Quando a Pangram, startup norte-americana criada para detectar conteúdo gerado por IA, anunciou uma captação de US$ 9 milhões, em julho, pensei no tamanho da volta que estamos dando. Investimos em tecnologia para produzir conteúdo e, agora, também em ferramentas para identificar o que foi produzido por ela. Há mercado dos dois lados dessa conversa.
A preocupação com a qualidade tem fundamento. A DoubleVerify, empresa de verificação de mídia digital, detectou mais de meio bilhão de impressões de conteúdo de baixa qualidade gerado por IA, o chamado AI slop, no primeiro semestre de 2026. Em uma pesquisa da companhia, 48% dos consumidores britânicos afirmaram que ver anúncios de uma marca ao lado desse tipo de conteúdo afetaria negativamente sua percepção sobre ela. Até a vizinhança digital entra na conta da reputação.
É a dose que faz o veneno. No marketing, a escolha do que fazer com a ferramenta também pesa. Uma startup pode usar IA para explicar melhor sua tecnologia, criar uma experiência de compra mais simples ou produzir uma campanha memorável. Pode também publicar todos os dias sem dar ao público uma razão para prestar atenção.
David Aaker, uma das principais referências em branding, propõe olhar para os benefícios funcionais, emocionais, sociais e de autoexpressão que uma marca oferece. Essa perspectiva ajuda a tirar a discussão da ferramenta e levá-la para a relação que a empresa pretende construir. O que o cliente espera? O que encontra? E por que voltaria?
A resposta aparece em cada ponto de contato: no anúncio, na compra, no atendimento e, sobretudo, no que acontece quando alguma coisa dá errado.
O caso 23andMe
Tomemos como exemplo a biotech 23andMe. Fundada em 2006 nos Estados Unidos, a empresa ajudou a popularizar os testes genéticos vendidos diretamente ao consumidor. Uma amostra de saliva permitia acessar informações sobre ancestralidade, características e predisposições de saúde. A empresa chegou a reunir mais de 15 milhões de clientes.
Para participar dessa descoberta, era preciso confiar à companhia informações íntimas, que também diziam respeito à família. Proteger esses dados fazia parte da entrega.
Em 2023, uma violação de segurança atingiu informações de cerca de 6,9 milhões de usuários. Investigações posteriores apontaram falhas na proteção dos dados e na resposta ao incidente. O problema alcançou justamente uma condição essencial daquela relação: a confiança de quem havia enviado sua amostra.
A crise tinha outras frentes. A receita caía e, em novembro de 2024, a empresa anunciou cortes de aproximadamente 40% da equipe e a interrupção do desenvolvimento de seus programas terapêuticos. Em março de 2025, recorreu ao Chapter 11, processo da legislação americana usado, naquele caso, para viabilizar uma venda sob supervisão judicial. As operações de testes e pesquisa foram adquiridas em julho pelo TTAM Research Institute, liderado pela cofundadora Anne Wojcicki, e continuaram funcionando. Bastidor de (re)construção de marca: “TTAM” é uma sigla cujas letras fazem referência às iniciais de “Twenty-Three And Me”.
Seria simplista atribuir esse percurso apenas a uma falha de branding. Mas o caso mostra quanto a promessa de uma marca depende de decisões que atravessam produto, segurança, atendimento e modelo de negócio.
Uma empresa pode desenvolver tecnologia sofisticada e falhar no compromisso que tornou sua oferta aceitável para o consumidor. Para discutir esse risco, sequer precisamos chegar ao conteúdo gerado por IA.
Corta para o Brasil, 2026
O projeto “An Agent ‘Como a Gente’”, da Ogilvy Brasil para o Magazine Luiza, conquistou um Leão de Bronze em Creative Commerce no Cannes Lions deste ano. A Lu passou a atuar como agente de compras no WhatsApp, permitindo ao consumidor conversar, buscar produtos e concluir uma compra no mesmo ambiente.
A escolha tem uma lógica de marca. A personagem já fazia parte da história do Magalu e era reconhecida pelo público. A IA ampliou sua atuação em um canal familiar ao consumidor.
É uma referência útil para startups, mesmo com recursos e escalas diferentes. Antes de escolher a ferramenta, vale identificar o que a empresa já construiu: uma linguagem reconhecível, uma relação de confiança, conhecimento sobre o cliente ou uma experiência que merece ser melhorada.
Esse trabalho dá direção à tecnologia. Também ajuda a avaliar se o resultado combina com a marca ou poderia sair, sem grande diferença, na página de qualquer concorrente.
Agentes de futuro
À medida que delegarmos mais etapas das compras a agentes, parte da pesquisa, da comparação e da negociação poderá acontecer entre sistemas. Podemos imaginar um agente procurando produtos a partir de critérios definidos pelo consumidor e conversando com outro, encarregado de apresentar a oferta.
Nesse cenário, ganham importância informações que permitam comparar e decidir: características, preço, disponibilidade, condições de entrega e evidências sobre o que o produto faz. Uma promessa vaga continuará vaga, mesmo quando lida por uma máquina.
Do lado de quem compra, haverá preferências e limites a respeitar. Do lado de quem vende, escolhas sobre o que oferecer e como sustentar a entrega. A automação acrescenta uma camada a essa relação e exige que as empresas cuidem dela.
Quanto mais a tecnologia ampliar nossa capacidade de executar, mais atenção precisaremos dedicar ao que vale a pena fazer. Discernimento, repertório, gosto e direção passam a pesar ainda mais nas decisões.
Para uma startup, isso começa com perguntas bastante concretas. Pelo que queremos ser reconhecidos? Que evidências sustentam nossa promessa? O que o cliente entende depois de ler nossa comunicação? A experiência confirma essa expectativa?
Em uma biotech, esse cuidado inclui explicar descobertas e limites com precisão, distinguir pesquisa de aplicação disponível e dar espaço às dúvidas de quem vai usar, recomendar ou comprar a solução. Inclui também saber quem responde pelas afirmações publicadas, tenham elas passado ou não por uma ferramenta de IA.
A paixão por mudar as coisas pode levar alguém a fundar uma empresa. Sustentar uma marca exige transformar essa intenção em decisões, inclusive quando cumprir o combinado dá mais trabalho do que produzir uma nova campanha.
A IA pode facilitar muito esse trabalho. Antes de pedir a próxima peça, porém, vale saber qual promessa sua startup tem condições de cumprir.
Kelly Nascimento, fundadora da Kaus Media
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