IA, confiança e reputação: o que muda para a comunicação quando as máquinas também passam a contar a história das marcas

Uma das perguntas mais importantes para quem trabalha com reputação sempre foi: o que as pessoas encontram quando pesquisam uma marca na internet? Com a popularização da inteligência artificial generativa, precisamos acrescentar outra: o que uma IA responde quando alguém pergunta sobre essa marca? Essa mudança esteve no centro do webinar GEO, Misinformation and the News: The Impact of AI on Trust of the Media, promovido pela PRmoment e acompanhado pela Sing. Os especialistas Jamie Brader, Louise Jenkins e Aaron Kwittken abordaram o tema por perspectivas diferentes, mas complementares — informação, confiança e velocidade — e a combinação das três ajuda a entender alguns dos novos desafios para a comunicação.

Jamie Brader começou por uma transformação que já está acontecendo na forma como buscamos informação. Nos mecanismos tradicionais de busca, recebemos diferentes resultados e decidimos quais fontes consultar. Em ferramentas de IA, muitas vezes recebemos uma resposta única, sintetizada a partir de fontes que podem estar desatualizadas, fora de contexto ou até incorretas. Como destacou Brader, a inteligência artificial não precisa necessariamente criar misinformation para representar um risco: ela pode funcionar como uma eficiente navegadora e amplificadora de informações que já existem. Para as marcas, isso significa que o trabalho de comunicação deixa de ser apenas garantir que uma história seja publicada ou encontrada e passa também por assegurar que existam informações atuais, consistentes e confiáveis para que sistemas de IA compreendam corretamente uma organização.

Nesse contexto, Brader chamou atenção para algo bastante conhecido de quem trabalha com PR: o press release. Depois de inúmeras previsões sobre sua morte, o formato pode ganhar uma função adicional na era dos answer engines. Quando bem construído, registra de maneira clara a fonte, o fato, a data, os dados que sustentam a informação e as declarações atribuídas. Se essas mesmas informações também aparecem no site da empresa, na newsroom, na imprensa e em outras fontes confiáveis, cria-se um conjunto de sinais que pode ser encontrado e corroborado. Isso não significa produzir um release para jornalistas e outro para máquinas. Pelo contrário: um bom conteúdo deve funcionar para os dois, sendo direto, factual, estruturado, sem excesso de jargão e com os principais fatos explícitos.

Brader também falou sobre a necessidade de uma espécie de “espinha dorsal factual” da organização. Nome da empresa, descrição institucional, executivos, produtos, números, datas, claims e posicionamentos precisam se reforçar nos diferentes canais, em vez de se contradizer. Afinal, a internet não esquece e a IA pode encontrar aquilo que as pessoas já não encontram facilmente. Uma liderança que mudou, uma estatística antiga ou um problema de produto já solucionado podem voltar a aparecer quando uma pergunta específica é feita a um LLM. A organização não controla tudo o que um modelo sabe sobre ela, mas pode aumentar a quantidade e a qualidade das evidências atuais disponíveis. É uma forma interessante de olhar para GEO, ou Generative Engine Optimization: menos como uma tentativa de “otimizar para o algoritmo” e mais como um trabalho para tornar a informação correta fácil de encontrar, compreender, corroborar e citar.

Se Brader discutiu a qualidade da informação, Louise Jenkins acrescentou uma questão ainda mais complexa: o que acontece quando a informação correta existe, mas as pessoas não confiam em quem a está transmitindo? Jenkins apresentou dados de uma pesquisa global com cerca de 34 mil respondentes em 28 países, com um recorte concentrado principalmente no Reino Unido. Por lá, 65% dos entrevistados disseram acreditar que jornalistas e repórteres tentam deliberadamente enganar as pessoas na maneira como reportam informações. Outros 62% afirmaram que o aumento de misinformation ou fake news afetou sua confiança em outras pessoas ou instituições — segundo Jenkins, o maior percentual entre os países pesquisados.

Ao mesmo tempo, menos de um terço dos entrevistados afirmou consumir semanalmente informações de fontes com orientação política diferente da sua, uma queda de nove pontos em um ano. É aí que misinformation deixa de ser apenas um problema de informação incorreta e passa a ser também um problema de confiança. Jenkins chamou atenção para o avanço de um comportamento mais insular, em que pessoas passam a confiar menos em quem possui valores, fontes ou crenças diferentes.

Para a comunicação corporativa, fica uma provocação importante: produzir mais informação correta pode não ser suficiente quando o público não confia na fonte. Isso exige pensar não apenas na mensagem, mas em quem possui legitimidade para transmiti-la, seja a própria empresa, um executivo, especialista, jornalista, funcionário, organização independente ou creator. A confiança também influencia a adoção de IA: segundo Jenkins, pessoas com mentalidade mais aberta demonstram maior disposição para experimentar e incorporar essas ferramentas, enquanto grupos mais insulares apresentam maior resistência.

Aaron Kwittken levou a discussão para uma terceira dimensão: velocidade. Com mais de três décadas de experiência em comunicação e uma trajetória ligada ao desenvolvimento de tecnologia para o setor, ele defendeu que precisamos aprender a operar em um ecossistema no qual a IA já influencia como stakeholders encontram informações, trabalham e formam opiniões. Para Kwittken, a tecnologia carrega paradoxos: aumenta a capacidade de descobrir informação e, simultaneamente, a vulnerabilidade a atores mal-intencionados; permite produzir conteúdo em escala, mas também multiplica conteúdo genérico; e ajuda a identificar riscos mais cedo, ao mesmo tempo em que facilita a criação de crises por meio de mídia sintética.

Esse cenário muda profundamente o ciclo de uma controvérsia. Uma crise já não precisa começar em uma reportagem: pode surgir em uma comunidade pequena, ser impulsionada por algoritmos, ganhar creators e influenciadores e só depois chegar à imprensa tradicional. Quando o monitoramento identifica a história apenas na mídia, a narrativa pode já estar estabelecida. Daí uma das provocações mais interessantes de Kwittken: a pergunta deixa de ser apenas “estamos nas notícias?” e passa a incluir “quem está falando sobre nós e com qual velocidade?”. O papel dos creators merece atenção especial nesse contexto, já que públicos mais jovens constroem parte de sua dieta informacional por meio de Reddit, TikTok, vídeos, memes e creators, e não necessariamente por veículos tradicionalmente considerados de alta autoridade. Ao mesmo tempo, muitos desses novos intermediários operam sem editores, processos formais de correção ou os mesmos mecanismos de accountability do jornalismo profissional.

Deepfakes, mídia sintética, campanhas coordenadas e manipulação de narrativas também aproximam comunicação de áreas com as quais nem sempre trabalhou diariamente, tornando cada vez mais necessária a colaboração entre comunicação, segurança da informação, jurídico, RH, tecnologia e inteligência de dados. Para quem trabalha com comunicação de empresas de tecnologia e inovação, como fazemos diariamente na Sing, o principal aprendizado talvez seja justamente que não estamos diante de uma substituição dos fundamentos das relações públicas, mas de uma ampliação do território da reputação. Continuaremos precisando de bons relacionamentos com jornalistas, mensagens claras, porta-vozes preparados, informação verificável, conteúdo relevante e monitoramento, mas teremos também que entender como LLMs representam nossas marcas, quais fontes sustentam suas respostas, quais informações antigas continuam circulando e onde novas narrativas começam.

Se antes acompanhar a reputação digital significava também pesquisar uma empresa no Google, agora vale acrescentar outro exercício à rotina: perguntar aos principais sistemas de IA quem é essa empresa, quem são seus executivos, o que ela faz, quais informações aparecem sobre seus produtos e posicionamentos e quais fontes sustentam essas respostas.

O resultado pode revelar uma camada da reputação que ainda não aparece nos relatórios tradicionais de comunicação. No fim, os três especialistas chegaram ao mesmo desafio por caminhos diferentes: Brader falou sobre construir informação confiável; Jenkins mostrou que confiança não pode ser presumida; e Kwittken demonstrou que as narrativas podem se formar e se espalhar em uma velocidade que exige novas formas de monitoramento. Na era da inteligência artificial, não basta estar presente na conversa. É preciso ser compreendido, ser confiável e conseguir identificar a conversa antes que ela ganhe vida própria.

22/09/2026

Isadora Fernandes

Sing, agência boutique de comunicação e relações públicas, com atuação no Brasil e na América Latina, especializada em tecnologia, inteligência artificial, assessoria de imprensa, gestão de reputação de marcas e estratégias de mídia para empresas globais.

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