Quando todo mundo pode criar, o que diferencia uma marca?
Quem trabalha com produção de conteúdo já percebeu uma mudança importante na rotina. Um briefing pode virar uma primeira versão de texto em segundos, uma ideia pode ser adaptada para diferentes formatos rapidamente e tarefas que antes consumiam horas passaram a ocupar uma fração desse tempo.
Eu vejo esses ganhos diariamente na produção de conteúdo. A Inteligência Artificial (IA) trouxe velocidade, ampliou possibilidades de pesquisa e tornou algumas etapas muito mais eficientes. Ao mesmo tempo, quanto mais utilizamos essas ferramentas, mais evidente fica uma questão: se todo mundo tem acesso à mesma tecnologia, a tecnologia dificilmente será o que vai diferenciar uma marca.
Os números ajudam a dimensionar essa transformação. Uma análise da NP Digital realizada com 500 empresas mostra que o volume indexado de conteúdo produzido por IA saiu de praticamente zero em 2021 e chegou a 42 pontos em 2025, enquanto o conteúdo produzido por humanos passou de 100 para 58 no mesmo período. Para 2026, a projeção indica uma inversão, com 56 pontos para conteúdos de IA e 44 para produções humanas.
Esse crescimento muda bastante a discussão sobre conteúdo. Produzir em escala já é uma possibilidade acessível para muito mais empresas. O desafio está em decidir o que vale a pena produzir, por que aquele conteúdo precisa existir e o que a marca tem a acrescentar sobre o assunto.
Produzir mais não resolve a disputa por atenção
A IA reduziu o tempo entre uma ideia e sua execução. Na rotina de uma equipe de marketing, isso significa pesquisar assuntos com mais agilidade, organizar informações, explorar abordagens, adaptar materiais para diferentes canais e analisar volumes maiores de dados.
Esse ganho de produtividade é importante e deve ser aproveitado. Só que ele também está disponível para o concorrente, para o criador de conteúdo e para praticamente qualquer empresa que esteja disputando a atenção do mesmo público.
É por isso que tenho insistido cada vez mais em um ponto dentro da produção: volume não pode ser confundido com estratégia. Um calendário cheio pode cumprir uma frequência de publicação e, ainda assim, dizer muito pouco sobre a marca.
Pense em um restaurante que precisa divulgar seu happy hour. Em poucos segundos, uma IA consegue gerar dez legendas falando sobre “bons momentos”, “drinks especiais”, “experiências inesquecíveis” e “o lugar perfeito para reunir os amigos”. O problema é que o “restaurante da esquina” consegue gerar exatamente as mesmas dez legendas.
Agora, se a produção parte dos pratos mais pedidos, do perfil das pessoas que frequentam o espaço, das histórias que acontecem ali, dos diferenciais do cardápio, das avaliações dos clientes e da experiência real do estabelecimento, temos outra matéria-prima. A IA continua acelerando o processo, mas o conteúdo começa em algo que pertence àquela marca.
Afinal, conteúdos produzidos por IA funcionam?
Essa é uma pergunta que aparece bastante quando falamos sobre o tema e, na minha visão, tentar respondê-la apenas com “sim” ou “não” empobrece a discussão.
Pesquisas recentes mostram justamente essa complexidade. Estudos vêm encontrando bons resultados para conteúdos produzidos com apoio de IA em determinadas situações, inclusive em aspectos relacionados ao engajamento e chamadas para ação (CTA). Outros trabalhos apontam impactos na percepção de autenticidade quando o consumidor entende que a tecnologia substituiu a participação humana no processo.
Isso reforça algo que observo na prática: a ferramenta utilizada não determina sozinha a qualidade do conteúdo. Um texto escrito integralmente por uma pessoa pode ser genérico, previsível e pouco relevante. Da mesma forma, um conteúdo desenvolvido com apoio de IA pode partir de pesquisa, dados próprios, conhecimento técnico e uma excelente estratégia.
A pergunta que considero mais produtiva, portanto, não é “esse conteúdo foi feito por uma pessoa ou por IA?”. É entender quais informações orientaram sua construção, qual objetivo ele atende e se existe alguma perspectiva própria sendo acrescentada à conversa.
Se todos têm a mesma ferramenta, o repertório ganha valor
Duas empresas podem utilizar exatamente o mesmo modelo de IA e chegar a resultados completamente diferentes. É aqui que, para mim, está uma das discussões mais interessantes sobre o futuro da produção de conteúdo.
Cada empresa acumula um repertório que nenhuma ferramenta possui sozinha. São conversas com clientes, dúvidas recebidas pelo comercial, problemas resolvidos pela equipe, dados da operação, erros, acertos, opiniões dos especialistas, histórias e uma determinada maneira de enxergar o próprio mercado.
Imagine duas empresas de contabilidade produzindo um artigo sobre erros financeiros cometidos por pequenos negócios. A primeira pede à IA: “liste os dez principais erros financeiros das empresas”. Provavelmente receberá uma resposta correta e bastante parecida com centenas de conteúdos disponíveis na Internet.
A segunda conversa com seus contadores, analisa as dúvidas que mais chegaram nos últimos seis meses, identifica os erros que efetivamente encontrou entre seus clientes e utiliza a IA para pesquisar, organizar e estruturar esse conhecimento. A tecnologia utilizada pode ser exatamente a mesma… o conteúdo dificilmente será.
É esse tipo de matéria-prima que tenho chamado de repertório de marca. Quanto mais conhecimento próprio conseguimos colocar no processo, menor a chance de terminar com um conteúdo que poderia ter sido publicado por qualquer concorrente.
Autenticidade também passa pela participação humana
Defendo o uso da IA na produção de conteúdo, mas existe um limite importante nessa relação. Para mim, utilizar a ferramenta como apoio é muito diferente de entregar a ela todo o processo de criação de um texto. Quando isso acontece, corremos o risco de trocar pensamento, repertório e autoria por uma produção eficiente, porém cada vez mais parecida com aquilo que já está sendo publicado.
Na prática, há muitas etapas em que a tecnologia pode contribuir. Podemos usar IA para apoiar pesquisas, organizar grandes volumes de informação, explorar possibilidades de pauta, encontrar relações entre dados ou adaptar um conteúdo já construído para outros formatos. O ponto é que a ideia, o argumento e a direção precisam partir de quem conhece o negócio e entende o que aquela marca realmente tem a dizer.
Um especialista pode, por exemplo, utilizar a IA para organizar os principais pontos de uma entrevista, mas a análise apresentada no artigo precisa carregar sua experiência. Uma empresa pode recorrer à ferramenta para estruturar os dados de um case, enquanto a interpretação dos resultados deve partir de quem acompanhou o projeto e conhece suas particularidades.
É justamente essa participação que ajuda a preservar a autoria e a identidade. Quando terceirizamos toda a produção para a IA, também terceirizamos parte do raciocínio que deveria tornar aquele conteúdo próprio. Para mim, a tecnologia funciona melhor quando amplia a capacidade de quem produz, sem ocupar o lugar de quem pensa, interpreta e escreve.
A IA também escala conteúdo ruim
Esse talvez seja um dos pontos que mais me preocupam quando observo o uso da tecnologia na produção de conteúdo.
A IA potencializa aquilo que colocamos nela. Uma empresa com uma estratégia bem definida pode ganhar produtividade. Uma empresa sem clareza de posicionamento também consegue produzir muito mais rápido, só que passa a escalar a própria falta de direção.
Uma marca que ainda não definiu seus territórios de conteúdo pode preencher um calendário inteiro em poucos minutos. Uma comunicação genérica consegue gerar dezenas de variações. Uma pauta sem objetivo pode se transformar em post, artigo, e-mail, roteiro e carrossel com enorme eficiência. A quantidade aumenta. A construção de marca, nem sempre.
Por isso, antes de perguntar qual ferramenta utilizar ou qual prompt produzirá o melhor resultado, existem questões mais importantes para uma equipe de conteúdo: quais assuntos queremos ocupar? O que sabemos sobre eles? Quais experiências podemos compartilhar? Que percepção queremos construir? E o que temos a acrescentar que ainda não está sendo repetido pelo mercado?
Quando essas respostas existem, a IA encontra um direcionamento muito mais rico para trabalhar.
O trabalho de conteúdo começa antes do prompt
Na SD3, temos incorporado IA a diferentes etapas da rotina, e seria pouco coerente defender que uma equipe de comunicação deveria ignorar os ganhos que essas ferramentas oferecem. Pesquisa, brainstorming, organização de informações, análise de dados, exploração de pautas e adaptação de formatos são algumas das possibilidades que já fazem parte desse processo.
Só que produzir conteúdo estrategicamente continua exigindo etapas que acontecem antes de qualquer prompt. Precisamos entender o negócio, conhecer o público, conversar com especialistas, analisar concorrentes, identificar oportunidades, acompanhar comportamento, olhar para dados e definir quais territórios aquela marca realmente pode ocupar.
É esse trabalho que alimenta planejamento de conteúdo, SEO, GEO, mídia e construção de autoridade. A IA entra para ampliar nossa capacidade de execução e análise, enquanto a estratégia determina em que essa capacidade será aplicada.
Para quem trabalha diariamente com produção de conteúdo, talvez essa seja uma das mudanças mais importantes trazidas pela IA: quanto mais fácil fica produzir, mais importante se torna ter algo relevante para dizer.
Ferramentas continuarão evoluindo, e provavelmente criaremos ainda mais conteúdo nos próximos anos. Nesse ambiente, não acredito que marcas fortes sejam necessariamente aquelas que produzem mais ou que utilizam a tecnologia mais recente.
São aquelas capazes de transformar conhecimento próprio em comunicação reconhecível. A IA pode ajudar a fazer esse conhecimento chegar mais longe, em mais formatos e com mais eficiência. O repertório que sustenta tudo isso continua sendo construído por pessoas, experiências e decisões que pertencem à própria marca.
Esse é um tema que ainda tem muito espaço para discussão e pesquisa. Para quem quiser aprofundar a leitura, deixo abaixo os estudos e dados que usei como referência para este artigo:
https://neilpatel.com/marketing-stats/rise-of-ai-generated-content
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0969698923004411
Francine Wagner
Coordenadora de Marketing da SD3 | Especialista em produção de conteúdo, marketing e mídias digitais