Branding sintético: o risco da dependência em IA e da homogeneidade
O que vale mais, a imperfeição humana ou a “perfeição” homogênea na construção e gestão de marcas?
Paulo Lima
Dia desses um cliente de longa data me chamou para discutir um reposicionamento de sua marca. Ele contou os desafios atuais desde nosso último trabalho e mandou uma tela de uma landing page com suas ideias feita provavelmente no lovable com todas as defesas de comunicação e textos também produzidas, provavelmente, pelo ChatGPT.
Ele é um empreendedor nato. Tem muita visão de negócio e de mercado, criou seu negócio do zero e agora enxerga na IA uma chance de tangibilizar rapidamente suas ideias.
Ele me procurou porque sabia que aquilo era só um exercício individual, mas que seria importante termos um processo mais completo de estudo para o reposicionamento. Mas nos últimos anos (ou meses), sabemos que nem todos tem este pensamento. Este caso registrou para mim um cenário perfeito do risco que a comunicação de marca num âmbito mais global está tomando: o branding sintético e a comunicação homogênea.
Branding sintético ou terceirizar toda a estratégia de marca (ou negócio) para a IA
Quando pensamos na produção estratégica e criativa, obviamente a IA potencializou processos e também o desenvolvimento. Mas isso tem um preço: nós reduzimos tempo e as imperfeições, mas com isso também a autenticidade.
Antes de tudo, branding nasce do repertório, valores e ponto de vista de quem criou a marca. E sua tangibilização passa muito pelos recursos disponíveis. Num passado recente, o que era disponível poderia não gerar uma comunicação tecnicamente perfeita para todas as marcas, mas ainda sim elas eram autênticas.
O acesso à inteligência artifical aumentou a similaridade lexical, semântica e de estilo. Hoje, democratizamos os textos bem escritos, fotos teoricamente melhores ou landing pages bem estruturadas com pouquíssimo recurso. Mas isso também custou a homogeneização como este prato de comida:
Pratos do ifood representam bem esta reflexão. Há alguns anos, o ifood era repleto de fotos imperfeitas produzidas com baixa iluminação ou produção, mas ainda sim elas eram reais e contavam uma história daquele restaurante. Hoje, fotos simétricas invadiram as opções do seu almoço, mas elas se tornam parecidas demais ou sintéticas demais.
Parece óbvio o problema quando mostramos essa foto, mas você já parou para pensar que a percepção do seu público pode ser exatamente a mesma quando lê um post da sua marca com todos os vícios de linguagem da IA?
E é aqui que mora uma das reflexões deste texto:
O que vale mais, a imperfeição humana ou a “perfeição” homogênea?
Mas então, onde e como a IA entra na construção e gestão da marca?
O uso da IA demanda repertório na tarefa. Inclusive, quando é bem executada, a IA amplia este repertório, a velocidade e capacidade de exploração. Quando não é, a marca pode até ficar com cara de publicidade: consistente, limpa e eficiente; mas também pode ficar totalmente vazia de singularidade.
Nenhuma IA cria diferenciação de marca sozinha (pelo menos ainda). Mas ela pode te ajudar a explorar cenários, contextos e caminhos potenciais. Lembre-se que você é o humano da relação, então se você terceirizar todo o processo cognitivo, estratégico e criativo para a IA, a chance dela criar um sistema pasteurizado é muito grande.
Em projetos de estratégia, eu diria que a IA funciona mais como uma amplificadora de uma direção autoral do que como substituta dela.
Para times de branding e marketing, mas também fundadores (as) e empreendedores (as) que estão usando a IA no dia a dia para suas marcas, compartilho aqui um checklist (básico) com insights que podem ajudar no uso mais eficiente da IA em projetos ou mesmo tarefas diárias de estratégia e comunicação de marca:
Primeiro de tudo, alimente a IA com dados proprietários: antes de pedir caminhos, ideias ou recomendações, dê contexto. Inclua entrevistas com diferentes públicos, dados de CRM, aprendizados de pesquisas próprias, registros de atendimento, histórico da marca e, quando houver, documentos de estratégia e identidade verbal. Quanto melhor o repertório de entrada, menos genérica tende a ser a resposta. | Em casos que envolvam dados sensíveis, é essencial discutir governança de IA com o time de TI, definindo políticas de uso, segurança e privacidade.
Invista muito na exploração: antes de pedir ideias de posicionamento ou discutir diferenciais, trabalhe com a IA para explorar o contexto. Por exemplo, a IA vai potencializar seu desk research com fontes atuais e diversas sobre os temas que você precisa explorar e pode contribuir para um benchmarking profundo e muito inspirador se você souber direcionar os caminhos de estudo.
Divergência pela IA vs. Convergência pelo humano: Um conceito interessante é pensar que a divergência pode ser potencializada pela IA, enquanto a convergência é contigo. Ou seja, traga tensão com diversidade de perspectivas para os prompts exploratórios, mas na hora de gerar intersecção de dados e identificar padrões, use muito a sua experiência e conhecimento.
Personas sintéticas: se você não tem dado algum do consumidor e nem verba para investir em pesquisa, trabalhar com personas sintéticas pode ser um bom caminho. Ao invés de usar prompts básicos do tipo “quais diferenciais são relevantes para minha marca?”, você pode:
Criar um prompt simulando uma persona com as características de um perfil de público
Gerar um roteiro a partir dos dados e hipóteses do desk
Pedir para a IA aplicar este roteiro simulando uma pesquisa quantitativa ou qualitativa com estas personas sintéticas
Transcrição, tabulação e insights de pesquisa: A IA pode acelerar etapas importantes de pesquisa, especialmente na transcrição de entrevistas, organização de respostas abertas, tabulação de dados qualitativos e identificação de padrões. Em vez de substituir a análise estratégica, ela ajuda a reduzir o tempo operacional do projeto, permitindo que o time concentre mais energia na leitura dos dados, na interpretação dos comportamentos e na transformação dos achados em insights relevantes para decisões de marca e negócio.
Roteiros e estrutura de projeto de pesquisa: a IA pode auxiliar na construção de roteiros e estruturas de projetos de pesquisa, ajudando a organizar hipóteses, objetivos, perguntas, blocos temáticos e critérios de análise - mas use como ferramenta, sem terceirizar tudo.
Defina a direção visual antes de gerar imagens: em vez de simplesmente pedir uma imagem, alimente a IA com referências de estilo, enquadramento, iluminação, composição e atmosfera. Sempre que possível, inclua fotos reais do produto, da embalagem, dos materiais e dos códigos visuais da marca. Isso ajuda a reduzir imagens genéricas e aumenta a consistência entre o resultado gerado e a identidade da marca.
Defina a direção verbal antes de gerar textos: antes de pedir legendas, títulos ou manifestos, estabeleça o tom de voz, o território de palavras, os termos que devem ser usados e os que devem ser evitados. Inclua também lemas proprietários, narrativas centrais, mensagens-chave e exemplos de textos já aprovados. Isso ajuda a IA a escrever com mais consistência, reduzindo respostas genéricas e aproximando o conteúdo da identidade verbal da marca.
Este é só o começo, poderíamos discutir muitas formas de usar a IA para construir marcas.
Mas o objetivo aqui é pensarmos na IA como matéria prima, não um destino final. Só assim ela passa a ser uma aliada, sem deixar tudo com cara de prato de arroz e feijão sintético.
Lembre-se que branding é justamente sobre singularidade e que abraçar as imperfeições e até contradições da marca pode ser o que irá diferenciá-la.
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