Em 2026, com a produção de textos, imagens e vídeos ao alcance de qualquer equipe com ferramentas de inteligência artificial, o acabamento visual e a fluência da escrita deixaram de funcionar como sinal de competência, e a marca que pretende ser lembrada passa a depender de algo que o polimento sozinho não entrega, um ponto de vista claro sobre o mercado em que atua e sobre os clientes que atende.
Segundo o artigo da Surface Labs publicado em julho de 2026, a inteligência artificial tornou a produção de marketing muito mais barata, e o efeito dessa mudança é que a vantagem competitiva se desloca para a distintividade, a prova, a confiança e a memória de marca, enquanto o risco principal é a mesmice sintética, formada por conteúdo plausível, genérico e fácil de ignorar.
Por que a produção com IA tende a convergir para o mesmo resultado
Quando o feed se enche de peças criadas pelos mesmos modelos, a semelhança entre marcas deixa de ser um acaso e passa a refletir a própria técnica, e a State of Brand, em artigo de maio de 2026, reúne estudos que apontam nessa direção, entre eles o trabalho Artificial Hivemind, premiado como melhor artigo no NeurIPS 2025, que testou mais de 70 modelos de linguagem com 26 mil consultas abertas e encontrou similaridade de 81% entre as descrições de capas de iPhone produzidas pelo DeepSeek-V3 e pelo GPT-4o.
Em pesquisa de Wenger e Kenett, publicada na PNAS Nexus em março de 2026, as respostas de modelos de linguagem em testes padronizados de criatividade se mostraram mais parecidas entre si do que as respostas de pessoas entre si, e o aumento da temperatura do modelo levou a saídas incoerentes sem produzir variedade útil, o que explica, segundo a State of Brand, por que prompts melhores e diretrizes de voz ajudam pouco quando a marca não leva uma posição própria para dentro da ferramenta.
O que as pesquisas dizem sobre a confiança do consumidor
Do lado do público, a pesquisa da Gartner de 9 de junho de 2026, citada pela Surface Labs, mostra que 49% dos consumidores dos Estados Unidos concordam que a IA generativa piorou a qualidade do conteúdo disponível, percentual que sobe para 57% entre a Geração Z e os millennials, e o próprio artigo interpreta esse resultado como sinal de um ambiente de mídia mais cético.
O 2026 AI Consumer Trends Report da Klaviyo, que ouviu 8 mil consumidores em oito países e foi relatado pela State of Brand, indica que 31% dizem confiar menos em uma marca quando percebem conteúdo gerado por IA, ao passo que 7% dizem confiar mais, e esse desequilíbrio sugere que a automação sem identidade própria carrega um custo de reputação que convém considerar ao lado dos ganhos de produtividade.
O professor Stoyan Stoyanov, da Heriot-Watt University Dubai, escreve em agosto de 2026 no Communicate Online que a IA generativa resolveu o problema de produzir mais conteúdo a menor custo para todos os concorrentes ao mesmo tempo, usando modelos semelhantes, de modo que o conteúdo fica barato, a diferenciação fica escassa e a confiança migra para elementos custosos de imitar, como resultados verificáveis, proveniência e reputação em jogo.
Como o ponto de vista de marca se define na prática
Um ponto de vista de marca consiste em um conjunto de posições que a empresa assume sobre o mercado, como o que considera uma boa prática, o que considera um erro comum, o que recomenda aos clientes em situações concretas e quais critérios usa para decidir, e quando essas posições estão escritas e acessíveis, cada peça de conteúdo, produzida por uma pessoa ou com apoio de IA, passa a refletir a mesma lógica e a mesma voz.
No evento IT Forum Na Mata Marketing, realizado em julho de 2026 em Itapevi, o diretor de marketing da Numen, Rafael Cabral, defendeu, segundo reportagem do IT Forum de 27 de julho, que o marketing deve governar o posicionamento e o acervo que alimentam as ferramentas de IA, pois, sem isso, o resultado é volume sem retorno.
A Surface Labs recomenda, nesse sentido, auditar a memória de marca, manter uma biblioteca de provas, definir níveis de revisão criativa e dar mais espaço a criadores e especialistas credíveis.
Como auditar a distinção do conteúdo da marca
Stoyanov propõe uma auditoria de distinção em que a marca compara os últimos cinquenta materiais que publicou com um conjunto equivalente de três concorrentes diretos, medindo o grau de semelhança entre eles, e o resultado mostra à equipe quanto do seu conteúdo poderia ter sido assinado por qualquer outra empresa do setor.
Na prática, a equipe pode listar as dez posições que a marca defende com mais convicção, verificar quantas delas aparecem nas peças recentes, registrar os dados e os exemplos próprios que sustentam cada posição e definir quais etapas da produção seguem com revisão humana, de forma que a IA atue na execução e as decisões de mensagem permaneçam com quem conhece o cliente.
Como o IAB projeta, segundo a cobertura do Business Insider citada pela Surface Labs, US$ 44 bilhões em gastos com publicidade em criadores nos Estados Unidos em 2026, o investimento em vozes com opinião reconhecível ganha peso nos orçamentos, e na HS10 Social Media estruturamos com nossos clientes as posições de cada marca, a organização do acervo de provas e a revisão do que a IA produz antes da publicação.
Fontes consultadas
The State of Brand: The Great Flattening, Part 2
Surface Labs: The AI Creative Hangover
Communicate Online: The Sameness Trap
IT Forum: Com IA em todo conteúdo, marketing deve controlar posicionamento e acervo
