72 Horas que Abalaram a IA: Lições de Sam Altman para o Agromarketing

O caso Sam Altman demitido OpenAI não é apenas sobre uma troca de CEO; é sobre o futuro da inteligência artificial agro e do agromarketing. Você já imaginou como uma decisão ocorrida em três dias pode afetar confiança, investimentos e a adoção de tecnologia em setores que dependem de previsibilidade — como o agro? Em novembro de 2023, a demissão de Sam Altman da OpenAI por 72 horas expôs fragilidades em governança, comunicação e cultura organizacional em uma das empresas de IA mais influentes do planeta. Para analistas e gestores de marketing do setor agro, esse episódio traz um alerta claro: a adoção de IA não é apenas técnica, é também gerencial e reputacional. Neste texto você vai entender por que essa crise importa para sua estratégia digital, como mitigar riscos ao implementar soluções de inteligência artificial e quais ações práticas podem proteger a imagem da sua marca, melhorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência das campanhas. Ao final, terá um conjunto de táticas aplicáveis imediatamente em agrotechs, revendas, lojas de maquinários, indústrias de insumos e agroindústrias, além de checklists para priorizar segurança, transparência e governança em projetos de IA.

O Caso das 72 Horas e o Alerta sobre Governança de IA

A história começou como uma notícia que ninguém esperava. Uma decisão abrupta. Um CEO desligado pelo conselho. Depois, caos. Funcionários em choque. A liderança técnica reagiu em bloco. Investidores pressionaram. Em 72 horas, a empresa estava irreconhecível. Voltou tudo ao lugar? Não totalmente. Ficou uma lição dura. E é essa lição que interessa aqui ao marketing do agro.

O episódio expõe três pontos críticos: governança mal desenhada falha; comunicação falha piora tudo; confiança, uma vez abalada, custa a recompor. Vou explicar o que aconteceu em linguagem direta. Sem rodeios.

O que ocorreu, objetivamente. Um conselho executivo decidiu demitir o CEO sem aviso público prévio. A justificativa apontada foi falha de governança e falta de transparência. A equipe técnica, que ocupava posição estratégica no desenvolvimento de modelos, reagiu com ameaça de saída em massa. Investidores sinalizaram risco de retirada de apoio. A pressão interna e externa forçou o conselho a rever a decisão. Em poucos dias, houve reconfiguração da diretoria e retorno do CEO. Operacionalmente, projetos foram interrompidos. Alguns clientes e parceiros ficaram inseguros. A empresa sobreviveu. Mas a confiança ficou arranhada.

Por que isso importa para gestores e analistas de marketing no agro? Porque IA não é apenas código. É produto, é promessa, é reputação. E no agronegócio, a confiança é moeda. Produtores e revendas dependem de sinais claros. Um deslize público pode contaminar vendas, campanhas e até contratos de longo prazo.

Impactos reputacionais e financeiros potenciais

Reputação: Quando líderes são demitidos publicamente e decisões internas vazam, o mercado interpreta instabilidade. Para uma marca que usa IA em ofertas, isso pode significar perda de confiança em recomendações automatizadas. O cliente pensa: “Será que o sistema é confiável?” E some um pouco da aceitação.
Adoção retardada: Compromissos comerciais podem ser postergados. Uma revenda agrícola pode adiar a compra de um serviço preditivo. Produtores evitam assinar contratos. Resultado: pipeline de vendas encolhe.
Risco financeiro direto: Interrupção de lançamentos, custos legais, contratação de consultorias de crise e perda de receita. Além disso, queda no valor percebido dos ativos digitais.
Risco regulatório: Escândalos de governança atraem regulamentação e escrutínio. Mais compliance. Mais custo.
Cadeia de parceiros: Fornecedores podem rever contratos. Parceiros preferem evitar associação com projetos instáveis.

No agro isso se materializa fácil. Pense em três exemplos que todo gestor conhece.

Falha de lançamento de produto digital: uma plataforma de suporte à decisão agrícola é lançada com modelos imaturos. A campanha automática promete previsões que não se confirmam. Produtores reclamam. A reputação da empresa cai. Vendas são canceladas.
Vazamento de dados: bases com informações de lavouras e históricos de aplicação são expostas. Confiança é perdida. Regulação entra. Multas vêm. Custos de remediação e de comunicação explodem.
Campanha automatizada com erro: ferramentas enviam recomendações erradas de insumo para um segmento. Conteúdo sensível chegam a clientes errados. Resultado: perda de relacionamento, pedidos de reembolso e, em casos extremos, risco à segurança das operações agrícolas.

Esses não são cenários distantes. A história das 72 horas mostrou como decisões internas podem reverberar externamente, rápido. O remédio é previsível: governança clara, comunicação estruturada e monitoramento contínuo.

Seis sinais de alerta que equipes de marketing devem monitorar antes e durante projetos de IA

Falta de clareza nas responsabilidades: equipes técnicas e de negócio não sabem quem aprova releases. Resultado: decisões soltas. Corrigir antes do lançamento.
Comunicação interna fracionada: updates somente por email, sem fórum unificado. Informação vaza. Ruídos se amplificam.
Métricas de performance inconsistentes: modelos entregam métricas conflitantes entre ambientes. Sinal claro de problema de validação.
Dependência excessiva de um único responsável: se um engenheiro ou gestor sair, o projeto para. Riscos altos.
Ausência de planos de contingência para campanhas automatizadas: sem rollback ou throttling, erros se propagam.
Reações públicas desordenadas: quando uma notícia negativa surge, não existe porta-voz treinado. Comunicação improvisada piora tudo.

Tabela: responsabilidade técnica vs responsabilidade de negócio

Leia a tabela com atenção. Cada coluna tem um papel. Não é opcional. É colaborativo. Falhar em um lado custa caro no outro.

Recomendações práticas e imediatas de comunicação interna e externa diante de crises de tecnologia

Primeiro, assuma controle da narrativa. Se a equipe espera por permissão infinita, o vácuo será ocupado por rumores. Notificar a liderança assim que o problema é detectado. Nomear um porta-voz. Simples. E rápido.

Interna — ações imediatas:

Isolar o problema: parar o deploy afetado, ativar rollback se necessário.
Informar equipes-chave: produto, comercial, suporte, jurídico, compliance.
Criar sala de crise: reunião diária com decisões claras. Registrar tudo.
Fornecer briefing curto e objetivo para equipe de atendimento, com FAQ. Nada vago.
Treinar linhas de resposta padronizadas para canais.

Externa — ações imediatas:

Emitir comunicado inicial: transparente, mesmo que parcial. Dizer o que se sabe e o que será feito.
Atualizações regulares: horários definidos. Não deixar silêncio.
Admitir falhas quando comprovadas. Mostrar plano de correção.
Oferecer caminhos de suporte direto para clientes afetados.

Comunicação em crise exige equilíbrio. Não invente justificativas. Não maquie. Seja empático. Explique em linguagem que o cliente do agro compreende. Use termos do dia a dia do produtor.

Checklist rápido para o primeiro dia de crise tecnológica

Nomear liderança da resposta. Feito.
Isolar sistemas comprometidos. Feito.
Emitir comunicado inicial público. Feito.
Preparar FAQ para equipe de atendimento. Feito.
Planejar atualização a cada X horas. Feito.

Pequena história que ilustra. Um time de marketing do agro lançou uma ferramenta de previsão de safra. O modelo começou a sugerir datas de colheita erradas para uma região. A campanha automatizada continuou, enviando mensagens para produtores. Resultado: confusão e pedidos de suporte em massa. A equipe demorou a reagir. Quando reagiu, o tom era defensivo. Não ajudou. A moral: ter plano de rollback e um kit de resposta ao cliente valem ouro.

E não esqueça disso: transparência é a ponte para reconstruir confiança. Mas transparência sem plano é perigosa. Então, combinar esclarecimento com ações concretas é imprescindível.

Como encaixar isso na rotina do marketing agro?

Documente responsabilidades. Faça isso já.
Teste cenários de crise em simulações trimestrais.
Alinhe SLAs entre TI e comercial.
Construa mensagens padrão para diferentes públicos: produtores, revendas, parceiros.

Para quem quer aprofundar governança aplicada ao marketing no setor, recomenda-se revisar materiais sobre práticas de marketing específicas para o agro e como adaptar comunicações. Um bom ponto de partida é este guia prático sobre estratégias de marketing para empresas do agro: Marketing para empresas do agro.

A lição final? Liderança muda. Técnicos salvam o dia. Mas sem governança, a tempestade vem. Sem comunicação clara, o dano é maior. Sem confiança, o retorno é lento. Aprenda com as 72 horas. Planeje. Teste. Comunique. E se a crise vier, responda rápido. Simples assim. Ou quase.

Riscos e Oportunidades da Inteligência Artificial no Agro

a) Mapa de riscos

Dependência de modelos opacos: quando a revenda ou a agroindústria confia cegamente em um modelo sem entender como ele toma decisões. Falha: recomendação errada de insumo. Consequência: perda de confiança do produtor, recall de recomendações, custo financeiro.
Vieses em segmentação de produtores: dados históricos replicam desigualdades. Alguns perfis ficam invisíveis. Resultado: campanhas que deixam territórios ou grupos de produtores de fora. Menos vendas. Pior imagem.
Automação de recomendações com erros: recomendações de dose, tratamento ou calendário baseadas em modelos errados causam danos no campo. Risco operacional e legal.
Impacto em vendas e reputação: um erro amplificado por algoritmos e redes sociais vira caso público. A virada é rápida. A recuperação é lenta.
Risco de exposição de dados sensíveis: carteiras de clientes, mapas de produção, contratos. Vazamento = risco regulatório e perda de confiança.
SLA e continuidade: falha do fornecedor de IA ou interrupção do serviço prejudica campanhas sazonais. Safra perde janela. Dinheiro jogado fora.
Erro na mensuração de performance: métricas enviesadas levam a decisões erradas de investimento em mídia. Gastos mal alocados.
Dependência de terceiros sem governança: quando o fornecedor de modelos muda política de uso, modelo ou preço. Você fica refém.

Pequena pausa. Respira. Não é só teoria. A demissão temporária de um líder mostrou que governança importa, muito.

b) Cinco casos de uso de IA no agro com benefício direto ao marketing

Segmentação preditiva de produtores — usar modelos para identificar produtores com maior propensão a comprar determinado produto. Benefício: campanhas mais eficientes, menos desperdício de verba.
Recomendação automatizada de insumos — sistemas que sugerem combinações de fertilizantes e defensivos por lavoura. Benefício: oferta personalizada que aumenta ticket médio.
Otimização logística para entrega de produtos — roteirização e balanceamento de cargas. Benefício: frete menor, entrega mais rápida, maior satisfação do cliente.
Previsão de demanda por SKU e região — modelos que antecipam necessidade por tipo de semente e insumo. Benefício: menos ruptura de estoque, mais conversão nas campanhas.
Campanhas dinâmicas e escaláveis — anúncios e emails que se adaptam em tempo real ao comportamento do produtor. Benefício: escala sem perder relevância.

Cada caso gera ganho real. Mas cada caso também esconde um erro que pode custar caro.

c) Checklist de conformidade e governança para cada caso de uso

1) Segmentação preditiva de produtores

Verifique a origem dos dados. Documente fonte e consentimento.
Teste vieses: mostre resultados por região, tamanho de propriedade e gênero.
Exija explicabilidade mínima: top 5 drivers de cada segmento.
Defina limites legais e comerciais para automações de contato.
Planeje monitoramento mensal de performance e revisão de modelos.

2) Recomendação automatizada de insumos

Certifique de que modelos usam dados agronômicos validados.
Valide recomendações com agrônomos internos antes do disparo.
Mantenha trilha de decisão: por que essa dose foi sugerida.
Tenha cláusula de responsabilidade clara com fornecedores.
Teste em piloto controlado por no mínimo uma safra.

3) Otimização logística

Assegure compatibilidade com regras de transporte e restrições locais.
Monitore transferência de dados sensíveis (rotas, volumes).
Tenha plano B offline para janelas críticas de safra.
Configure SLAs e penalidades contratuais.
Faça simulações com cenários extremos (vias bloqueadas, picos).

4) Previsão de demanda

Compare previsões com histórico e com agentes locais.
Use múltiplas fontes de dados: clima, preço, feiras, comportamento.
Estabeleça limites de confiança: quando a previsão não é usada.
Integre previsões com o sistema de compras, com checagens humanas.
Audite modelos antes de grandes compras sazonais.

5) Campanhas dinâmicas e escaláveis

Defina regras claras de personalização e privacidade.
Garanta opt-out fácil para produtores.
Monitore taxa de erro na personalização (ex: ofertas irrelevantes).
Avalie impacto em reputação com métricas qualitativas.
Treine equipe de atendimento para resolver erros automáticos.

Pequeno conselho: não confie só no contrato. Teste. E teste de novo.

d) KPI sugeridos para monitorar performance e segurança

Taxa de conversão por segmento (segurança: segmentações com baixa conversão podem indicar viés).
Erro médio nas recomendações agronômicas (ex: diferença entre recomendação e validação agronômica).
SLA de disponibilidade dos serviços de IA (% uptime por mês).
Tempo médio para detecção e correção de erro (MTTR) em sistemas automatizados.
Índice de satisfação do produtor (NPS ou similar), segmentado por usuários de IA.
Taxa de cancelamento de pedidos atribuída a recomendações automatizadas.
Percentual de campanhas com revisão humana antes do disparo.
Incidentes de privacidade ou vazamento por trimestre.
Acurácia de previsão de demanda por SKU (MAPE ou RMSE).
Custo por aquisição (CAC) ajustado para canais automatizados.

Métricas devem ser rastreadas em dashboard. E revisadas com frequência.

Mini-case hipotético

Revenda Alfa atende cooperativas e médias propriedades. Quer reduzir ruptura de estoque e aumentar vendas de fertilizantes de alta tecnologia. Decidiram testar IA de previsão de demanda e recomendações para vendedores. Plano: piloto em 6 meses, 2 regiões, 40 clientes.

Cenário e custos iniciais

Implementação do modelo e integração: R$ 120.000 (consultoria e TI).
Treinamento equipe e validação agronômica: R$ 30.000.
Custo operacional mensal do serviço (modelo + infra): R$ 8.000.
Tempo até operação: 8 semanas.

Benefícios esperados (estimativa conservadora)

Redução de ruptura de estoque: de 12% para 5% na amostra. Economia anual estimada: R$ 180.000.
Aumento de conversão em ofertas personalizadas: +15% em clientes do piloto. Receita incremental anual: R$ 240.000.
Economia logística por otimização de rotas: 8% do custo. Economia anual estimada: R$ 40.000.

Riscos identificados e medidas de mitigação

Risco: recomendação errada de dosagem que afeta safra. Mitigação: validação obrigatória por agrônomo antes da oferta ao cliente; cláusula de limitação de uso; piloto limitado.
Risco: vieses na segmentação, deixando pequenos produtores fora. Mitigação: auditar segmentos por tamanho e região; incluir regra manual para amostra de 20% dos pequenos produtores.
Risco: dependência de fornecedor. Mitigação: manter exportação de modelos e dados; plano de fallback com regras heurísticas simples.
Risco: impacto reputacional por erro. Mitigação: script de comunicação e treinamento de atendimento para resposta imediata.

Resultado simulado após 12 meses (piloto rodando)

ROI direto no piloto: (180k + 240k + 40k) – (120k + 30k + (8k*12)=96k) = 350k – 246k = R$ 104.000 positivo.
Mais importante: confiança dos clientes aumentou; NPS subiu 6 pontos na amostra. Alguns erros ocorreram. Resposta rápida do time evitou crise pública.

Notas finais e lições práticas

A tecnologia entrega. Mas a governança dita se entrega bem. Simples assim. Empresas do agro costumam ter janelas sazonais. Um erro no momento certo é desastroso. Por isso: comece com piloto, exija explicabilidade, mantenha humano no loop. Teste vieses. Meça tudo. E registre decisões.

7 Insights Práticos: Importante — o Oposto Também é Verdade no Agromarketing

Se você quer aprofundar como montar campanhas e perfis de produtor, tem material prático no nosso blog sobre marketing para empresas do agro. Dá uma olhada lá, pode ajudar a conectar dados, conteúdo e campo.

Pequeno lembrete final: IA não é bala de prata. É ferramenta poderosa. Usada sem cuidado, fere vendas e reputação. Usada com governança, traz personalização, escala e vantagem competitiva. Tome cuidado. Faça certo. E vá rápido, mas não esquema.

Estratégias Práticas de Agromarketing para Após a Crise

A sala estava cheia. Ninguém dormiu direito. A notícia caiu como pedra. Três dias de incerteza. E a lição: governança importa mais que promessa tecnológica. Para quem trabalha com marketing no agro isso não é teoria. Afeta faturamento, confiança do produtor, e a operação de campo. Vou direto ao ponto. Abaixo, um guia prático e acionável para analistas e gestores implementarem hoje, com passos claros e exemplos reais de campo.

Plano em 7 passos para validar fornecedores de IA e projetos piloto

1.1. Definir objetivo comercial claro. Medir é obrigatório. Ex.: reduzir custo por lead em 25% em 90 dias. Sem meta, tudo vira vapor.

1.2. Mapear dados necessários e qualidade. Liste fontes internas e externas. Ex.: histórico de vendas por talhão, dados meteorológicos, perfil do produtor. Gere uma amostra. Peça ao fornecedor amostra de output sobre esses dados.

1.3. Checklist técnico mínimo. Pergunte: qual métrica de performance? Como tratam vieses? Como explicam decisões? Peça documentação simples. Se o fornecedor não responde, sinal vermelho.

1.4. Teste-controlado em pequena escala. Piloto com 5-10% da base, ou uma região. Duração: 30-60 dias. Controle A/B: humana vs. IA+humana. Comparem custo, taxa de conversão e satisfação.

1.5. Critérios de aceitação. Antes do piloto, defina: lift mínimo em conversão, taxa máxima de erro aceitável, SLA de downtime. Se não alcançar, cancelar ou renegociar.

1.6. Plano de mitigação para falhas. Quem desliga? Como retornar ao processo manual? Treine equipe de campo para atuar sem a IA por 48h. Documente passos.

1.7. Auditoria externa e contrato com cláusulas de responsabilidade. Peça relatório independente de confiabilidade. Contrato com penalidades por falha grave.

Modelo de governança enxuto (papéis, responsabilidade e fluxo de decisão)

O objetivo aqui: decisão rápida e responsabilidade clara. Nada de comitê eterno.

2.1. Papéis essenciais

Sponsor Executivo (Diretor Comercial ou CEO). Responsável por visão e orçamento. Decide trancas estratégicas.
Comitê Tático (3 pessoas). Lider do marketing, líder de tecnologia e gerente de operações de campo. Reúne semanalmente. Aprova pilotos e mudança de escala.
Responsável por Dados (Analista sênior). Garante qualidade, versionamento e segurança dos dados.
Engenheiro/Parceiro Técnico (ou fornecedor líder). Mantém a solução, monitora logs e incidentes.
Líder de Relacionamento (front). Pessoa que comunica produtores e revendas. Treina times de vendas.

2.2. Fluxo de decisão (simples)

Iniciativa nasce no marketing. Entrega brief para Comitê Tático.
Comitê valida objetivo e orçamento. Se ok, libera piloto de até 60 dias.
Durante piloto, relatórios semanais vão ao Sponsor.
Se critérios cumpridos, Comitê autoriza escala. Se não, reavalia ou encerra.
Em falha crítica (ex.: recomendação que cause prejuízo), líder de relacionamento dispara playbook e Sponsor decide reverter.

2.3. Responsabilidades claras em 2 frases: quem monitora, reage e comunica. Sem ambiguidade. Treine por um dia. Pratique um drill.

Template de mensagem pública para comunicar falhas ou atualizações de IA aos clientes

Use linguagem simples. Seja transparente. Assuma responsabilidade. Evite jargões.

Mensagem — modelo para enviar por email e publicar em canais oficiais:

Prezados clientes e parceiros,

Nas últimas 24 horas identificamos um problema em nossa solução automatizada de recomendações. Algumas sugestões de produtos/insumos apresentaram inconsistências em determinadas situações. Detectamos a causa e ativamos nosso protocolo de contingência.

O que aconteceu: um erro no modelo gerou recomendações fora do padrão para uma parcela dos produtores.

O que fizemos: suspendemos temporariamente as recomendações automatizadas para os casos afetados. Nossa equipe técnica isolou a origem do erro e aplicou correções. Também reativamos o atendimento humano para validar todas as recomendações.

O que você precisa saber: seus pedidos e contatos com nossa equipe continuam sem alterações. Caso tenha recebido uma recomendação e queira revisar, entre em contato com seu consultor.

Compromisso: iremos publicar um relatório com as causas e medidas preventivas em 7 dias. Pedimos desculpas por qualquer transtorno.

Contato para suporte: (inserir canal) — atendimento disponível 08h-18h.

Atenciosamente,
Equipe de Relacionamento

Adapte o tom ao público. Produtor prefere direto e curto. Revenda quer mais dados técnicos.

Táticas de agromarketing que combinam IA e canal humano

4.1. Omnicanalidade com toque humano

Faça IA orquestrar canais. Mas sempre com checagem humana nas fases críticas. Ex.: IA sugere oferta ao produtor. Antes que o pedido seja final, consultor confirma no telefone. Isso aumenta confiança e reduz erros.

4.2. Lead scoring híbrido

Crie um score que combine sinais digitais e avaliações humanas. Pontos: comportamento online, histórico de compras, visitas de campo. Ajuste pesos manualmente. Exemplo prático: se o produtor recebeu 3 campanhas e abriu email duas vezes, soma 10 pontos. Se consultor confirmou interesse, multiplica por 1,5.

4.3. Conteúdo educacional com curadoria humana

Use IA para gerar rascunhos de conteúdo técnico. Mas peça revisão de um agrônomo. Publique conteúdos passo a passo. Ensine o produtor a entender recomendações automatizadas. Isso reduz rejeição.

4.4. Cadência de comunicação adaptativa

IA detecta momento ideal para contato. O humano define exceções. Ex.: se histórico do produtor mostra abertura apenas à noite, IA agenda envio noturno; consultor pode alterar em casos especiais.

4.5. Feedback loop operacional

Colete feedback do campo sobre recomendações automatizadas. Transforme esse feedback em dados para treinar modelos. Rotina: relatório semanal do time de campo, com 10 exemplos de acertos e 10 de erros.

Métricas de confiança do cliente e como medir taxa de aderência a recomendações automatizadas

5.1. Métricas de confiança (sugestões)

Net Trust Score (NTS): pesquisa curta pós-interação. Nota de 0 a 10 sobre “confiança na recomendação”.
Taxa de Confirmação Humana: % de recomendações que foram validadas por consultor antes do envio final.
Tempo de Resposta ao Incidente: tempo médio entre detecção de problema e comunicação ao cliente.
Índice de Repetição de Compra após recomendação: mede se produtor seguiu recomendação e repetiu compra em 90 dias.
Taxa de Reclamação por 1000 interações: quantas reclamações por mil recomendações.

5.2. Como medir taxa de aderência a recomendações

Defina a ação esperada. Ex.: compra do produto recomendado ou ajuste de adubação executado.
Instrumente pontos de medição. Use integração entre CRM e ERP para verificar compras ligadas às recomendações.
Acompanhe no campo. Consultor registra se o produtor seguiu as instruções. Um registro simples já melhora muito a medição.
Cálculo: adherência = (número de produtores que seguiram / número de produtores que receberam recomendação) × 100.
Segmente por canal, tipo de recomendação e região. Isso revela padrões e vieses.

5.3. Indicadores de saúde da IA

Drift de modelo: variação de performance mês a mês.
Taxa de intervenção humana: quanto da operação precisa de revisão humana.
Custo por falha evitada: mensurar valor econômico de evitar erros.

Práticas rápidas e urgentes para os próximos 90 dias

Realizar auditoria de fornecedores e contratos com cláusulas de responsabilidade. Comece hoje. Não deixe para depois.
Montar e treinar o Comitê Tático e o playbook de falhas. Faça drill em 30 dias.
Lançar piloto controlado com lead scoring híbrido e monitoramento de aderência. Prazos curtos. Métricas claras.

Pequena história para fechar (sem enrolar)

Um gerente de marketing num distribuidor aplicou esse roteiro. Fez piloto em duas regiões. Metade dos produtores recebeu recomendações apenas por IA. A outra metade recebeu validação de um consultor. Resultado: taxa de conversão 18% maior com validação humana. E a confiança? Subiu. O relacionamento durou. Aprenderam a lição sem quebrar nada.

Se quer um ponto de partida prático, veja nosso material sobre marketing para empresas do agro: guia prático para equipes.

Nada aqui é mágico. É trabalho duro. É disciplina. E é respeito ao produtor. Faça isso com urgência.

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Sobre

Mentoria com Ben Martin Balik: programa intensivo para analistas e gestores de agromarketing que inclui diagnóstico de maturidade digital, plano de implementação de IA alinhado à governança, templates prontos de comunicação de crise, e três sessões de mentoria individual para adaptar ações ao seu negócio. Ideal para agrotechs, revendas, lojas de maquinário, indústrias de insumos e agroindústrias que querem reduzir riscos e escalar campanhas com inteligência artificial.