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Imagine a situação: um jornalista, em busca de informações com uma empresa, interage com o chatbot disponibilizado no site e obtém algumas respostas (ainda que genéricas) sobre a estratégia da companhia. A assessoria de imprensa nem foi acionada e nenhum dos porta-vozes foi consultado. Seria a IA, literalmente, falando em nome da marca, e a área de comunicação só ficaria sabendo ao ver o conteúdo publicado.
Essa história é hipotética, mas está longe de ser uma realidade distante. Não é também algo restrito ao universo do jornalismo. Pode acontecer com investidores, candidatos a vagas e até mesmo concorrentes. É uma situação que ilustra uma fronteira que muitas organizações estão cruzando sem perceber: a linha entre usar IA como ferramenta de suporte e delegar a ela o papel de porta-voz institucional. E essa distinção importa mais do que parece.
IA + stakeholders: uma equação mais delicada do que parece
Quando chatbots de atendimento ao cliente evoluem para assistentes que respondem questões sensíveis, quando ferramentas generativas redigem comunicados à imprensa ou quando sistemas automatizados gerenciam interações com jornalistas, estamos diante de um salto qualitativo. Não se trata mais de eficiência ou escala, mas de reputação, confiança e, em última instância, valor percebido da marca.
Uma pesquisa recente do MIT mostrou que interações mediadas por IA podem, sim, gerar satisfação entre stakeholders, especialmente quando há percepção de competência e neutralidade. Mas essa percepção pode ir pelo caminho contrário se, em vez disso, a entrega for um conteúdo pasteurizado e pouco preciso.
Construir uma estrutura robusta o suficiente para gerar satisfação depende da escolha certa das tecnologias que serão embarcadas no processo, mas também de aspectos que são muito mais estruturais, como a definição de uma governança clara, o alinhamento com a estratégia da empresa e a capacidade de resposta quando algo sai do roteiro.
As pessoas têm expectativas ambíguas. De um lado, querem respostas rápidas e disponibilidade 24/7. De outro, esperam sensibilidade, contexto e senso crítico. E aí mora o problema: essas nuances frequentemente escapam aos algoritmos.
Um jornalista cobrindo uma crise reputacional quer mais que agilidade. Ele quer consistência, responsabilidade, empatia. Um influenciador consultando o blog da marca para produzir um conteúdo quer clareza, mas também entender o posicionamento da companhia. Nesses casos, por mais eficiente que seja a IA, ela nem sempre vai trazer as respostas mais apropriadas. E isso mina a confiança.
Quem comanda a voz da IA?
A governança da comunicação mediada por IA vai muito além de escolher uma ferramenta. Ela exige decisões sobre tom de voz, limites de atuação, protocolos de escalação e, acima de tudo, responsabilidade final sobre o que é dito.
Refletir sobre quem (e como) treina o modelo, quais temas devem obrigatoriamente passar por humanos e como corrigir deslizes em tempo real deverá entrar para a rotina dos comitês de comunicação e de gestão das empresas, pois só assim será possível garantir que a IA está alinhada com os valores e as estratégias defendidas pelo negócio.
Organizações que tratam IA como “mais uma ferramenta de TI” frequentemente subestimam a complexidade desse processo. E pagam o preço, seja em incoerência de posicionamento, seja em crise.
Transparência calibrada: o desafio da honestidade sem ruído
Um dilema ético se une a este debate. Devemos sempre revelar quando a resposta é gerada por IA? Em princípio, sim. Regulamentações emergentes, como o AI Act europeu, caminham nessa direção. Mas há nuances que devem ser levadas em conta. Em FAQs e canais básicos, a presença de IA é esperada. Em diálogos estratégicos, a transparência se torna um imperativo.
O nome do jogo aqui é “transparência calibrada”: suficiente para informar, sem criar ruídos desnecessários, mas também resguardando a marca e o público dos potenciais erros da ferramenta. Porque ela vai errar. Casos de bots que alucinam dados e de ferramentas que reproduzem vieses já fazem parte do nosso repertório. O que diferencia um erro tolerável de um erro imperdoável é a percepção de controle e responsabilidade.
Organizações que tratam falhas de IA como “bugs técnicos” perdem a chance de reforçar sua autoridade. As que reconhecem, explicam e corrigem com transparência saem fortalecidas.
A pergunta não é mais se usaremos IA no relacionamento com stakeholders. Isso já está acontecendo. A pergunta é: estamos preparados para assumir a responsabilidade pelas conversas que ela está conduzindo em nosso nome?
O papel da comunicação, mais do que nunca, é fazer as perguntas difíceis. Estabelecer os limites. Orquestrar a tecnologia sem perder o senso crítico. Porque, no fim do dia, não é o algoritmo que responde por uma marca. Somos nós.