IA é a sigla de inteligência artificial: o campo da computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecer padrões, entender e produzir linguagem, analisar imagens, fazer previsões e tomar decisões. Em inglês, a sigla é AI (artificial intelligence). Com a popularidade de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude, a IA passou a fazer parte do dia a dia de empresas de todos os tamanhos.
Conceitos principais
| Conceito | O que é |
|---|---|
| Aprendizado de máquina (machine learning) | Sistemas que aprendem padrões a partir de dados, sem regras programadas uma a uma |
| Aprendizado profundo (deep learning) | Tipo de aprendizado de máquina com redes neurais de muitas camadas, usado em voz, imagem e texto |
| IA generativa | Modelos que criam conteúdo novo, como textos, imagens, vídeos, áudios e código |
| Modelos de linguagem (LLMs) | Modelos treinados com grandes volumes de texto para entender e gerar linguagem |
| Agentes de IA | Sistemas que planejam e executam tarefas em várias etapas, usando ferramentas e outros sistemas |
Aplicações no marketing
- Conteúdo e criativos: rascunhos de textos, variações de anúncios, imagens e roteiros.
- Mídia paga: lances automáticos e segmentação baseados em aprendizado de máquina, como as campanhas Performance Max do Google e Advantage+ da Meta.
- Atendimento: chatbots e assistentes que respondem dúvidas e qualificam leads.
- Análise de dados: resumos, previsões de churn e de vendas e pontuação de leads.
- Personalização: recomendações de produtos e conteúdos conforme o comportamento.
- Pesquisa: análise de concorrentes, tendências e opiniões de clientes.
A IA também mudou a forma como as pessoas pesquisam, o que deu origem ao GEO, a otimização para aparecer nas respostas das ferramentas de IA.
Limitações e riscos
- Erros e informações inventadas: modelos podem apresentar dados falsos com confiança.
- Vieses: refletem distorções presentes nos dados de treinamento.
- Privacidade: dados pessoais e confidenciais exigem cuidado e conformidade com a LGPD.
- Direitos autorais: conteúdos gerados podem levantar questões sobre uso de obras de terceiros.
- Conteúdo genérico: textos sem revisão tendem a soar iguais aos de todo mundo.
Boas práticas
- Manter uma pessoa responsável por revisar e aprovar o que vai a público.
- Checar fatos, números e citações.
- Definir uma política interna sobre quais ferramentas e dados podem ser usados.
- Dar contexto e exemplos nos pedidos para obter respostas melhores.
- Medir o ganho real de tempo e de resultado, e não só o volume produzido.
Erros comuns
- Publicar sem revisar.
- Colocar dados sensíveis de clientes em ferramentas sem as garantias contratuais adequadas.
- Usar IA para produzir mais do mesmo: volume sem diferenciação não gera resultado.
- Ignorar a IA: concorrentes que aprendem a usar bem ganham velocidade e eficiência.
