Essencialismo: na era da IA, criar uma campanha inútil em dez minutos continua sendo criar uma campanha inútil

Freitas Netto

3 de set.

7 min de leitura

Doze anos depois de Essencialismo, o problema de Greg McKeown mudou de lugar: ele escreveu sobre excesso de compromissos, e hoje o excesso é de alternativas.

Há alguns anos, colocar dez caminhos de campanha de pé numa tarde seria inviável. Hoje uma equipe gera conceitos, copies, layouts, apresentações e protótipos antes do almoço, e o salto de produtividade parece evidente.

Só que criar uma campanha inútil em dez minutos continua sendo criar uma campanha inútil.

Essa distância entre o que conseguimos gerar e o que merece existir me fez voltar a um livro de 2014. Essencialismo, de Greg McKeown, propõe algo fácil de enunciar e difícil de praticar: a busca disciplinada por menos. Uma cena bem pessoal ajuda a explicar de onde vem essa preocupação.

Num dia de inverno na Califórnia, McKeown deixou a mulher e a filha recém-nascida no quarto do hospital para comparecer a uma reunião com clientes, porque um colega insistiu que ele fosse. A reunião não resultou em absolutamente nada. A cena aparece logo no primeiro capítulo e sustenta a frase que organiza a obra inteira: se não estabelecermos prioridades, alguém fará isso por nós.

A lógica do "menos porém melhor"

O livro se apoia em três realidades. A capacidade de escolher, que segundo McKeown pode ser esquecida e nunca retirada. A prevalência do ruído, sustentada pelo princípio de Pareto e pela lei das poucas coisas vitais de Joseph Juran, segundo a qual a relação entre esforço e resultado raramente é proporcional. E a realidade de perder para ganhar, porque dizer sim a uma coisa significa dizer não a várias outras, e ignorar esse mecanismo apenas transfere a decisão para outra pessoa.

Desses pilares saem os dois personagens que atravessam o livro. O não essencialista pensa que tem que fazer, que tudo é importante e que consegue dar conta das duas coisas ao mesmo tempo. O essencialista pensa que escolhe fazer, que poucas coisas realmente importam e que precisa definir do que abre mão.

O método tem três tempos:

Explorar exige espaço deliberado para pensar e critérios estreitos, como a regra dos 90%, que manda descartar toda opção avaliada abaixo de noventa numa escala até cem.

Eliminar inclui dizer não, abandonar projetos em andamento e vencer a influência dos custos perdidos, aquela lógica de sustentar uma iniciativa pelo tamanho do que já se investiu nela.

Executar troca o esforço heroico de última hora por rotina, margem de segurança e pequenas vitórias acumuladas.

Vale registrar que o essencialista examina mais opções do que o não essencialista, e não menos. A disciplina mora no fechamento do funil, e a abertura pode ser generosa.

O exemplo mais útil para quem pensa marca é a Southwest Airlines de Herb Kelleher, que abriu mão de refeições, de marcação prévia de assentos, de primeira classe e de rotas com conexão. Cada renúncia servia a uma definição clara do que a empresa era.

Quando os concorrentes copiaram as práticas sem assumir as renúncias, produziram o que Michael Porter chamou de estratégia em cima do muro. Porter resume o mecanismo numa frase que qualquer planejador deveria ter na parede: uma posição estratégica só se sustenta quando se abre mão de outras posições.

Duas perguntas resumem a postura que o livro defende.

O não essencialista pergunta como fazer as duas coisas darem certo. O essencialista pergunta qual problema quer resolver.

O que mudou desde 2014

E há um diagnóstico que envelheceu ainda melhor, o paradoxo do sucesso. A clareza gera êxito, o êxito gera mais convites, o excesso de opções dispersa o esforço e a dispersão destrói a clareza que produziu o êxito no início.

McKeown descreve esse ciclo numa escala de anos de carreira ou ciclos inteiros de uma empresa. Em 2026, uma ferramenta devolve dez caminhos plausíveis em minutos, e a etapa das opções em excesso pode aparecer antes mesmo do êxito.

Nada nas três premissas foi revogado pela inteligência artificial. Tempo e atenção continuam finitos, oportunidades continuam valendo coisas radicalmente diferentes e a necessidade de escolher segue de pé.

Produzir de verdade também continua caro, porque filmar uma campanha, implantar sistema, comprar mídia e sustentar distribuição seguem cobrando o preço de sempre. O que despencou foi o custo marginal de gerar e materializar alternativas antes da decisão acontecer.

A IA não matou o essencialismo, mas tornou o não essencialismo escalável.

Durante décadas, a operação de comunicação foi protegida por um filtro que ninguém tratava como método. Orçamento de produção, prazo de agência, custo de shooting e capacidade da equipe eliminavam campanhas, rotas alternativas, versões e frentes paralelas. Todos reclamavam desse freio, e ele fazia, de graça e sem cerimônia, o trabalho mais difícil do método de McKeown. Hoje o mesmo turno de trabalho comporta dezenas de rotas, e o custo deixou de funcionar como filtro suficiente para barrar as piores.

Há sinais desse descompasso nos números.

Uma análise da Ahrefs sobre 900 mil páginas criadas em abril de 2025 encontrou algum conteúdo gerado por IA em 74,2% delas. No ambiente corporativo, o relatório The GenAI Divide, da iniciativa NANDA do MIT, aponta que apenas 5% dos pilotos de IA generativa produziram impacto mensurável em receita. Muitos pilotos e pouco impacto mensurável em receita.

Para onde o gargalo foi parar

Circula pelo LinkedIn um desenho que compara dois momentos do funil de inovação. Antes da IA, poucas pessoas formulavam ideias, um grupo maior executava e uma multidão usava.

Depois da IA, a base de quem idealiza explode, a execução se amplia e a coluna de uso encolhe para um punhado de pessoas. A leitura corrente associa o desenho à democratização da execução, e ela captura só metade do fenômeno.

O que ele propõe visualizar é uma taxa de conversão despencando, com o gargalo saindo da produção e indo parar naquilo que consegue atravessar a abundância e encontrar utilidade, atenção e valor. E vale a ressalva: mais gente gerando mais alternativas não significa necessariamente mais ideias originais, melhores perguntas ou melhores decisões.

Uma equipe que quintuplicou o output mantendo a adoção estável não quintuplicou sua produtividade de negócio. Quintuplicou sua produção. Ela apenas moveu o custo de lugar: o que se economizou na geração de alternativas reaparece, ampliado, em revisão, alçada, aprovação jurídica, tráfego e mensuração de coisas que ninguém pediu.

O capítulo sobre custos perdidos merece uma releitura à parte. McKeown descreve organizações incapazes de matar iniciativas caras por causa do tamanho do que já investiram nelas.

A abundância criou outra armadilha com efeito parecido. McKeown descreve organizações incapazes de matar iniciativas porque já investiram demais nelas. A IA permite o fenômeno quase oposto: iniciativas que ninguém mata porque individualmente parecem custar pouco demais para justificar a discussão.

Quando abrir uma frente custa uma tarde, ela nasce sem comitê, sem dono formal e sem métrica de sucesso, e sobrevive por anos justamente porque manter também parece barato. Ninguém mata o que quase não custa, e a soma dessas frentes é o que ocupa a agenda de uma equipe inteira.

A IA está diminuindo o custo de produzir alternativas. Ela não está diminuindo o custo de escolher errado.

Gerar duzentos conteúdos que ninguém quer consumir apenas tornou eficiente a produção de irrelevância. Uma empresa pode usar inteligência artificial para escalar desperdício, e o balanço só vai perceber isso alguns trimestres depois.

O método sob pressão

Explorar ficou amplificado. Executar ficou amplificado de forma quase absurda. E eliminar também pode ser automatizado, ao contrário do que a conversa corrente costuma dizer, porque a máquina ranqueia cinquenta alternativas contra uma régua, descarta redundâncias, agrupa propostas parecidas e devolve uma lista curta em minutos.

O problema volta uma casa.

Eliminar pode ser automatizado. Definir em favor de quê se elimina continua sendo uma decisão estratégica.

A máquina compara cinquenta caminhos assim que alguém disser o que significa melhor naquele contexto. Melhor para qual público, contra qual concorrente, em que horizonte de tempo, aceitando perder o quê em troca. Nenhuma dessas definições se resolve apenas pelo dado. Elas saem de uma leitura de mercado, de uma aposta sobre o consumidor e de alguém disposto a responder pela renúncia. É a mesma lição de Porter, porque abrir mão exige um critério que declare em favor de quê a renúncia acontece.

O não essencialista raciocina que, se consegue fazer trinta, fará trinta. O essencialista raciocina que, justamente por conseguir avaliar trinta, precisa definir o que faz uma delas merecer existir no lugar das outras vinte e nove.

Menos porém melhor, doze anos depois

A tecnologia atacou a parte mais facilmente escalável do processo. Ela derrubou o custo de imaginar alternativas e o de materializá-las, e vem avançando também sobre a etapa de comparar e descartar. A leitura confortável do momento diz que a máquina executa e o humano escolhe, e ela já não se sustenta, porque a máquina também classifica, ranqueia e seleciona.

O que continua sendo responsabilidade humana fica uma casa antes. Alguém precisa declarar em favor de quê a seleção acontece e aceitar o que se perde em troca. Definir o critério da escolha, e responder pela renúncia que ele implica, é a parte do trabalho que a automação devolve intacta para a mesa.

Se a sua equipe economizou sete horas por semana e usou as sete para aumentar o número de entregáveis, ela converteu eficiência em volume. Isso pode gerar resultado, e não existe nada na eficiência, por si só, que garanta que vá gerar. Eficiência e eficácia são variáveis diferentes, e a segunda depende de uma definição prévia sobre o que merece sobreviver às outras coisas.

McKeown chamou isso de busca disciplinada por menos. A IA tornou o fazer abundante, e o essencialismo começa exatamente onde a abundância termina.

Concorda com essa leitura do livro?

E na sua operação, quem define hoje o critério do que merece existir?

Me conta nos comentários!

Antônio Netto

Head de Planejamento e Conteúdo na Pullse (Grupo Dreamers). Mestre em Administração, cursando MBA em Inteligência Artificial Aplicada a Negócios na FAAP. Host do Podcast Papo Bizz, sobre marketing, varejo e comportamento do consumidor.

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