Por um tempo, a engenharia rápida parecia estratégia.
Crie a entrada perfeita, desbloqueie a saída perfeita. Adicione alguns tokens aqui, ajuste o tom lá e de repente seu chatbot soa como um profissional de marketing sênior. Uma revolução da produtividade. Um parceiro criativo. Talvez até uma vantagem competitiva.
Mas não foi.
Era um espaço reservado – um truque de interface para extrair significado de um sistema que não sabia nada sobre o seu negócio.
O pedido tornou -se popular não porque funcionou, mas porque era a única ferramenta disponível. Isso nos deu a ilusão de controle enquanto esconde uma verdade mais significativa: AI que não entende que seu contexto nunca entregará sua estratégia.
Agora as limitações estão sendo exibidas.
Ai não pode escalar relevância
As ferramentas rápidas baseadas escalam o conteúdo, mas não a relevância. Eles se movem mais rápido, mas não mais inteligentes. Peça -lhes que reflitam seu suporte de valor diferenciado, lógica de preços e nuances de conformidade – e eles improvisam. Eloquentemente. Com confiança. Incorretamente.
O que acontece quando você dimensiona a improvisação? Você multiplica o risco.
No ano passado, a McKinsey informou que 78% das empresas estão pilotando Genai de alguma forma. No entanto, apenas 10% relatam o Material P&L Impact. Por que? A implantação em massa sem o alinhamento de negócios leva à atividade superficial, não aos resultados da linha de fundo.
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Pior, experimentação em estágio inicial, muitas vezes alienou as partes interessadas: as equipes de segurança encontraram violações de conformidade, os conselhos questionaram o ROI e os líderes de marketing se viram produzindo mais conteúdo com menos impacto.
Chegamos ao teto da primeira geração de adoção da IA corporativa. E esse teto não é técnico – é arquitetônico.
IA genérica fornecerá saídas genéricas
Porque se sua IA não é treinada no que sua organização sabe, acredita e faz melhor, então não é o seu trunfo. É de outra pessoa.
E se os líderes do mercado não se apropriaram dessa arquitetura, outra pessoa definirá o que ela se torna.
Este não é mais um projeto de OPS ou um piloto digital. Esta é uma redefinição geracional em como o conhecimento se torna receita. E se as equipes de marketing, vendas e CX não reafirmarem o controle, eles herdarão um sistema construído para as prioridades de outra pessoa.
É por isso que a próxima era da IA não começa com um aviso melhor. Começa com melhor design.
O contexto é o novo código.
Contexto é rei
Os sistemas de IA que geram resultados não dependem de truques. Eles dependem do conhecimento – especificamente, seu conhecimento, estruturado e tornados acessíveis em escala. A mudança que estamos vivendo agora não é de analógico para digital ou manual para automatizado. É de solicitar saídas ao contexto de engenharia para sua IA.
E essa mudança tem implicações enormes para equipes de entrada no mercado.
Quanto mais profunda a sua oferta, mais complexo o seu mercado e mais diferenciados são suas viagens de comprador, mais a sua IA precisa saber. Não adivinhe. Não generalizar. Saber.
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Não se trata de melhor fluência. É sobre melhor alinhamento.
AI que conhece seus ICPs. Sua vantagem competitiva. Sua estratégia de conteúdo. Seus preços guardares. Sua lógica de perda de perda. É isso que torna uma máquina inteligente.
Sua IA precisa saber o que torna sua empresa única
Quando você constrói sistemas de IA treinados na inteligência proprietária da sua empresa, você para de perseguir a produtividade e oferece precisão. Você para de perguntar: “Como fazemos o tom certo?” E comece a perguntar: “Como operacionalizamos o que acreditamos?”
Você não recebe isso com um prompt melhor. Você recebe isso com IA treinada em especialistas.
Isso requer uma mudança na postura: da experimentação para a propriedade.
A fase inicial de Genai era sobre expansão e vitórias táticas. Os freelancers usaram ferramentas gratuitas, as agências reuniram ativos e equipes coladas com avisos em interfaces e a chamavam de inovação.
Funcionou – até que não.
Modelos treinados por especialistas não são modelos treinados em mais dados. Eles são modelos treinados nos dados corretos.
Sua moção de vendas. Sua voz de marca. Seu roteiro de produtos. Suas idéias de campo. Sua estrutura de conformidade. Seus manuais competitivos.
Trate a IA como infraestrutura
Estes são seus fossos econômicos. Sua IA deve refleti -los. E isso significa tratá -los como infraestrutura: estruturada, versionada, governada, incorporada.
Para chegar lá, as organizações devem criar camadas de recuperação que puxem o conhecimento relevante e governasse. Eles devem usar sistemas que incorporem dados do produto, lógica de vendas e nuances persona. Eles devem treinar modelos em corpora proprietário-não apenas conteúdo em escala na Web. E eles devem medir o sucesso não em velocidade, mas em sinal: mais ressonância, menos ruído.
Esta não é uma rejeição de modelos de linguagem. É uma rejeição da implantação genérica.
Os modelos de fundação são extraordinários. Mas se tudo o que eles sabem é o que treinaram-texto aberto, conteúdo raspado e dados gerais da Web-então eles nunca superarão seus concorrentes porque treinaram no mesmo corpus.
O risco não é ineficiência. O risco é comoditização.
Este é o momento de passar da velocidade para a validade.
Da velocidade à validade
A IA treinada em especialistas não apenas acelera a criação-ele aumenta o teto do que pode ser criado. Mas exige uma estratégia. Exige investimento em captura de conhecimento. Exige repensar a governança, propriedade e relevância.
Porque a alternativa é mais da mesma: modelos mais generalizados adivinhando tarefas especializadas. Mais conteúdo. Menos conversão. Mais divulgação. Menos engajamento.
E aqui está o risco mais profundo: você não está apenas perdendo o desempenho marginal. Você está deixando outra pessoa possuir seu domínio.
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Se o seu conhecimento não faz parte do sistema, será a de outra pessoa. E a lógica deles – não a sua – definirá como seus clientes ouvem, como suas equipes tomam decisões e como é o seu futuro mecanismo de receita. A cada trimestre, sem re-arquitetar sua pilha de IA, é um quarto em que os genéricos são incorporados mais profundamente ao seu modelo operacional.
- Solicitar se torna processo.
- Alucinações se tornam decisões.
- E a estratégia se torna reativa.
Estamos no ponto de inflexão.
Construção com intenção
Você não precisa começar construindo a partir de. Você precisa começar construindo com intenção.
Que conhecimento é exclusivo para sua empresa? Onde ele mora? Como é estruturado? Quem valida? E como ele se esgota para as pessoas – e sistemas – que mais precisam?
A partir daí, o roteiro de implementação se torna uma função do design:
- PIPELINES DE GERAÇÃO GEGUNDADA DE REFORMA (RAG) alinhados a domínios estratégicos.
- Incorporar lojas vetoriais que refletem seus ICPs, manuais e verdades de produtos.
- Estruturas de governança que atribuem aos proprietários os principais ativos de conhecimento.
- Processos humanos no loop para garantir fidelidade, qualidade e confiança.
É assim que parece fazer a transição da IA como experimentação para a IA como infraestrutura.
E não é apenas viável – é necessário. Porque a engenharia imediata está morta. O futuro não é definido por quem pode escrever melhores instruções. É definido por quem pode incorporar melhor lógica.
Se você possui uma experiência de pipeline, marca, conteúdo ou cliente, essa mudança pertence a você. Não para isso. Não para compras. Não para legal. É sua estratégia que será escalada – ou perdida – baseada no que você constrói agora.
Sua equipe não precisa de mais IA. Precisa da IA certa, treinada com o conhecimento certo, implantado nos lugares certos.
Quando seu conhecimento se torna parte da sua arquitetura, a AI para de parecer inteligente e começa a ser útil.
Alimente com informações gratuitas de marketing.
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