Claude está com um baita hype: você vê em todo lugar e, quando conversa com colegas, percebe que quase todo mundo está testando. A gente acha que é por um motivo simples: para muita gente (incluindo nós), ele traz uma sensação nova para um modelo de IA — parece diferente, mais “usável”. Não só para “trocar ideias”, mas para produzir entregáveis, manter contexto e sustentar conversas longas sem perder coerência. Por isso ele aparece em demos, times de produto e, cada vez mais, em marketing.

Parte do barulho vem do que empurra qualquer onda de IA: curiosidade + FOMO + comparações (“é melhor do que ChatGPT, Gemini, Perplexity?”). Mas também existe um motivo mais prático: Claude está ganhando adoção porque encaixa bem em fluxos de trabalho onde o output final não é “texto”, e sim decisões, documentação e ativos que alguém precisa editar, aprovar e executar.

O hype em torno do Claude também vem da qualidade para trabalhar com contexto e do seu enfoque de “workspace” (como Projects e Artifacts), que facilita sair de uma conversa e chegar a um entregável editável.

O que é Claude (Anthropic) e que problema ele resolve

Claude é uma família de modelos de linguagem que transforma instruções em texto, análises e conteúdo estruturado. Em uma empresa, o problema que ele resolve não é “gerar conteúdo mais rápido”, e sim reduzir fricção em tarefas cognitivas e aumentar consistência: menos trabalho manual repetitivo e mais foco em decisões.

Como Claude funciona na prática

Modelos Claude: Opus, Sonnet e Haiku

Claude é oferecido como uma família de modelos com diferentes trade-offs de custo, velocidade e qualidade (por exemplo, Opus, Sonnet, Haiku). Assim como em outras IAs, um critério prático é usar modelos mais rápidos e baratos para rascunhos/variações e reservar os mais fortes para análises profundas, sínteses complexas ou tarefas em que o custo do erro é alto.

Projects e Artifacts: por que isso muda o uso em times

Artifacts (artefatos) são módulos que permitem gerar peças “standalone” em uma janela separada: documentos, tabelas ou materiais prontos para editar e compartilhar. Em termos operacionais, isso move o uso de “pensar no chat” para “produzir entregáveis”.

Para times de marketing, isso ajuda muito a padronizar: briefs, matrizes de experimentos, roteiros, landing pages, FAQs e templates internos.

Skills: como eliminar a inconsistência e transformar Claude em sistema

O problema mais comum quando um time começa a usar Claude não é a qualidade do output — é a inconsistência. Um dia o resultado sai ótimo e, no outro, você precisa reexplicar contexto, critérios e formato. É aí que entram as Skills.

Skills são recursos reutilizáveis (pacotes de instruções e, às vezes, scripts e recursos) que dão ao Claude uma “memória operacional” para executar tarefas com os seus padrões: workflow, contexto, boas práticas e critérios. Diferente de um prompt solto, uma Skill é carregada quando faz sentido e reduz a necessidade de repetir as mesmas regras em toda conversa.

Para um CMO ou founder, isso é a diferença entre “uma ferramenta que eu uso quando lembro” e “parte do sistema de trabalho”: menos prompt wrangling (briga com prompts), mais resultados previsíveis. A própria Anthropic posiciona isso como um caminho para o Claude trabalhar com padrões organizacionais (por exemplo, formatos e regras ao gerar documentos).

Um ponto importante: Skills podem introduzir risco se você usar Skills não confiáveis ou mal desenhadas (como qualquer extensão que executa ações). O ideal é tratar como software: revisão, controle de fontes e permissões.

Claude Code e Claude Cowork: automação real (dev e não-dev)

Claude Code é um assistente/agente voltado para trabalho com código: entende projetos completos e ajuda a construir, corrigir e automatizar tarefas técnicas.

Mas para times de Growth, Ops ou Marketing que não querem viver no terminal, o conceito-chave é Claude Cowork: um sistema “agentic” pensado para trabalho de desktop e tarefas multi-step (documentos, arquivos, pesquisa, relatórios) com uma experiência simplificada para perfis não técnicos. Na prática, Cowork é desenhado em torno do outcome (resultado), não do prompt.

Exemplos de como a gente usa na Boomit

  • Revisão de e-mails e organização do inbox com critérios (prioridade, urgência, responsáveis).
  • Bitácoras de otimizações a partir de conversas no Slack: transformar threads em decisões, tarefas e aprendizados (o que mudou, por quê, o que esperamos ver nas métricas). (Aqui o Cowork brilha quando integra fontes e entrega um documento final.)
  • Lembretes de pendências a partir de atas/transcrições: transformar notas “bagunçadas” em ações, owners e datas; e produzir relatórios ou apresentações a partir desses insumos.

Onde Claude gera mais valor em marketing, growth e performance

1) Research e estratégia: de “ideias” para ângulos defendíveis

Claude performa melhor quando você alimenta com insumos reais: notas de vendas, objeções, claims permitidos, capturas de concorrentes e restrições do negócio (muito comum em fintech). Com isso, dá para usar para:

  • Mapear mensagens por segmento (ex.: crédito vs investimentos vs pagamentos).
  • Transformar objeções em FAQs e mensagens de confiança.
  • Propor estruturas de landing por intenção (não por “criatividade”).

O diferencial é que o output final não seja “texto bonito”, e sim um conjunto de hipóteses testáveis.

2) Criatividade para performance: volume com controle

Claude é útil para produzir volume sem perder consistência se você usar como editor:

  • Briefs com constraints: o que prometer, o que evitar, qual evento otimizar.
  • Matriz de ângulos: dor → mecanismo → prova → CTA.
  • Variações por canal: Meta, TikTok, Search, UAC (mantendo a ideia central).
  • QA de copy para evitar absolutismos ou claims arriscados (crítico em finanças).

Na prática, isso reduz idas e voltas e acelera iteração criativa.

3) Operação de Paid + Analytics: clareza para decidir

Como a gente sabe, em performance (e ainda mais em serviços financeiros), o caro não é só o CPC (custo por clique). É decidir com dados ruins.

Claude pode ajudar a documentar critérios e checagens típicas:

  • Naming consistente em campanhas e conjuntos.
  • Regras de UTM (parâmetros de tracking).
  • Checagem de coerência entre eventos e reporting.
  • Rascunhos de queries ou validações que um analista/dev revisa depois.

Além disso, recentemente a Meta lançou AI Connectors (open beta), que conectam contas do Meta Ads com ferramentas de IA compatíveis (incluindo Claude) usando MCP (Model Context Protocol). A promessa é forte: perguntar em linguagem natural sobre performance, diagnosticar erros, extrair insights e, potencialmente, executar ações de gestão sem exportar CSVs ou montar relatórios manualmente.

Isso gera muito entusiasmo, mas também incerteza. Mesmo sendo uma integração “oficial”, ainda roda em sistemas com controles antiabuso e detecção de comportamento automatizado. Ou seja: ser oficial não significa que seja impossível acionar restrições se o comportamento parecer arriscado (por exemplo, mudanças demais em pouco tempo, edições em massa, padrões repetitivos). Nosso conselho é usar primeiro como camada de análise e estruturação, testar bastante e só depois explorar execução — com cuidado extremo, limites claros e revisões frequentes para evitar qualquer tipo de banimento.

O ponto mais importante para performance: Claude pode acelerar, organizar e sugerir, mas a direção continua sendo sua. Inspiração, critério de negócio e controle (orçamento, risco, aprendizado) seguem humanos. Se você deixa operar “autônomo”, é muito fácil sair do controle.

Erros comuns / O que evitar

  • Usar Claude como fonte factual sem validar. Se você for citar specs, pricing ou capacidades, use fontes oficiais.
  • Não colocar limites (especialmente em indústrias reguladas). Sem constraints, pode sugerir claims agressivos ou ambíguos.
  • Otimizar por output, não por decisão. Mais copies não melhoram ROAS (retorno sobre gasto com anúncios) sem hipóteses claras e medição.
  • Colocar informação sensível sem política. Defina que dados podem ser colados e como anonimizar.
  • Não documentar aprendizados. Se o time não registra o que testou, por quê e o que aconteceu, a IA só acelera o caos.
  • Implementar automação (Cowork / conectores) sem controle humano. Integrações e agentes são ótimos para eficiência, mas sem limites (o que pode mexer, quando, em que ritmo e quem aprova) uma otimização pode virar incidente operacional.

Conclusão

Claude pode ser uma vantagem real se você usar como ferramenta de produção e padronização — não como “chat para ideias”. Para CMOs e founders, a pergunta certa não é “é melhor do que outras ferramentas?”, e sim: em que parte do sistema de Growth ele reduz fricção e melhora a qualidade de execução? Uma vez que você responde isso, o resto é integrar na operação junto com as ferramentas que você já usa no dia a dia.