: o sucesso da IA depende da mudança nas rotinas de trabalho. Isso exige gestão da mudança e revisão de processos, não apenas treinamentos isolados.

Com isso implementado, você pode começar a pensar na IA 2.0, ou vai estar se aproximando dela mesmo sem perceber. 

Mas o que é a IA 2.0, exatamente? E o que ela tem a ver com o conceito de marketing sem posicionamento? 

A IA 2.0 é o objetivo e a transição para o marketing sem posicionamento

A IA 2.0 é a era de utilização da Inteligência Artificial relacionada a resultados de negócio. 

Enquanto a IA 1.0 prioriza acelerar processos e reduzir custos, o bom CMO está olhando para quais resultados isso traz. 

Tudo bem, a partir de agora vamos usar um sistema de gestão com foco em IA. Que novos contratos foram possibilitados por isso? 

Ah, agora temos no departamento a necessidade de produzir conteúdo apenas com IA para acelerar as entregas. Mas qual é o nível de satisfação dos clientes com esse novo conteúdo? 

Esse novo conteúdo gerou novos contratos, gerou vendas? Os anúncios criados e geridos por IA estão convertendo mais ou menos? Se mais, é o suficiente para cobrir os custos de token? 

Esses são os questionamentos que a IA 2.0 traz. As respostas vão pintar o cenário de utilização de IA por uma empresa em um nível estratégico, balanceando custos e analisando os trade-offs friamente. 

Segundo previsões da Gartner, até 2028 apenas 10% dos CMOs vão focar em métricas como “produtividade” ou “horas gastas”. A imensa maioria foca em retornos reais, como taxa de conversão, aumento do LTV, etc. 

➡️ Leia também: 10 métricas de marketing digital que você deve acompanhar em 2025

Mas onde entra o marketing sem posições? Qual é o verdadeiro papel da IA nos negócios? Por que essa IA 2.0 faz o jogo mudar tão radicalmente? 

Vamos entender melhor logo abaixo. Acompanhe: 

A IA 2.0 aplicada é o marketing sem posições

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Quando a IA é aplicada corretamente, as “posições” do marketing começam a se dissolver praticamente sozinhas. 

É importante entender que a grande promessa da IA 2.0 para o marketing está principalmente na criação de grandes repositórios que podem ser acessados com facilidade. 

Todo departamento de marketing trabalha com especialistas bem posicionados. O conhecimento desses especialistas se confunde, em muitos casos, com a própria execução. 

Redatores sêniores são responsáveis não apenas por escrever, mas também por guiar a escrita, fazer revisões, criar guias de linguagem etc. 

Até a rotina de escrita, a organização do trabalho e a gestão dos projetos é feita junto com esses profissionais. 

O que a IA oferece é ser esse pano de fundo, essa fundação de dados. É como se todo esse trabalho extra ficasse por conta dela, para que os redatores possam pensar em como o seu trabalho impulsiona a geração de leads e vendas. 

E também como sua atuação pode ficar ainda melhor, mais estratégica, e gerar mais vendas. 

Essa é a promessa da IA 2.0. Mas como exatamente isso acontece em uma empresa? Vamos entender melhor agora. Acompanhe abaixo: 

Passo 1: Construção da fundação de dados

A empresa descobre rapidamente que o principal obstáculo para a adoção de IA não é a tecnologia, mas a fragmentação da informação.

O time de marketing utiliza um CRM, a equipe comercial trabalha em outro sistema, o atendimento registra dados em uma terceira plataforma e a mídia paga opera em ambientes próprios. 

Como resultado, qualquer análise depende de exportações, cruzamentos manuais e solicitações para equipes técnicas.

A primeira iniciativa é criar uma camada unificada de dados. Informações de campanhas, pipeline, receita, retenção, CAC, LTV e comportamento dos clientes passam a alimentar uma estrutura centralizada e governada.

Mais importante do que consolidar dados é torná-los acessíveis. A empresa implementa interfaces conversacionais e agentes de IA capazes de consultar essas informações em linguagem natural.

Agora, qualquer profissional pode fazer perguntas como:

• Quais campanhas geraram clientes com maior LTV nos últimos seis meses?
• Quais segmentos apresentam maior taxa de conversão no funil?
• Quais canais estão gerando receita, mas não volume de leads?

Nesse estágio, o marketing deixa de depender constantemente de analistas para acessar conhecimento operacional. 

E libera profissionais sêniores de serem os grandes guardiões desse conhecimento. 

Passo 2: Evolução das competências da equipe

Com a fundação de dados estabelecida, a empresa percebe que a estrutura tradicional de especializações começa a limitar a velocidade da operação.

Historicamente, o conhecimento era compartimentalizado. Analistas analisavam dados. Redatores produziam conteúdo. Especialistas de mídia gerenciavam campanhas. Profissionais de automação construíam fluxos.

A empresa passa então a desenvolver um modelo de capacitação baseado em competências, não em cargos.

Todos os profissionais aprendem:

• Engenharia de prompts.
• Interpretação de dados.
• Construção de automações.
• Uso de agentes de IA.
• Avaliação de performance.
• Criação de ativos de marketing.

O objetivo não é transformar todos em especialistas em tudo.

O objetivo é eliminar dependências operacionais simples.

Um profissional de conteúdo passa a conseguir analisar performance. Um gestor de campanhas consegue produzir criativos iniciais. Um especialista em SEO consegue construir automações básicas sem envolver equipes técnicas.

O resultado é uma força de trabalho muito mais adaptável e com menor custo de coordenação.

Passo 3: Redesenho do modelo operacional

Com profissionais mais capacitados e acesso democratizado à informação, a empresa começa a atacar o maior gargalo da operação: os handoffs.

Antes, uma campanha seguia um fluxo parecido com este:

• Estratégia.
• Pesquisa.
• Análise de mercado.
• Produção de conteúdo.
• Design.
• Configuração técnica.
• Aprovação.
• Publicação.
• Otimização.

Cada etapa exigia uma transferência de contexto para outro profissional.

Grande parte do tempo era consumida não pela execução, mas pela movimentação do trabalho entre especialistas.

A empresa reorganiza sua operação em torno de squads orientados a resultados.

Agora, um profissional consegue iniciar uma campanha, utilizar IA para gerar pesquisas, criar versões iniciais de criativos, configurar fluxos de automação, lançar experimentos e monitorar resultados.

Os especialistas continuam existindo, mas sua função muda.

Eles deixam de atuar como executores de tarefas recorrentes e passam a atuar como arquitetos de processos, revisores de qualidade e responsáveis por problemas de alta complexidade.

A consequência é uma redução significativa no tempo de execução e na perda de contexto entre áreas.

Passo 4: IA integrada à infraestrutura operacional

Neste momento, a empresa percebe que usar ferramentas isoladas de IA não é suficiente.

Copiar dados para um chatbot e depois transferir os resultados para outras plataformas cria novos gargalos.A organização então incorpora IA diretamente à sua infraestrutura operacional.

Os sistemas passam a executar atividades como:

• Gerar hipóteses de campanhas.
• Identificar anomalias de performance.
• Priorizar oportunidades de otimização.
• Criar segmentos de audiência.
• Recomendar redistribuição de orçamento.
• Produzir versões iniciais de criativos.
• Sugerir ações comerciais.

A IA deixa de ser uma ferramenta consultiva e passa a atuar como uma camada operacional distribuída.

Cada profissional passa a trabalhar acompanhado por agentes especializados que ampliam sua capacidade de execução.

Nesse estágio, a produtividade individual aumenta não porque as pessoas trabalham mais, mas porque conseguem executar atividades que antes exigiam múltiplos especialistas.

Passo 5: Operação Positionless

Após vários ciclos de adaptação, a empresa alcança o estágio de Positionless Marketing.

O organograma formal continua existindo, mas deixa de definir rigidamente quem pode executar cada atividade.

O trabalho passa a ser organizado em torno de problemas e objetivos, não de cargos.

Um profissional responsável por conteúdo consegue identificar padrões de receita em dados do CRM, desenvolver uma hipótese de campanha, gerar criativos assistidos por IA, configurar automações e lançar experimentos sem depender de cinco equipes diferentes.

Da mesma forma, um gestor de mídia consegue analisar comportamento de clientes, criar conteúdos de apoio, desenvolver testes e propor mudanças estratégicas sem esperar repasses entre departamentos.

Enquanto a IA absorve parte significativa das tarefas operacionais e cognitivas repetitivas, os especialistas concentram sua energia em arquitetura, governança, inovação e decisões estratégicas.

É nesse ponto que o marketing deixa de funcionar como uma linha de produção baseada em cargos e passa a operar como uma rede de profissionais capazes de atuar em múltiplas frentes, apoiados por uma camada contínua de inteligência artificial.

As skills necessárias no perfil de um positionless marketer

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A verdade é que o positionless marketing está sendo criado conforme as evoluções da IA vão acontecendo. 

É um caminho, e como podemos ver, estamos em um momento de virada. Poucas empresas estão aplicando o positionless marketing nesse momento. Mas as maiores estão começando a criar as estruturas que vimos no tópico anterior. 

E além disso, elas também estão contratando pessoas e as treinando para uma realidade positionless. 

A contratação e a valorização do profissional está deixando de ser relacionada com suas capacidades de produção e execução, e passando a ser guiada pelo seu pensamento estratégico. 

Pensando nisso, quais são as skills que profissionais positionless estão buscando e desenvolvendo? Qual é o perfil de pessoa que se encaixa nesse modelo de trabalho? 

O positionless marketer tem como principais características: 

• Media literacy: é o ponto mais importante. O positionless marketer não precisa ser especialista em produção. Mas precisa ser especialista no mercado, no segmento e no que ele se propõe a fazer. Designers precisam estar por cima de tendências de design. Conteudistas precisam ser especialistas estratégicos em canais de divulgação. E todos precisam falar a língua do mercado. Temos um texto sobre media literacy que vale muito a leitura; 

• Gosto: naturalmente, com media literacy também entra em foco a questão do gosto. O profissional dedicado no positionless marketing precisa ter boas referências para garantir velocidade com qualidade; 

• Independência: deve haver independência operacional para que a pessoa elaborando uma campanha possa seguir sozinha todos os passos, apoiada por uma IA, e só fazer alterações com o resultado final. Ou seja: a gestão de processos precisa acompanhar o conceito. E ao mesmo tempo, o profissional também precisa ter uma veia investigativa e independente, e estar pronto para usar todo o potencial que a IA oferece dentro do seu trabalho; 

• Foco no resultado: esse é o principal ponto, o que faz tudo funcionar. É fundamental que os profissionais positionless tenham um objetivo compartilhado claro. O que é “resultado” para a marca nos diferentes contextos de produção? Uma ótima forma de estimular essa skill é oferecendo liberdade e independência, desde que o profissional consiga criar um briefing com justificativas para a campanha que ele vai produzir; 

• Sem medo de escalar: o profissional positionless recebe demandas para resolução rápida apoiada por IA. Ele deve orquestrar a campanha usando a IA como ferramenta competitiva. Então, ao invés de usá-la para “acelerar” seu trabalho, ele deve perceber outras dimensões do seu trabalho que antes eram impossíveis ou demorariam demais. É um escalonamento bastante razoável, com bases em 

Com isso em mente, já conseguimos entender um ponto bem mais avançado: como é a rotina de produção de um departamento positionless. 

Esse é o elo final que precisamos para entender como a tendência realmente será aplicada, e como as grandes marcas estão se preparando para ela. 

A grande era da terceirização eficiente 

Em muitos casos, adotar o conceito de positionless marketing é bastante complicado, porque exige uma coordenação extrema e, acima de tudo, o medo de substituições. 

Montar a base de dados dentro de um ambiente de IA requer transferência de conhecimento. E nem todos os especialistas estão dispostos a fazer essa transição. 

Mas precisamos entender que a realidade de grandes marcas hoje é pautada pela terceirização. E que o positionless marketing funciona perfeitamente para esse modelo. 

Aqui na Adtail, trabalhamos com um modelo de colaboração veloz, que se encaixa ao positionless marketing e se beneficia dele. 

Por exemplo: a coordenação rápida e eficiente do e-commerce da LP Beauty gerou recorde de vendas em apenas 2 horas de lançamento do site.

^{Outro exemp}lo: junto com a equipe, realizamos a migração da Corello para plataforma VTEX em 3 dias. 

A equipe vem com a estratégia, que é algo que ela domina e que terceirizadas precisam aprender. E a terceirizada vem com a execução estratégica. 

O positionless marketing funciona perfeitamente em parcerias terceirizadas de alto nível. 

Ele parece entender que essa é uma das grandes realidades da produção em marketing digital hoje. E por isso se encaixa tão bem. 

Mas vamos continuar essa conversa! Entre em contato com um especialista Adtail hoje e descubra como podemos te ajudar.

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