*Por Pedro Neves Jr.

A I.A. trouxe-nos muita capacidade de construção, de escrita, de velocidade para geração de conteúdo. Pessoas que antes não se imaginavam estruturando um texto, agora se aventuram e até discorrem bem sobre os assuntos e muito disto veio apoiado pela Inteligência Artificial.

O “cheiro” de IA no texto

Não é incomum notarmos traços de I.A. nas frases que lemos, em diversas fontes, inclusive aqui, nas newsletters e artigos que costumamos apreciar.

Você lê e ‘sente’ que tem máquina por trás daquelas frases padronizadas, provocações de mesma natureza, o tom polido que permeia boa parte das construções de parágrafos.

Inclusive, até percebemos frases legitimamente humanas, mas que seguem as mesmas regras de construção, porque parece que uma ‘trend’ foi criada, e falar ou escrever diferente pode parecer pouco atraente para os leitores atuais ou desatualizado.

Aceleração da criatividade pessoal e homogeneidade coletiva

Usar a inteligência artificial para produzir textos bem elaborados e estruturados não é ruim e este artigo não tem a pretensão de dizer que vale a pena evitar o uso dela para a construção de conteúdo. Só o fato de que IA destravou um conjunto maior de pessoas, que passaram a aceitar que podem escrever e que possuem capacidade, potencializada com IA, para compartilhar seus pensamentos e opiniões, já é um grande avanço, porque instrumentaliza de uma forma democrática estas pessoas, aumentando a diversidade do que se escreve, das perspectivas de quem pode trazer nos textos um pouco do que experiencia.

Porém as histórias geradas com IA ficam mais parecidas entre si.

Em 2024, Anil R. Doshi e Oliver P. Hauser escreveram sobre isto, num artigo para Science Advances, nos fazendo pensar que há ganhos para quem escreve e há certo ganho coletivo, pela fartura de conteúdo gerado, mas há perda na padronização ou pasteurização daquilo que é produzido.

Daí vem um questionamento que permanece dois anos depois do estudo, evoluímos tanto nesta velocidade e quantidade de produção, que vale a pena o ônus da padronização?

Durante a copa do mundo tivemos uma padronização visível e perceptível a todos, quando vimos diversas marcas de chuteiras adotarem a cor rosa, como forma de ampliar a visibilidade, por conta do contraste visual com o verde do campo.

Numa analogia, as marcas avaliaram que uma solução para ampliar o destaque seria o contraste rosa x verde, porém quando muitas marcas fizeram o mesmo, o que deveria ser um diferencial se tornou um padrão.

Será que poderemos cair na mesma armadilha, com o uso da I.A ?

Outros estudos a respeito

Em junho de 2025 o Instituto Max Planck publicou no The Verge, uma análise a respeito do vocabulário utilizado em vídeos acadêmicos e constataram que o uso de determinadas palavras, influenciadas pelo ChatGPT aumentou em 51%. Demonstrando a influência da I.A. não somente no que escrevemos, mas também na forma como falamos.

Uma publicação mais recente, de março de 2026 – PNAS Nexus, destacou o resultado de testes a respeito da criatividade com uso de LLMs , destacando que em consonância com trabalhos anteriores, demonstramos que os LLMs igualam ou superam o desempenho de humanos em tarefas padrão de criatividade. No entanto, essa descoberta de criatividade individual é enganosa, pois as respostas do LLM a estímulos criativos são muito mais semelhantes entre si do que as respostas humanas. Alterar o estímulo do sistema LLM para incentivar maior criatividade aumenta ligeiramente a variabilidade de resposta entre LLMs, mas as respostas humanas ainda são mais variáveis. Esse resultado replica, apoia e amplia observações anteriores de homogeneidade induzida por LLM.

A criatividade humana se tornando luxo, na era do ‘slop’

Com toda esta nossa convivência entre a nossa criatividade humana, potencializada pela I.A. e o uso puro de I.A., vemos uma valorização ascendente daquilo que é original, autêntico e produzido com esforço, intenção e experiência vivida.

Mês passado ( Julho/2026 ) o Linkedin começou a liberar um ‘botão’ para que os usuários denunciassem “AI Slop” – a enxurrada de conteúdo genérico, produzido em massa por I.A.

Google também destaca em seu material a respeito de ranqueamento de conteúdo que busca recompensar conteúdos de alta qualidade, com o conceito E-E-A-T ( Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade), que faz com que dados autênticos e inéditos tenham mais destaque que os gerados por I.A.

Ainda acompanhamos outro movimento no mercado: A valorização dos livros que foram escritos antes de 2022, por dois motivos:

1) Para alimentar a I.A. de forma legítima
2) Por conta de um conteúdo original e elaborado, que diverge de muitas publicações em massa feitas pela I.A. na atualidade

Plataformas como Amazon passaram a adotar limite de número de obras que um autor pode publicar por dia, para atenuar o efeito de publicação em massa.

Em um caso citado pelo Washington Post mostrou que um livro técnico levou mais de um ano para ser produzido por seu autor. Poucas semanas após o lançamento, uma obra muito semelhante, criada com auxílio de I.A. e com título praticamente idêntico, já estava disponível para venda.

Como aproveitar a produtividade da I.A., sem perder a autenticidade ?

Sabemos que não temos como retroceder. Na produção de conteúdo, cabe-nos usar e acelerar nosso trabalho, mas precisamos conciliar isto com algumas boas práticas que vão apoiar na manutenção da autenticidade e ética, no uso da I.A.

1. Escreva a tese antes do prompt: Chegue à IA com o argumento central já definido; use-a para estruturar, buscar fontes e desafiar, não para iniciar a ideia. Pode-se iniciar com um texto livre, com suas ideias despejadas, pedindo a assistência para colocar em ordem o conteúdo que é seu.
2. Alimente com o que só você tem: Casos que você conhece, números que você viu ocorrer, vivências de cliente que possam ser compartilhadas são únicas. Abuse da inserção de conteúdo que a I.A. não consegue obter.
3. Avalie versões: Solicite pontos de vista diferentes (estudos mostram que “personas” diversas de IA reduzem a homogeneização). Teste algumas teses que você conhece – de literatura confiável – e verifique como a IA discorre sobre o trecho, avalie a possibilidade de distorções também.
4. Reescreva no seu jeito: Aproveite o rascunho da IA e use seu tom de escrita/fala. O polido da I.A. é a sua forma de escrever? Traga para o seu lugar de comunicação.
5. Desconfie do perfeito: Se o texto saiu impecável de primeira, provavelmente é o mais homogêneo e parecido com o que outros produzirão.
6. Aproveite da correção de formação de frases e gramática: Erros na construção de frases podem ser facilmente corrigidos com o uso das ferramentas e não podem ser desprezados. Seu conhecimento da língua onde está sendo produzido também é fundamental.
7. Seja transparente: Marcar o que foi assistido por IA não é fraqueza — é o novo selo de credibilidade.
8. Cultive atividades fora do algoritmo: Leitura analógica, conversas, escrita à mão. Diversidade cognitiva se alimenta de fontes e experiências que a IA não replica.

Efeitos no mundo corporativo

Não podemos negar que no mundo corporativo o uso de I.A. pode acelerar a produtividade pessoal de forma muito positiva. Mas precisamos fazer um paralelo a respeito da produção de textos, livros e vídeos com o que utilizamos para soluções no mundo corporativo.

Será que estamos todos encontrando as mesmas soluções, aplicando I.A. na estratégia, sem uma real colaboração de cognição humana?

Todos chegaremos às mesmas respostas e adotaremos de forma homogênea as chuteiras rosas?

O mercado global de tecnologia vive uma mudança estrutural profunda, marcada pela aliança em massa entre as gigantes da consultoria estratégica (como McKinsey, BCG e Accenture) e as principais desenvolvedoras de Inteligência Artificial (como OpenAI e Google).

A OpenAi firmou parceria com quatro gigantes globais: Accenture, McKinsey & Co., Boston Consulting Group (BCG) e Capgemini.

McKinsey & Google Cloud: As duas empresas lançaram o McKinsey Google Transformation Group, unindo os modelos multimodais Gemini à expertise de negócios da consultoria.

Isto demonstra como a solução técnica (o motor de inteligência artificial) não consegue resolver sozinha problemas complexos que envolvem culturas organizacionais, fluxos de trabalho e processos humanos.

A última milha é humana, não basta ‘perguntar’ para a I.A. qual seria a solução para um determinado desafio.

A eficiência real não vem da inteligência do modelo de linguagem, mas de como ele é contextualizado no mundo real.

Este assunto específico de Consultoria com I.A. ainda evoluirá bastante e pode gerar outras discussões e artigos.

Fontes:
Professional artists viewed as more creative than AI programs
Large language models are homogeneously creative | PNAS Nexus | Oxford Academic
You sound like ChatGPT | The Verge
https://exame.com/inteligencia-artificial/explosao-de-livros-escritos-por-ia-desafia-editoras-e-plataformas-de-venda/

*Pedro Neves Jr é sócio e CO-CEO Davinci Consulting & Tech, Conselheiro Consultivo Estratégia, Tecnologia e Inovação e Professor Pós-Tech FIAP. Executivo Senior de Tecnologia, tendo exercido posições de CIO ou Head de TI principalmente em empresas do segmento de Logística como BBM Logística, Tegma Gestão Logística, Coimex e Marimex. Também já atuou como Conselheiro Consultivo e membro de Comitês de Tecnologia e Inovação na BBM Logística, Movecta, UX e 3R Logtec. Ganhador 2x do prêmio Profissionais de Tecnologia da Informação, na categoria Transportes e Logística pela InformáticaHoje e eleito 1x Executivo de TI do ano pela IT Midia, ganhador de “Case de Sucesso de TI”, na CIO Brasil, com Projeto de Open Innovation executado na Tegma. Investidor e Mentor de startups, com experiencia de ter participado da estruturação de uma Corporate Venture Capital em 2017. Tem MBA Executivo pela Brazilian Business School – SP e é Pós graduado pelo CEFET-RJ em Redes de Computadores e Auditor Certificado em ISO 27001 e 22301.