Imagine a cena: você se senta para elaborar uma proposta para um cliente. Ou um pitch deck. Ou uma estrutura estratégica. Você sabe como sua agência prefere fazer esse tipo de trabalho. Pode até haver um template. Mas você não consegue afastar a sensação de que já fez algo muito parecido antes. Algo excelente, que você teve orgulho de apresentar ao cliente. Mas você não se lembra para qual cliente foi ou de qual projeto fazia parte. Ou talvez lembre, mas ainda assim não consegue encontrar os arquivos. Então, você se arrasta por horas para entregar o trabalho novamente, suspeitando que da última vez que fez isso o resultado foi ainda melhor, e que o tempo gasto começando do zero é um enorme desperdício.
É assim que a gestão do conhecimento realmente funciona em uma agência. Não é uma estratégia abstrata, mas o custo diário de não aproveitar ao máximo o que você já tem. Obter o melhor do trabalho anterior não é um problema novo para as agências, mas a AI está tornando essa questão mais importante e muito mais fácil de resolver. Todos têm acesso às mesmas ferramentas de AI, mas essas ferramentas são tão boas quanto o contexto que você fornece a elas. Portanto, um repositório com mais e melhores trabalhos de referência cria uma vantagem competitiva sustentável em um mercado que nunca esteve tão competitivo. No passado, construir uma base de dados de trabalhos anteriores dependia de todos na agência arquivarem tudo consistentemente e da forma correta. Isso acabava virando uma tarefa que frequentemente saía da lista quando prioridades mais urgentes surgiam. Este artigo é um guia prático para liberar o valor do seu trabalho anterior para os clientes atuais, para que você e eles economizem tempo e você maximize o valor de cada crédito de ferramenta de AI investido.
O que é contexto, na verdade?
Se antes a gestão do conhecimento significava pastas, nomenclaturas padronizadas e uma wiki que ninguém atualizava, na era da AI ela significa algo mais útil: contexto. "Contexto" e "bom gosto" são palavras da moda atualmente, à medida que todos correm para encontrar maneiras de usar AI para criar trabalhos diferenciados sem precisar começar do zero todas as vezes ou passar mais tempo escrevendo prompts do que levaria para fazer o trabalho por conta própria. Na prática, existem três tipos de contexto que a maioria das ferramentas de AI precisa para criar entregas:
O prompt em si. As instruções, exemplos e o direcionamento que você dá no momento. "Escreva um post para o LinkedIn" versus "Escreva um post para o LinkedIn direcionado a líderes de agências, no meu tom de voz, defendendo o argumento X". O segundo fornece muito mais contexto.
Materiais fornecidos. Documentos, dados, guias de marca, trabalhos anteriores, transcrições de reuniões. Tudo o que você insere para que a AI tenha informações sobre a sua situação específica, em vez do conhecimento genérico que ela acessa (geralmente da internet).
Contexto de sistema/ambiente. Coisas que a AI consegue acessar sem que você precise colá-las: ferramentas conectadas (seu CRM, documentos, calendário), histórico de conversas passadas e conhecimento do seu cargo e preferências.
Escrever um ótimo prompt é uma habilidade real e, mesmo que você e seus colegas de agência sejam muito bons nisso, é quase impossível fornecer todas as informações ricas em detalhes necessárias para gerar uma entrega de alto valor e relevância apenas com um prompt. Os materiais fornecidos tornam mais eficiente o envio rápido de muitas informações detalhadas. No entanto, dá trabalho reunir toda a documentação relevante e passá-la para um agente. Fazer isso toda vez que você cria um prompt consome tempo e é repetitivo se o que você está fornecendo for relevante para todas as tarefas daquele cliente.
A grande virada de chave está no terceiro tipo de contexto: o contexto de sistema/ambiente. Ao dar à AI acesso a ferramentas conectadas, documentações de referência sobre clientes e projetos específicos, além de diretrizes e estruturas de toda a agência, você mantém o resultado com alta qualidade e alinhado à marca, sem precisar fornecer novos contextos a todo momento.
O que precisa mudar para liberar o contexto com a AI
Então, como fazer com que sua agência trabalhe de forma consistente usando o contexto de sistema/ambiente em suas ferramentas? Muitas pessoas investem na criação de um "sistema pessoal de gestão do conhecimento" para ajudar nas tarefas diárias, mas criar um para toda a organização pode ser um pouco mais complexo. Aqui estão os passos para preparar o terreno para um uso mais eficaz do contexto:
Passo 1: Auditoria de ferramentas
Onde fica armazenado o trabalho da sua agência? Estas são as categorias típicas de ferramentas onde seu contexto já existe:
i) Repositórios de documentos, como Google Drive, Notion ou Dropbox. Esperamos que grande parte da documentação do seu trabalho anterior esteja lá. Não se preocupe se os dados estiverem em múltiplos formatos, como arquivos de vídeo, PDFs, documentos e planilhas. A AI geralmente consegue ler todos eles.
ii) Comunicações escritas com clientes. A agência provavelmente usa uma plataforma de e-mail padrão, como Gmail ou Outlook. Normalmente, você também terá uma ferramenta de mensagens, como Slack ou Microsoft Teams. Essas são excelentes fontes de informações qualitativas, como feedbacks sobre projetos passados que podem orientar o trabalho atual.
iii) Notas de reunião. Se você está lendo este artigo, esperamos que já utilize uma ferramenta de transcrição por AI, como o Supernormal's Notetaker. Caso contrário, talvez tenha outra forma de armazenar os registros das reuniões? As notas de reuniões costumam ser uma fonte de contexto qualitativo ainda mais rica do que os e-mails, pois contêm informações tanto sobre a entrega do trabalho quanto sobre a reação dos clientes a ela.
iv) CRM e/ou financeiro. Pode ser apenas uma planilha simples ou uma instância completa do Salesforce. Seja qual for o sistema adequado ao seu tamanho, você certamente possui ferramentas para gerenciar relacionamentos e acompanhar receitas e custos. Esse contexto permite que você sobreponha informações de negócios ao seu trabalho, ajudando a AI a priorizar o que é mais importante.
v) Ferramentas de design e manuais de marca. Talvez você use o Figma, Canva ou ferramentas especializadas de apresentação como o Pitch. As diretrizes de tom de voz da sua agência e dos clientes podem estar em um documento padrão, mas as imagens e padrões de design geralmente ficam em ferramentas de design dedicadas.
vi) Ferramentas de gerenciamento de projetos. Sistemas como Asana, ClickUp, Monday.com, ou algo desenvolvido por você no Notion guardam todas as informações sobre como o trabalho da agência realmente acontece. Quem trabalha no que, como vocês dividem os projetos em tarefas e quais prazos são cumpridos ou perdidos.
Passo 2: Organização de dados pontual
Ao auditar suas ferramentas, é provável que você encontre oportunidades para consolidar onde os dados ficam guardados ou perceba que certos tipos de informação não foram registrados de forma consistente. Agora é um bom momento para fazer uma limpeza geral pontual. Não se preocupe muito em estruturar perfeitamente onde os dados ficam. A AI geralmente é melhor do que os humanos para trabalhar com dados não estruturados. No entanto, você provavelmente vai querer uma forma clara de diferenciar qual contexto se refere a qual cliente e qual se refere especificamente à sua agência. Dessa forma, você garante que nunca usará um contexto inadequado de um cliente para orientar o trabalho de outro.
Após o Passo 2, você deverá saber onde está o seu contexto e, de forma geral, como ele está estruturado.
Passo 3: Automatizar a captura futura
Ao limpar suas diferentes frentes de contexto, é normal sentir certa frustração com a desorganização de tudo ou com as lacunas deixadas por coisas que não foram registradas consistentemente. O esforço para corrigir o passado traz retornos decrescentes, então foque em como e onde as informações serão capturadas de agora em diante. A regra de ouro: o conhecimento que você precisa registrar manualmente nunca é guardado, mas o conhecimento capturado automaticamente enquanto você trabalha, sim. Certifique-se de que todos na agência usem o mesmo assistente de notas de reunião e armazenem essas notas de forma consistente, por exemplo.
Como usar um gente de IA com o trabalho anterior da sua agência
Agora que você sabe onde seu contexto está e tem um plano para mantê-lo atualizado, pode começar a colocá-lo para funcionar. Cada modelo ou ferramenta de AI terá um nome e uma forma diferente de configurar a conexão entre a ferramenta e o seu contexto, tanto em nível individual quanto organizacional, mas, em termos gerais, existem três maneiras de fornecer contexto à AI:
Como fazer algo. Pense nisso como um tipo de prompt permanente. Você dá à AI o contexto sobre como sua agência prefere fazer as coisas, por exemplo, diretrizes de tom de voz ou uma estrutura estratégica que vocês sempre usam. O Claude chama isso de "Skills", mas outras ferramentas podem usar termos diferentes, como "Design Guidelines" em uma ferramenta de design. Pense nesse tipo de contexto como uma forma de evitar ter que escrever a mesma coisa na caixa de prompt repetidamente.
Exemplos para orientar as entregas. Quando quiser que a ferramenta use trabalhos anteriores como referência, você pode conectar um conjunto amplo de contextos para guiar o resultado. Você não está dizendo à AI como fazer algo, mas fornecendo exemplos para direcionar o trabalho dela, exatamente como faria com um colega ao passar o briefing de um novo projeto. É aqui que o trabalho já finalizado ganha uma segunda vida. Trate seus melhores briefings, propostas e relatórios como templates e materiais de referência, não como entregas pontuais.
Permissão para executar em ferramentas. Além de fornecer diretrizes e histórico sobre o trabalho, você também pode dar permissão para a AI editar coisas em outras ferramentas. Por exemplo, você pode pedir para a AI atualizar seu CRM com base em uma chamada recente com um cliente. Com esse tipo de conexão, você fecha o ciclo, e os agentes podem continuar construindo seu contexto, além de usá-lo como referência para produzir trabalhos melhores.
Para cada ferramenta de AI com a qual sua agência trabalha, decida que tipo de integração você quer estabelecer e qual contexto deve ser referenciado em cada local. Pense em quais integrações devem estar disponíveis para todos os membros da equipe e quais serão de responsabilidade de configuração de cada usuário. A imagem de capa deste artigo pode ajudar você a organizar essas ideias.
A maioria das ferramentas de AI possui uma forma de manter fluxos de trabalho e, consequentemente, contextos de trabalho separados. No ChatGPT e no Claude, isso é chamado de "Project". Para agências, costuma ser extremamente importante manter o contexto de um cliente separado do outro. Clientes mais atentos podem até ter cláusulas contratuais sobre isso. Determine quem na agência será responsável por manter e monitorar a configuração de Projects em suas ferramentas, garantindo que as barreiras entre os contextos dos clientes sejam as mais protegidas possíveis contra erros humanos cotidianos.
Como realmente implementar essa mudança na sua agência
Como em qualquer mudança no fluxo de trabalho, desenhar as melhores práticas é mais fácil do que implementá-las. Você e seus colegas têm hábitos consolidados, e eles talvez precisem mudar para que vocês comecem a colher os benefícios de referenciar o contexto da agência usando AI. Líderes de agências com quem conversamos compartilharam os seguintes conselhos para quem está estabelecendo novas formas de trabalhar com AI:
Comece pequeno. Realize um projeto piloto com apenas um cliente ou equipe para testar o que funciona antes de implementar os novos processos para toda a agência.
Trabalhe a favor, e não contra as preferências da equipe. Se os membros do time adoram usar uma ferramenta específica, forçá-los a adotar outra nova dificilmente trará sucesso. Ajude as pessoas a usarem o contexto de forma mais eficaz onde elas já gostam de trabalhar.
Torne o processo visível e compartilhado. Crie rituais de equipe que demonstrem como o trabalho foi construído usando o contexto da agência, e não apenas o resultado final. Incentive as pessoas a mostrarem as falhas e os acertos para que todo o time possa aprender.
Os líderes precisam dar o exemplo. Garanta que a liderança também esteja apresentando seus próprios fluxos de trabalho e seguindo os novos métodos integrados à AI alimentada por contexto.
Cuidado com o que você mede. As horas faturáveis não são mais a principal métrica de valor no universo das agências, e o objetivo de usar a AI com mais eficiência é melhorar as margens da agência ao desvincular o valor entregue ao cliente do tempo gasto. Acompanhar o uso de créditos também pode ser contraproducente. Pense sobre o que você está celebrando na sua agência e quais são as implicações práticas disso para o crescimento da equipe e recompensas financeiras.
A oportunidade da sua agência de aproveitar melhor a AI
A AI está transformando o modelo de negócios das agências e gerando bastante incerteza. Quando as margens estão apertadas e o crescimento é difícil de alcançar, é natural ter receio de novas formas de trabalhar. Mas a AI oferece às agências uma grande oportunidade: transformar o trabalho passado em uma vantagem competitiva sustentável. Estudos de caso de campanhas anteriores podem ter ajudado você a vencer concorrências no passado; agora, esse mesmo trabalho pode ajudar você a entregar entregas com mais qualidade e diferenciação no futuro. Não é à toa que a Y Combinator, a aceleradora de startups mais prestigiada do mundo, está aceitando inscrições de agências nativas em AI. O ativo já está aí, guardado no seu Drive, na sua caixa de entrada e nas suas notas de reuniões. Agora, você pode transformar esses arquivos em combustível.
Procurando a maneira mais fácil de começar? Experimente o Supernormal's free meeting notetaker e depois use um agente com acesso a todo esse contexto de reunião para realizar as próximas etapas por você.
