Diretor de marketing da UiPath troca agências externas por um agente de IA para publicidade

O marketing da UiPath não paga mais agências externas para coletar dados de publicidade. Esse trabalho agora é feito por um agente de IA, que o responsável pela área de paid media construiu na plataforma da própria empresa. Quem contou foi o diretor de marketing Michael Atalla, em um podcast do TNW. Segundo ele, o agente coleta os dados, os analisa e faz mudanças de baixo custo na forma como os anúncios são veiculados.

O que foi de fato automatizado

O caso trata da parte mais maçante do marketing de performance. É preciso exportar os dados das contas de anúncios, consolidá-los em um único relatório, identificar campanhas com queda de desempenho e ajustar as configurações. Durante anos, essas tarefas ficaram com prestadores de serviço: era mais barato manter uma equipe externa do que tirar os próprios especialistas do que estavam fazendo. Agora, um agente cuida de toda a cadeia.

A expressão "low-cost changes" (mudanças de baixo custo) é importante. Pelo que ela indica, o agente não controla grandes orçamentos nem toma decisões estratégicas. Ele atua numa área em que o custo de um erro é baixo e as alterações podem ser revertidas. É assim que costumam ser as primeiras implantações bem-sucedidas de agentes nas empresas: um processo restrito, métricas claras e permissões limitadas.

Há ainda outro detalhe: o agente foi criado pelo responsável pela compra de mídia, e não por um engenheiro. Para o mercado de automação com agentes, é um sinal forte, porque a principal barreira há tempos não é o modelo, mas quem monta o fluxo de trabalho e como.

Por que o caso é interessante e onde ele gera dúvidas

A UiPath nasceu em Bucareste (a empresa foi fundada em 2005) e começou com RPA, isto é, robôs de software para operações rotineiras. Hoje, ela vende automação com agentes. Por isso, a história de "nós mesmos usamos o nosso produto" funciona em parte como vitrine. O ceticismo é cabível: no trecho disponível não aparecem o valor economizado com as agências, nem dados sobre como mudaram os resultados das campanhas, nem informações sobre a taxa de erros do agente.

Pelo título, a entrevista vai além do marketing. Ela aborda o "slop" de IA, ou seja, a enxurrada de conteúdo gerado de baixa qualidade, o destino das vagas de nível júnior e o conselho de um monge de Shaolin. Pelo trecho disponível, não é possível reconstruir o que exatamente Atalla disse sobre esses temas, e não vamos especular. Mas a ligação é evidente: se o agente absorve a rotina que antes ia para prestadores externos e profissionais iniciantes, a questão da porta de entrada na carreira passa a ser prática.

O que se sabe sobre o caso

• Contratante: o marketing interno da UiPath.
• Executor: agente de IA na plataforma da UiPath.
• Autor: o responsável por paid media, não um fornecedor externo.
• Funções: coleta de dados, análise e ajustes de baixo custo na veiculação dos anúncios.
• O que saiu do orçamento: o pagamento a empresas externas pela preparação dos dados de publicidade.
• Não divulgado: o tamanho da economia, o nível de acesso do agente e o mecanismo de controle.

O que levar para a prática

Se a sua equipe tem um prestador que monta relatórios por agenda, comece por ele. Descreva o processo passo a passo e marque onde a decisão cabe a uma pessoa e onde basta uma regra.

Dê ao agente permissão apenas para ações reversíveis: limites para alterações de lances e orçamentos, registro de cada ajuste e confirmação manual para tudo o que passar de determinado limite. Calcule não só o custo da agência, mas também o tempo que o responsável pelo processo gasta mantendo o agente; do contrário, a economia será aparente.

Pense também nas pessoas. Se a rotina servia de campo de treino para iniciantes, é preciso definir desde já onde eles vão ganhar experiência. Caso contrário, em alguns anos faltarão profissionais capazes de revisar o trabalho do agente.