Ou seja,as melhores ferramentas de IA para conteúdo tornaram-se um suporte operacional importante para equipes de marketing. O uso dessas tecnologias permite identificar oportunidades com base em dados, organizar processos de forma mais eficiente e manter consistência ao longo do tempo, especialmente em operações que lidam com múltiplos formatos e canais.

Esse avanço, no entanto, não elimina a necessidade de critério e de influência humana direta. O uso indiscriminado de ferramentas de inteligência artificial tende a gerar conteúdos superficiais, imprecisos ou até inverossímeis, o que compromete tanto a performance quanto a percepção de valor. 

O diferencial não está na tecnologia em si, mas na forma como é integrada a uma estratégia editorial bem definida, conduzida com responsabilidade e liderada por profissionais com repertório, senso crítico e experiência. Isso porque sua incorporação não substitui processos fundamentais da produção de conteúdo, como apuração, análise crítica e construção de narrativa.

Por esse motivo, antes de analisar as soluções disponíveis, faz sentido entender em quais momentos a aplicação de IA realmente gera valor, quais práticas garantem qualidade e como evitar resultados genéricos.

Quando usar ferramentas de IA na produção de conteúdo

Ferramentas de inteligência artificial entregam mais valor quando aplicadas em etapas que exigem análise, escala ou repetição. No planejamento editorial, ajudam a identificar temas relevantes, mapear clusters e compreender a intenção de busca com base em dados, o que aumenta a precisão na definição de pautas.

Na produção, o uso mais eficiente acontece como apoio à estruturação do conteúdo. A organização de ideias, a definição de argumentos e a construção de rascunhos são realizadas com mais velocidade, o que permite concentrar esforços na qualidade, não apenas na execução.

Esse ponto se conecta diretamente à importância de processos ainda artesanais. A apuração, a validação de informações e a construção de uma narrativa coerente continuam a depender de análise humana. Sem esse cuidado, o conteúdo tende a perder credibilidade, mesmo quando bem estruturado.

Na otimização, o valor aparece na análise comparativa. Ferramentas permitem identificar lacunas, entender concorrentes e orientar ajustes com mais precisão, o que melhora o potencial de ranqueamento.

Quais são as boas práticas no uso de ferramentas de inteligência artificial na produção de conteúdo?

O uso eficiente das melhores ferramentas de IA para conteúdo depende, antes de tudo, de direcionamento estratégico e responsabilidade editorial. Sem contexto adequado e supervisão, qualquer ferramenta de inteligência artificial tende a produzir respostas genéricas, superficiais ou até incorretas, o que compromete não apenas a qualidade do conteúdo, mas também a credibilidade da marca.

Um briefing bem estruturado é a base do processo. Definição de público, objetivo, palavras-chave e proposta de valor orienta a geração e reduz o risco de desalinhamento.

Ainda assim, a qualidade do input não elimina a necessidade de validação. Informações geradas por IA exigem conferência, principalmente em conteúdos que envolvem dados, interpretações ou recomendações.

Esse ponto traz uma dimensão que vai além da técnica. O uso de inteligência artificial em conteúdo envolve responsabilidade ética. A publicação de informações imprecisas, a reprodução de vieses ou a ausência de transparência no uso da tecnologia podem afetar diretamente a confiança do público. Por isso, a revisão não deve se limitar à forma do texto, mas incluir análise crítica do conteúdo, das fontes e das implicações do que se comunica.

Por fim, o uso combinado de ferramentas deve seguir uma lógica de processo, não de excesso. A integração entre soluções de texto, SEO, design e automação faz sentido quando há clareza sobre o papel de cada etapa. Sem isso, a complexidade aumenta sem ganho proporcional de qualidade ou eficiência.

20 melhores ferramentas de IA para criação de conteúdo

1. ChatGPT

O ChatGPT atua como um sistema de apoio transversal dentro da produção de conteúdo, com aplicação que vai da ideação à revisão. A ferramenta permite estruturar pautas, analisar intenção de busca, organizar argumentos e testar diferentes abordagens antes da redação final.

Na prática, o uso mais eficiente ocorre quando integra o fluxo editorial, especialmente nas etapas de planejamento e estruturação. A construção de outlines (mapa geral que organiza a estrutura narrativa antes de iniciar a escrita), a identificação de lacunas e a simulação de abordagens melhoram a qualidade do conteúdo desde o início e reduzem retrabalho nas fases seguintes, com impacto direto na consistência do material publicado.

2. Jasper

A Jasper foi desenhada para operações de marketing que exigem escala e consistência. A ferramenta oferece templates orientados a objetivos específicos, como campanhas, landing pages e e-mails, o que reduz tempo de produção e facilita a padronização.

Esse tipo de abordagem é especialmente relevante em equipes maiores, nas quais múltiplos conteúdos precisam manter coerência. A previsibilidade dos formatos facilita a gestão, mas exige intervenção editorial para evitar textos excessivamente padronizados e pouco diferenciados.

3. Copy.ai

A Copy.ai se concentra na criação de textos voltados à conversão, com uso frequente em anúncios e páginas comerciais. A ferramenta permite gerar múltiplas variações de copy a partir de um único direcionamento estratégico.

Esse recurso acelera testes e ajustes, principalmente em campanhas digitais. O ganho está na velocidade de experimentação, mas a qualidade final depende da curadoria e da capacidade de selecionar e refinar as melhores versões.

4. Writesonic

A Writesonic combina geração de conteúdo com orientação para SEO, o que permite estruturar textos já alinhados a palavras-chave e boas práticas de ranqueamento. Isso reduz a distância entre criação e otimização.

Esse uso é relevante em estratégias de aquisição orgânica, nas quais escala e eficiência são essenciais. Ainda assim, a revisão editorial continua necessária para evitar conteúdos excessivamente mecânicos e garantir clareza.

5. Sudowrite

A Sudowrite apoia a construção de narrativas e o desenvolvimento de ideias, sugerindo caminhos alternativos e ampliando possibilidades criativas.

O uso faz mais sentido em conteúdos que exigem storytelling, como cases e campanhas institucionais. Em conteúdos informativos, o impacto tende a ser menor, já que o valor da ferramenta está mais ligado à construção narrativa do que à precisão.

6. Surfer SEO

A Surfer SEO analisa conteúdos bem posicionados e fornece recomendações baseadas em dados da SERP, como estrutura, termos e cobertura temática.

Esse tipo de análise orienta ajustes mais precisos e reduz decisões baseadas em tentativa e erro. Ainda assim, a diferenciação depende da capacidade editorial de ir além do padrão identificado.

7. Clearscope

A Clearscope atua na profundidade semântica do conteúdo, com a indicação de quais tópicos precisam ser abordados para garantir relevância.

Esse direcionamento contribui para conteúdos mais completos e competitivos, especialmente em temas nos quais a cobertura ampla faz diferença no ranqueamento.

8. Frase

A Frase integra pesquisa, análise de concorrência e criação de briefing em um único fluxo, com uma organização rápida dos principais pontos de um tema.

Esse uso reduz o tempo de planejamento e melhora a clareza do direcionamento editorial. A ferramenta sintetiza o que já existe, o que exige análise crítica para evitar repetição.

9. MarketMuse

A MarketMuse trabalha com autoridade temática e análise de conteúdo em nível estratégico, com a identificação de lacunas e de oportunidades dentro de um cluster.

Esse tipo de abordagem é essencial em projetos de médio e longo prazo, nos quais a consistência entre conteúdos influencia diretamente a performance.

10. Perplexity AI

A Perplexity AI atua na camada de pesquisa e apuração, com respostas estruturadas a partir de fontes. Diferente de ferramentas focadas apenas em geração, organiza informações com referência, o que facilita validação.

Na prática, contribui para acelerar levantamento de dados e compreensão inicial de temas. O uso é especialmente relevante em conteúdos que exigem ainda mais precisão, mas não elimina a necessidade de verificação manual e análise crítica das fontes.

11. DALL·E

O DALL·E permite criar imagens a partir de descrições em texto e oferece uma alternativa flexível para produção visual personalizada. Esse recurso atende bem a cenários que exigem elementos alinhados ao conteúdo, sem dependência de bancos genéricos.

Na prática, o uso amplia a originalidade e viabiliza adaptação das imagens ao contexto específico de cada material. A consistência visual, no entanto, exige controle adicional quando múltiplas peças precisam seguir o mesmo padrão.

12. Midjourney

A Midjourney se destaca pela qualidade estética e pelo nível de detalhe das imagens, com uso frequente em branding e campanhas.

Além da execução final, funciona como ferramenta de exploração criativa. A possibilidade de testar estilos e conceitos reduz incerteza e melhora o direcionamento visual dos projetos.

13. Stable Diffusion

O Stable Diffusion oferece maior controle técnico, com possibilidade de personalização e execução local. Esse modelo possibilita ajuste de parâmetros e adaptação dos resultados a necessidades específicas.

Esse nível de controle se mostra relevante em operações mais maduras, nas quais a geração de imagem precisa seguir padrões definidos ou integrar fluxos próprios.

14. Canva com IA

O Canva incorpora recursos de inteligência artificial que automatizam parte do processo de design, como criação de layouts e sugestões visuais.

Na prática, a ferramenta facilita a produção em escala e mantém consistência visual, especialmente em equipes sem suporte dedicado de design.

15. Runway

A Runway reúne funcionalidades avançadas de criação e edição de vídeo com inteligência artificial, com recursos como manipulação de cenas e remoção de elementos.

Esse tipo de ferramenta de IA para vídeos reduz barreiras técnicas e viabiliza o uso mais frequente desse formato na estratégia, sem dependência de produção complexa.

16. Synthesia

A Synthesia permite criar vídeos com apresentadores virtuais a partir de texto, o que elimina a necessidade de gravação em diversos contextos.

O principal ganho está na escala e na padronização. A produção se torna mais previsível, mas pode perder naturalidade, o que exige avaliação conforme o objetivo do conteúdo.

17. Notion AI

O Notion AI atua na organização e na estruturação de informações dentro do fluxo de trabalho e apoia a documentação e o planejamento de conteúdo.

Esse uso melhora a clareza dos processos e reduz a dispersão de informação, especialmente em equipes com múltiplos projetos simultâneos.

18. Zapier com IA

A Zapier automatiza processos entre ferramentas e conecta diferentes etapas da produção de conteúdo por meio de fluxos integrados.

Esse tipo de automação reduz tarefas repetitivas, melhora consistência e libera capacidade para atividades estratégicas.

19. Grammarly

O Grammarly atua na revisão de textos, com foco em clareza, gramática e consistência de estilo.

Seu uso se mostra relevante em equipes maiores, nas quais manter padrão editorial entre diferentes autores representa um desafio constante.

20. DeepL

O DeepL permite tradução com alta precisão e preserva sentido e fluidez do texto.

Esse recurso facilita a adaptação para diferentes mercados, mas ainda exige revisão para garantir adequação cultural e contextual.

Qual é o papel das ferramentas de inteligência artificial na estratégia de conteúdo

As melhores ferramentas de inteligência artificial ampliaram a capacidade de produção e reduziram o esforço operacional, mas também tornaram o ambiente mais competitivo. Portanto, quando a produção em escala deixa de ser diferencial, o que é preciso para se destacar?

A resposta está na qualidade das decisões que orientam o conteúdo, e essas decisões dependem de profissionais qualificados e experientes. A escolha de pautas, o recorte do tema, a profundidade da abordagem e a definição do posicionamento exigem julgamento e repertório. Sem esse direcionamento, o resultado tende a repetir estruturas já saturadas, com baixa capacidade de gerar atenção ou construir autoridade.

Outro ponto decisivo está na validação das informações. A facilidade de geração amplia o risco de erros, distorções e simplificações excessivas. Conteúdos que influenciam decisões ou a percepção de marca exigem apuração rigorosa, análise crítica e responsabilidade editorial, competências que não se automatizam.

Em resumo, ferramentas de inteligência artificial ampliam a execução, mas não definem a direção. O conteúdo que se destaca resulta do trabalho de profissionais com repertório, senso crítico e experiência, capazes de transformar produção em escala em conteúdo relevante, confiável e alinhado aos objetivos de negócio e à estratégia da marca.

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FAQ: perguntas e respostas sobre as melhores ferramentas de IA para conteúdo

O post 20 ferramentas de inteligência artificial para produção de conteúdo em 2026 apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

Com a ascensão da inteligência artificial generativa, presente em recursos como o Google SGE (Search Generative Experience, em português Experiência de Busca Generativa), usuários recebem respostas instantâneas, muitas vezes sem sequer visitar o site que é fonte da informação.

Nesse cenário, marcas precisam provar autoridade, atender aos critérios de E-E-A-T (expertise, experiência, autoridade e confiabilidade), garantir performance técnica impecável e se tornar fonte confiável para modelos de linguagem. Leia a entrevista na íntegra, a seguir.

SEO na era da inteligência artificial generativa

A mudança imposta por assistentes e buscadores baseados em IA traz à tona um novo campo: o Generative Engine Optimization (GEO), que na tradução para o português significa Otimização para Motores de Resposta Generativa. “É preciso estruturar, marcar e promover conteúdo para que os modelos citem a marca como referência”, explica Luiz Bernardo. Isso significa schema completo, FAQs objetivas, dados proprietários, autoridade off-page e monitoramento do tráfego proveniente de IA no GA4.

O mercado digital passou a acumular siglas como AEO (Answer Engine Optimization, que é Otimização para Motores de Resposta), SXO (Search Experience Optimization, ou Otimização da Experiência de Busca, em português) e GEO. Para Luiz, todas convergem para um mesmo objetivo: oferecer a melhor experiência de resposta possível, seja para o usuário humano, para o algoritmo clássico ou para um modelo de linguagem. 

O que importa, segundo ele, é entender a intenção da busca, entregar utilidade imediata, construir autoridade com links e menções e apresentar o conteúdo de forma estruturada, com hierarquia clara e dados marcados. “Não é sobre seguir cada sigla nova, mas manter o foco na utilidade, legitimidade e estrutura que facilite a vida de quem busca e de quem indexa.”

Conteúdo útil como ativo estratégico

Nesse contexto, o marketing de conteúdo se mantém como motor de crescimento orgânico, desde que orientado por dados e distribuído de forma inteligente. Luiz cita o case do Banco PAN como exemplo: crescimento de 1.141% no tráfego orgânico em um ano, com economia superior a R$ 5 milhões em mídia paga. O diferencial está no uso de clusters semânticos, conteúdo multimídia, distribuição omnicanal e atualização constante baseada em insights de busca e comportamento.

Para ele, vivemos uma era em que “conteúdo útil” se consolida ainda mais como ativo estratégico. Útil significa resolver problemas, não apenas acumular palavras-chave. Isso exige pesquisas próprias, dados inéditos, guias práticos e formatos que favoreçam citação, como listas, tabelas e FAQs. 

Com a proliferação de textos genéricos criados por IA, marcas precisam cultivar voz própria, exemplos locais e pontos de vista originais, sempre sustentados por dados exclusivos. “A produção pode começar com IA, mas o refinamento é humano. É no polimento que o conteúdo ganha autoridade, frescor e relevância contínua”, explica.

O que marcas devem perguntar às agências

A postura crítica de Luiz também se estende à relação entre empresas e agências. Segundo ele, decisores de marketing frequentemente se concentram em prazos, volumes e relatórios, mas deixam de questionar aspectos estratégicos. 

Perguntas como “Como você vai monitorar e otimizar minha aparição em respostas geradas por IA?” ou “Qual é o plano para capturar e usar dados primários que gerem conteúdo citável e inédito?” deveriam ser prioridade.

Ele defende também metas claras de ganho de autoridade, como menções qualificadas em veículos de alto Domain Authority, e planos para lidar com a queda inevitável de tráfego oriundo de resultados zero-click, quando a resposta é entregue pelo próprio buscador e o usuário não precisa acessar o site (algo cada vez mais comum na era da IA). “Esse tipo de questionamento revela se a agência é parceira tática ou estratégica”, complementa.

Metodologia da Prosperidade para previsibilidade e performance

Na Prosperidade, a jornada com cada cliente começa com um diagnóstico 360 graus que avalia saúde técnica do site, lacunas de conteúdo e sinais de autoridade. A partir daí, a equipe aplica metodologia própria de clusters semânticos, definindo temas e subtemas de acordo com a intenção de busca e os objetivos de negócio.

 A execução é full-funnel, unindo produção otimizada para SEO e GEO, PR digital para ampliar alcance e link equity e CRO para transformar audiência em leads. Casos como o do Banco PAN, com crescimento de quatro dígitos no tráfego orgânico e redução expressiva de CAC, demonstram a consistência do método.

Passos essenciais para repensar a estratégia digital

Para empresas que repensam a estratégia digital, Luiz elenca prioridades: iniciar por uma auditoria de intenção de busca, abrangendo tanto as SERPs tradicionais quanto assistentes de IA; corrigir a base técnica, com atenção a Core Web Vitals, dados estruturados e acessibilidade; e só então criar um calendário de conteúdo preparado para GEO, com tópicos em clusters, formatos para snippets e voice search, pesquisa própria e um plano rigoroso de distribuição e monitoramento, inclusive de tráfego vindo de respostas de IA.

A próxima grande oportunidade no marketing de conteúdo

Olhando adiante, Luiz Bernardo aposta na transformação do conhecimento corporativo em fontes treináveis para modelos de linguagem. Isso envolve dados estruturados, estudos setoriais, whitepapers com metodologias abertas e até pequenos datasets disponibilizados via API. 

“Quem se tornar referência nos datasets dos assistentes de IA vai capturar visibilidade orgânica sem custo por clique e com barreira alta de replicação”, afirma. Para ele, o investimento em profundidade analítica, marcação semântica rigorosa e atualização contínua transforma o conteúdo em ativo patrimonial, capaz de gerar autoridade, leads e insights com efeito composto ano após ano.

Quer entender como a sua marca pode se destacar nesse ambiente em mudanças constantes? Entre em contato com o nosso especialista! 

O post Do ranking no Google à ‘visibilidade citável’: como SEO e conteúdo evoluem na era da inteligência artificial apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

Essa mudança traz implicações profundas para a otimização de conteúdo e o ranqueamento nos mecanismos de busca.

No início, as buscas na internet se baseavam na inserção de palavras-chave simples, como “hotéis baratos em Nova York”. Com o avanço da tecnologia e a sofisticação dos algoritmos de busca, os usuários passaram a formular consultas mais complexas e a esperar respostas mais detalhadas e contextuais. A popularização da IA conversacional ampliou essa expectativa ao oferecer resultados mais precisos, personalizados e preditivos.

Uma pesquisa realizada pela Ipsos, encomendada pelo Google e divulgada em outubro de 2024, revelou que 54% dos brasileiros entrevistados utilizam ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Claude, seja para realizar buscas na internet, seja para obter suporte em tarefas como a redação de e-mails e de textos. O levantamento contou com uma amostra de 21.043 adultos entrevistados online em 21 países, com cerca de 1.000 participantes por nação.

O impacto das ferramentas de IA nas buscas e no ranqueamento

Ferramentas de IA de conversação, como Gemini (Google) e ChatGPT, redefiniram a dinâmica das buscas online. Com a capacidade de interpretar consultas mais complexas e apresentar respostas estruturadas, essas tecnologias reduziram a necessidade de navegar por diversas páginas para encontrar informações relevantes.

Essa mudança impõe desafios ao ranqueamento no Google. Com usuários focados em respostas diretas, as marcas precisam ajustar suas estratégias para manter a visibilidade, por exemplo, com:

• Maior foco em snippets destacados: trechos selecionados pelo Google e utilizados por IAs para responder diretamente às perguntas.
• Otimização para buscas por voz: consultas realizadas por assistentes virtuais costumam ser mais longas e conversacionais, o que exige uma abordagem diferente na escolha de palavras-chave.
• Conteúdo alinhado às intenções de busca: usuários priorizam respostas objetivas, úteis e adaptadas às suas necessidades imediatas.

Importância do ranqueamento no novo contexto de inteligência artificial

Apesar da ascensão das ferramentas de IA, o Google continua sendo a principal referência para buscas amplas e pesquisas aprofundadas. Seu algoritmo também evolui para integrar inteligência artificial, o que torna a otimização de conteúdo ainda mais estratégica.

O modelo MUM (Multitask Unified Model), por exemplo, aprimora a contextualização das respostas e prioriza conteúdos que atendem melhor às intenções de busca. Além disso, a empresa tem implementado, ainda que a passos não tão rápidos como se esperava, seu modelo treinado de IA generativa baseada no Gemini, que faz parte da iniciativa chamada Search Generative Experience (SGE).

Isso pode ser observado em pesquisas como “melhores cidades para visitar na Itália”, na qual o Google traz, antes dos tradicionais resultados de páginas, uma “visão geral criada por IA” com alguns links — apesar de experimental, os links de páginas apresentados são um grande diferencial em relação a outras ferramentas de inteligência artificial — como pode ser visto na imagem a seguir.

Logo na sequência são exibidas informações baseadas no modelo MUM, no contexto do Painel de Conhecimento (Knowledge Panel) do Google, com a integração de informações de múltiplas fontes e formatos de maneira contextual. O algoritmo não apenas exibe páginas relevantes, mas também pode apresentar comparativos, mapas e guias interativos.

Mas o que tudo isso implica na produção de conteúdos? De forma resumida:

• conteúdos fragmentados e superficiais perderão cada vez mais relevância;
• estratégias de SEO devem focar cada vez mais a experiência do usuário, com tópicos tratados de forma aprofundada;
• o uso de diferentes formatos (texto, imagens e vídeos) se torna ainda mais importante para ranqueamento.

Adaptação à nova era das buscas

Para manterem a competitividade, as empresas precisam compreender que o comportamento dos usuários está mais fragmentado. Eles alternam entre buscas tradicionais e sistemas de IA de acordo com suas necessidades. Isso exige uma abordagem holística:

• Ajuste conteúdos para snippets destacados: snippets destacados são respostas curtas e diretas que aparecem no topo dos resultados do Google, muitas vezes também são utilizadas por sistemas de IA para fornecer respostas rápidas. Por isso:
  • certifique-se de que cada página responda de forma clara a perguntas específicas;
  • estruture o conteúdo com subtítulos que contenham perguntas diretas, como “Como funciona o cashback?” ou “Qual a melhor época para viajar ao Caribe?”;
  • inclua tabelas de comparação, listas numeradas ou bullets, que são frequentemente destacados pelo Google em snippets.
• Aproveite as plataformas de IA de conversação: ajuste conteúdos e estratégias para que informações da sua marca sejam captadas por sistemas como ChatGPT e Google Gemini. Alguns exemplos do que pode ser feito:
  • adotar schema markup para estruturar dados no site, o que permite que IAs compreendam melhor informações como preços, descrições de produtos e horários de funcionamento;
  • atualizar FAQs (Frequency Asked and Questions) com respostas diretas e completas para questões comuns, como “Qual o processo para reembolso?” ou “Quais as vantagens do plano premium?”.
• Priorize a experiência do usuário: conteúdo bem organizado e fácil de acessar continuará sendo um diferencial. Melhore a velocidade do site, use cabeçalhos claros e ofereça resumos visuais, para facilitar tanto a navegação quanto a captura de informações por IAs.
• Acompanhe as tendências de busca: ferramentas como Google Analytics e Semrush ajudam a identificar termos que os usuários utilizam, especialmente em consultas longas. Baseie-se nesses dados para criar páginas que respondam a essas perguntas, organizadas com clareza e objetividade.
  

“A tendência é que os algoritmos do Google evoluam para avaliar a qualidade do conteúdo e a experiência do usuário, reduzindo a dependência da repetição de palavras-chave,” explica Joni Salminen, pesquisador no Qatar Computing Research Institute e na Turku School of Economics, no estudo “Using Machine Learning to Predict Ranking of Webpages in the Gift Industry: Factors for Search-Engine Optimization”, publicado pela Universidade de Turku, na Finlândia, com colaboração do Qatar Computing Research Institute (QCRI), da Hamad Bin Khalifa University (HBKU).

Desafios dos times de marketing frente às novas demandas de buscas e IA

Implementar estratégias que atendam às exigências dos motores de busca e plataformas de IA apresenta desafios significativos para times de marketing. Embora os benefícios sejam claros, as complexidades envolvidas frequentemente ultrapassam as capacidades de equipes internas. 

Entre os principais desafios, destacam-se:

• Falta de expertise técnica: conceitos como schema markup, snippets destacados e otimização para buscas conversacionais exigem conhecimentos um pouco mais avançados. Equipes de marketing tradicionais podem não ter profissionais preparados para lidar com essas demandas, o que resulta em esforços mal direcionados e pouco efetivos.
• Limitações de recursos internos: equipes de marketing geralmente assumem uma carga ampla de responsabilidades, como gestão de campanhas e redes sociais. Adicionar tarefas relacionadas à otimização para IA e motores de busca pode sobrecarregar os profissionais e comprometer a qualidade do trabalho.
• Custos elevados de contratação e treinamento: ampliar a equipe interna com especialistas em SEO técnico ou análise de dados exige investimento. Além disso, ferramentas específicas e treinamentos aumentam os custos e consomem tempo.
• Dependência de ferramentas avançadas: o sucesso nessas estratégias requer o uso de tecnologias como Google Analytics, Semrush e plataformas de IA. Muitas empresas enfrentam dificuldades para adquirir, configurar e manter essas ferramentas, além da dificuldade de capacitar equipes para operá-las com eficiência.
• Risco de falhas estratégicas: sem a experiência necessária, iniciativas mal executadas comprometem o desempenho e a visibilidade da marca. Problemas como erros em conteúdos otimizados para snippets ou configurações inadequadas de schema markup prejudicam o ranqueamento podem gerar penalizações nos motores de busca
• Produção de conteúdo raso: escrever bem é uma habilidade frequentemente subestimada por muitas empresas, que acreditam que “qualquer um pode fazer isso” — afinal, todos aprendem a ler e escrever, certo? Essa percepção se intensificou com o avanço da inteligência artificial generativa. Embora o desenvolvimento de redatores juniores possa representar uma boa decisão, é importante lembrar que a evolução na escrita exige tempo, prática constante, domínio das normas gramaticais e leitura frequente. Por isso, é crucial contar com profissionais mais experientes para garantir qualidade e profundidade no conteúdo, principalmente se apostar em IA para escalar a produção.

Contratar uma agência de marketing de conteúdo é a solução?

Contratar uma agência especializada em marketing de conteúdo pode ser a solução mais viável, tanto do lado financeiro quanto do estratégico. Essa abordagem oferece vantagens como:

1. Acesso imediato a um time experiente (mas isso depende da agência!)
   Uma agência confiável tem cases de sucesso e conta com especialistas em todas as áreas essenciais para implementar estratégias eficazes de conteúdo. Isso elimina a necessidade de recrutar, integrar e treinar novos profissionais, o que acelera a execução e os resultados.
2. Redução de custos
   Embora o investimento inicial em uma agência parceira possa parecer elevado, ele se torna mais vantajoso a médio e longo prazos. O custo de um serviço completo é inferior à soma de encargos trabalhistas, treinamentos e aquisição de ferramentas necessárias para expandir uma equipe interna.
3. Flexibilidade e escalabilidade
   Agências oferecem a capacidade de ajustar recursos de acordo com as demandas específicas da empresa. Se a produção de conteúdo precisar aumentar durante períodos de alta demanda, o parceiro se adapta sem comprometer prazos ou qualidade.
4. Foco em resultados
   Ao contratar uma agência, as empresas liberam suas equipes internas de tarefas operacionais e podem direcioná-las para outras necessidades.

A inteligência artificial redefine buscas e ranqueamento, o que torna indispensável criar conteúdos estratégicos que atendam às intenções dos usuários e saber fazer ajustes técnicos em sites e blogs.

Com mais de sete anos de experiência, a Prosperidade Conteúdos antecipa mudanças no mercado digital e ajuda marcas a se adaptar às novas dinâmicas das buscas na era da inteligência artificial. Nossa equipe conta com profissionais qualificados, como especialistas de SEO, dados e jornalistas com experiência consolidada para desenvolver materiais de alta performance, alinhados às tendências mais recentes.

Nossa metodologia exclusiva transforma cada projeto em um case de sucesso, pois combina qualidade editorial e resultados mensuráveis. Grandes marcas confiam em nosso trabalho para fortalecer a presença digital e se destacar em um cenário no qual a inteligência artificial altera profundamente o comportamento dos usuários.

Mais do que aplicar técnicas de SEO, criamos conteúdos que geram engajamento, credibilidade e impacto real no público-alvo. Dados concretos orientam cada estratégia e asseguram soluções eficazes, adaptadas às exigências dos algoritmos modernos e das ferramentas de IA.

Seja para otimizar o site da sua marca, seja para construir um do zero ou para produzir conteúdos, a Prosperidade tem uma solução personalizada para suprir suas demandas. Agende uma reunião com nossos especialistas e descubra como podemos ajudar a transformar seu marketing digital em um ativo poderoso para os negócios.

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A justificativa citada foram os problemas com a precisão do recurso. Porém, na mesma nota, prometeu trabalhar em avanços no sistema. 

De acordo com a publicação, apenas 26% dos textos foram corretamente identificados como artificialmente redigidos e 9% dos artigos criados por redatores humanos foram apontados como escritos por IAs. 

Ferramentas de inteligência artificial generativa geram controvérsia ao redor do mundo

Desde o lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022, o uso da tecnologia de IA generativa vem sendo alvo de polêmicas e debates. Isso porque, apesar de aparentar criar textos originais, os textos elaborados pela ferramenta se baseiam em outros conteúdos disponíveis na rede mundial de computadores. 

Isso gerou uma série de imbróglios relacionados a plágio, criação de deep fakes, aplicação em trabalhos acadêmicos e desinformação, já que o banco de dados não é atualizado regularmente. Alguns países, como a Itália, baniram a plataforma. Outros, como o Reino Unido, Estados Unidos e China, estudam sanções para regulamentação do uso e indicação correta das origens do material produzido. 

O Bard, que emergiu como uma resposta à acoplagem do ChatGPT ao Bing, não foi incluído na lista de países com acesso à nova feature do Google. Especula-se que uma das razões seja o avanços no Projeto de Lei das Fake News (PL 2630/2020), que atribui responsabilidade às big techs na difusão de notícias falsas e discursos de ódio. 

Aprendizado de máquina dificulta identificação de textos criados artificialmente

Um dos grandes problemas enfrentados na detecção de conteúdo produzido via inteligência artificial é exatamente o funcionamento do mecanismo. Baseado em aprendizado de máquina, é programado para desenvolver-se de maneira automatizada. 

Para se ter uma ideia, apenas cinco meses após o lançamento do GPT-3, tecnologia generativa do ChatGPT, com 175 bilhões de parâmetros, foi inaugurado o GPT-4, com um valor estimado de 1.7 trilhões de parâmetros. 

Esses parâmetros se referem às variáveis internas que auxiliam na criação de novos textos de LLM (large language model). O que quer dizer que quanto maior esse número, mais poderosa é a ferramenta. Com isso, torna-se cada vez mais difícil a identificação. 

Plataformas de detecção de conteúdo produzido por IA também evoluem

Contudo, como citado por John Mueller, um dos principais porta-vozes do Google, a revolução tornou-se um “jogo de gato e rato”. Ou seja, na medida em que as ferramentas de IA generativa se desenvolvem, também evoluem as formas de detecção.

Prova disso ocorreu em um estudo realizado pela agência de SEO Reboot Online. Em abril de 2023, a empresa criou um experimento para testar a eficiência de artigos produzidos por humanos e máquinas nos mecanismos de busca. 

Para tal, criou uma série de textos produzidos pelo ChatGPT e os verificou no Crossplag, ferramenta de detecção de IA. O resultado foi que em nenhum deles foi identificada a interferência de robôs. 

Porém, três meses depois, ao realizar o mesmo teste, a ferramenta se mostrou muito mais acurada, apontando a interferência da inteligência artificial em 80% dos textos criados por máquinas, provando que tais recursos também se desenvolvem.

Afinal, conteúdos produzidos por inteligência artificial podem ser detectados?

A velocidade com que as ferramentas de inteligência artificial generativa se desenvolvem complexifica a elaboração dos identificadores. A detecção de IA é baseada na engenharia reversa para predição de padrões. Contudo, a própria tecnologia se reinventa e estabelece novos padrões.

Uma pesquisa realizada pela Authority Hacker (2023) revela que 65,8% das pessoas acreditam que os textos redigidos por IA são iguais ou melhores do que aqueles escritos por humanos.  

Porém, é inegável que o uso irrestrito dessas plataformas pode gerar problemas à sociedade, cada vez mais presentes em áreas como marketing digital, jornalismo e educação. Existem, inclusive, iniciativas que visam a inclusão de marcas d’água para etiquetagem de conteúdo produzido de maneira sintética. 

Em um mundo em que a desinformação nos leva a caminhos cada vez mais perigosos, é muito importante investir em conteúdo produzido por pessoas com boa capacidade de apuração, checagem, criatividade, originalidade e pesquisa.

Para o marketing de conteúdo e o SEO, contudo, há uma questão ainda mais importante. Ora, se a produção de conteúdo genérico está ao alcance de qualquer um, o que fará com que uma marca se destaque nos buscadores?

É por isso que contar com soluções que visam a produção de conteúdo único, com informações adicionais que as máquinas são incapazes de produzir, como estudos, testes e entrevistas, é cada vez mais essencial para se destacar no mercado. 

Quer saber o que a Prosperidade Conteúdos pode fazer pela sua marca? Agende uma conversa com o nosso consultor.

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Ainda em 2014, escrevi um artigo sobre um “furo” (informação noticiada por um veículo de imprensa antes de todos os demais) que o Los Angeles Times tinha dado ao publicar sobre um terremoto na frente dos concorrentes – e quem tinha apurado e escrito tudo era um robô.

Escrevi na época:

“Não é novidade que os robôs estão invadindo as Redações do mundo inteiro […]. Eles escrevem principalmente notícias que são mais simples, factuais, objetivas, como aquelas que falam como foi uma partida de futebol ou, como no exemplo, como foi o terremoto, onde estava seu epicentro e qual sua magnitude.

Basta o robô estar ligado a algum centro epistemológico, ou a algum tempo real de partida de futebol ou à Sala de Imprensa da PM. Ele saberá perfeitamente reunir as informações básicas […] e transformá-las em um texto legível, desses que a gente sempre encontra nos portais de notícia.”

Neste artigo vou mostrar como os algoritmos são usados nas redações de todo o mundo, de forma mais corriqueira, pelo menos desde 2010.

Vou exemplificar com algumas dessas iniciativas aqui no Brasil. 

Mas, para além de suas vantagens mais visíveis, vou comentar alguns problemas nem tão óbvios sobre a automatização.

E, para não deixar ninguém pessimista, vou trazer possíveis soluções ao final do texto. Boa leitura!

Como a inteligência artificial é usada no jornalismo?

A inteligência artificial é usada de muitas formas no jornalismo, já há alguns anos, e a tendência é que esse uso cresça bastante daqui para a frente.

Ainda em 2019, Charlie Beckett, no estudo “New powers, new responsibilities: a global survey of journalism and artificial intelligence”, apontou diversos processos jornalísticos que já estavam adotando a IA em veículos de todo o mundo:

• Coleta de notícias – fornecimento de informações, geração de ideias para histórias, identificação de tendências, investigações, monitoramento de eventos ou problemas, extração de informações ou conteúdo.
• Produção de notícias – criação, edição, embalagem de conteúdo para diferentes formatos e plataformas, criação de texto, imagem e vídeo, redirecionamento de conteúdo para diferentes públicos. 
• Distribuição de notícias – personalização, marketing, busca de públicos, compreensão do comportamento do usuário, monetização/assinaturas.

Esse estudo, que foi publicado pela London School of Economics and Political Science e pelo Google News, analisou 71 veículos jornalísticos de 32 países, inclusive o Brasil, e mostrou que cerca de 70% deles já usavam IA no processo de produção de notícias naquele ano – principalmente na coleta de notícias.

Em 2016, quando o professor e pesquisador Andreas Graefe escreveu seu “Guide to Automated Journalism” (guia para o jornalismo automatizado), ele já apontava que “as principais empresas de mídia, como Associated Press, Forbes, The New York Times, Los Angeles Times e ProPublica, já tinham começado a automatizar seus conteúdos noticiosos.

Mas a IA está presente no jornalismo há ainda mais tempo.

Segundo a tese de doutorado “Jornalismo em vídeo gerado por inteligência artificial: narrativas e credibilidade“, de Silvio Barbizan (PUC-RS, 2021), seu uso para criar textos de forma automatizada remonta há 60 anos atrás, embora tenha se popularizado a partir de 2010:

“(…) Programas capazes de redigir autonomamente existem há mais de 60 anos. Os primeiros experimentos nessa área estão ligados ao desenvolvimento da natural language generation na década de 50 do século passado. Cerca de 20 anos mais tarde surgiu a primeira aplicação em jornalismo. Nos Estados Unidos, Harry R. Glahn desenvolveu um computador capaz de escrever textos com a previsão do tempo a partir do banco de dados de uma central meteorológica americana. Desde então, outras aplicações ocorreram, mas em caráter experimental ou pontual. Foi a partir de 2010 que o uso se popularizou.”

Foi em 2010 que o Los Angeles Times lançou uma plataforma para seu projeto The Homicide Report, que tinha um robô que escrevia e publicava pequenas notas sobre cada homicídio ocorrido na região metropolitana de Los Angeles.

Os jornalistas desse veículo encararam a inovação como “uma ferramenta que os auxilia a atingir a meta de cobrir todos os homicídios da cidade, liberando-os para se dedicarem à apuração e à redação de notícias com maior profundidade”, como descreve o artigo “Cartografando o Jornalismo Automatizado: redes sociotécnicas e incertezas na redação de notícias por robôs”, publicado por Silvia DalBen e Carlos d’Andréa no 5º Seminário de Pesquisa em Jornalismo Investigativo, em 2017.

Hoje também é comum a programação de algoritmos para distribuir aos leitores conteúdos mais personalizados, sobre assuntos ou editorias que os interessem mais.

Há ainda o uso de IA para criação de vídeos inteiros, que foi o tema da tese de Barbizan. Ele se debruçou sobre 25 vídeos, todos feitos por inteligência artificial, de conglomerados de mídia de nove países, inclusive o Brasil. E constatou a criação de vídeos automatizados para coberturas esportivas, de celebridades, de política, economia e outros assuntos.  

Outro uso que vem se fortalecendo no Brasil é para o combate às fake news, como aponta o artigo “Inteligência Artificial no jornalismo: um estudo do robô Corona Repórter“, das pesquisadoras da UFPB Laura Rayssa de Andrade Cabral e Fabiana Cardoso de Siqueira, publicado na “Revista Brasileira de Ensino de Jornalismo” em dezembro de 2022:

“O jornalismo automatizado se fortalece a partir do uso de softwares que escrevem textos mediante as técnicas de Natural Language Generation […], como também através do uso de chatbots, seja para relacionamento com o público, ou atuando nas redes sociais e aplicativos de mensagens como ferramenta de combate à desinformação, por exemplo. Essa é uma prática recorrente no exterior e que está se fortalecendo no Brasil.”

As autoras apontam que o uso de robôs no jornalismo brasileiro está aumentando, “especialmente, em situações em que é preciso produzir, em pouco espaço de tempo, grandes volumes de notícias que demandam esforços para “garimpar” e interpretar os dados”.

Mas fazem uma observação importante: 

“Mesmo  quando  são  os  robôs  que  escrevem  as  notícias, normalmente estas passam pelo crivo de um jornalista, seja para revisar o conteúdo ou para incrementar mais detalhes, como a fala de uma ou mais fontes etc.”

Exemplos do uso de IA no jornalismo brasileiro

Corona Repórter

Robô que compilava informações de órgãos governamentais, sempre sobre a Covid-19, e as distribuía pelo Twitter. Iniciativa feita em parceria entre a UFMG e a USP, foi lançada em 2020, e o último tuíte publicado saiu em dezembro de 2021.

Da Mata Repórter

Outra parceria entre UFMG e USP, robô criado em 2020 divulga no Twitter dados de desmatamento da Amazônia Legal. Último post foi em agosto de 2022.

Elas no Congresso

Robô criado pela Revista AzMina em 2020, que ainda está bastante ativo no Twitter, e acompanha a tramitação de proposições que tratam dos direitos das mulheres no Congresso.

Robotox

Mais um robô usado para divulgar informações automatizadas pelo Twitter, desta vez relacionados a agrotóxicos. Iniciativa pela Agência Pública e Repórter Brasil em 2019 e ainda está ativa.

Outros robôs jornalísticos no Twitter

A dissertação de mestrado “Jornalismo automatizado: Inteligência Artificial e robôs nas redações das organizações jornalísticas”, publicado em 2022 por Laura Rayssa de Andrade Cabral, da UFPB, traz ainda diversos outros exemplos de robôs para conteúdo noticioso que já existiram no Brasil, a maioria já extintos, como as iniciativas Fátima, da agência de fact-checking Aos Fatos, que apontava fake news no Twitter, e Rui, do Jota, que monitorava quanto tempo processos importantes ficavam parados no STF.

A @fatimabot, inclusive, venceu o Prêmio Cláudio Weber Abramo de Jornalismo de Dados em 2019, mas acabou bloqueada pelo Twitter.

Cobertura eleitoral do g1

Todos os 5.568 municípios brasileiros ganharam uma matéria publicada no g1, nas eleições de 2020, com os resultados do pleito. A iniciativa só foi possível graças ao uso de automação, com inteligência artificial, a partir de dados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE), que o g1 classificou, na época, de “iniciativa inédita”.

Os dados, antes de publicados, passavam por uma revisão dos jornalistas na Redação.

Em 2022, a iniciativa se repetiu, agora mostrando como foi a votação em cada um dos municípios.

Quais são os riscos da automação da informação?

Já falei sobre alguns dos problemas do uso de inteligência artificial para produção de conteúdo no artigo que escrevi sobre o ChatGPT. 

Como aqui estou tratando de um escopo mais amplo de inteligência artificial, acho que os riscos também são um pouco maiores – claro que dependendo de cada caso.

Mas os principais são os seguintes:

1. Queda na qualidade dos conteúdos;
2. Textos repetitivos e enfadonhos;
3. Divulgação de conteúdo copiado;
4. Divulgação de dados errados ou falsos;
5. Falta de transparência;
6. Queda na credibilidade;
7. Aumento de disputas judiciais.

A seguir, detalho cada um desses itens.

1. Queda na qualidade dos conteúdos

Por qualidade, refiro-me tanto à criatividade, à originalidade, ao bom texto e às boas fontes, quanto à capacidade humana de analisar, formar opinião e se aprofundar em determinados assuntos – que é algo esperado de um conteúdo jornalístico.

Sobre isso, Andreas Graefe escreveu o seguinte em seu guia de 2016, ao falar das limitações do jornalismo automatizado:

“Os algoritmos não podem fazer perguntas, explicar novos fenômenos ou estabelecer causalidade e, portanto, são limitados em sua capacidade de observar a sociedade e cumprir tarefas jornalísticas, como orientação e formação de opinião pública.

A qualidade da escrita de notícias automatizadas é inferior à escrita humana, mas provavelmente melhorará, especialmente com o avanço da tecnologia de geração de linguagem natural.”

Silvio Barbizan foi além em sua tese:

“[…] A notícia não responde ao básico, não detalha e aprofunda. Também não tem originalidade nem é criativa. […] Então, numa visão sombria, o que se tem é a popularização de notícias atraentes e rasas produzidas por sistemas fechados cujas configurações e intenções são inacessíveis. Impossível não entender que esse quadro pode agravar a crise que o jornalismo já vive.”

E, lá em 2014, eu já tinha apontado o seguinte:

“[…] Ainda falta muito para que os robôs tenham a capacidade de fazer análises, emitir opiniões e, principalmente, elaborar textos que deem prazer de ler. Eles jamais poderão escrever uma crônica de futebol emocionante, que faça o torcedor relembrar cada lance com o coração aos pulos. Jamais poderão elucubrar sobre as intenções de um candidato político ao se aliar a um ex-rival. Jamais poderão escrever criticamente sobre um caso policial mal explicado ou uma lei que não serve pra nada.”

Não sei, agora em 2023, se “jamais” farão nada disso que observei há nove anos. Mas a maioria dos robôs, realmente, só faz o arroz-com-feijão, pelo menos do ponto de vista de estrutura criativa de um texto.   

2. Textos repetitivos e enfadonhos

Veja uma iniciativa como aquela do g1, de escrever os resultados para todos os municípios brasileiros, nas eleições de 2020.

É útil para SEO, ao inundar o Google com conteúdos que podem interessar aos moradores daquelas localidades que nunca são cobertas por nenhum veículo de imprensa. Mas, para o leitor que abre qualquer um daqueles textos, a sensação é de tédio, por terem basicamente a mesma estrutura sempre.

Como diz o artigo de Cabral e Siqueira, que analisaram o trabalho do robô Corona Repórter:

“[…] Cumpre com sua função de informar os usuários sobre notícias relacionadas à pandemia da Covid-19, contudo, limita-se a bases de dados muito específicas, de estatísticas gerais da pandemia, realidade que, de certa forma, provoca a repetição do mesmo tipo conteúdo, apenas atualizando as informações, o que depois de  um  certo  tempo  pode  não  ser  tão  atrativo  para  um  usuário  muito  ativo  na  rede  social.” [grifo meu]

3. Divulgação de conteúdo copiado

Aqui vai depender do tipo de IA que estamos falando, de qual é sua base de dados e da finalidade de seu uso.

Robôs como o ChatGPT são treinados para trazer respostas a partir de bancos de dados imensos. As fontes das respostas não são especificadas. As respostas são as mesmas para perguntas iguais, e muitas vezes erradas.

Jornalistas que usarem esse tipo de ferramenta para produzir conteúdos correm sérios riscos de estarem divulgando dados de baixa confiabilidade e que parecerão cópias daqueles publicados por outros que usaram a mesma fonte.

4. Divulgação de dados errados ou falsos

Graefe já alertava para isso lá em 2016, quando escreveu:

“Os algoritmos dependem de dados e suposições, ambos sujeitos a vieses e erros. Como resultado, os algoritmos podem produzir respostas inesperadas, não intencionais e que contêm erros.”

Em seu estudo de 2019, Charlie Beckett ouviu de um executivo de jornal um receio ainda maior:

“O aprendizado de máquina é a ferramenta perfeita para gerar deep fakes e conteúdo falso, e isso será um grande problema para todas as notícias de meios de comunicação confiáveis.”

Eu também alertei para isso em outro artigo que escrevi, sobre a OpenAI, criadora do ChatGPT:

“O ChatGPT não fornece a fonte para suas respostas e muitas vezes comete erros grosseiros. Não é a primeira vez que flagrei uma resposta errada do principal produto da OpenAI.[…] Em outra ocasião, o ChatGPT chegou a me pedir desculpas duas vezes por um erro.”

A frequência ou gravidade de um erro que um algoritmo pode cometer vai depender do banco de dados no qual ele se baseia, na forma como ele foi programado, em como ele está sendo usado.

O ChatGPT, especificamente, tem um agravante que é a desatualização de seus dados, que vão só até 2021 [isso ao menos até março de 2023, quanto este artigo foi escrito]. A própria OpenAI, no texto de apresentação que escreveu sobre a ferramenta, em 2022, apontou como sua primeira limitação o seguinte:

“Às vezes, o ChatGPT escreve respostas que parecem plausíveis, mas que são incorretas ou sem sentido.”

Mesmo a versão mais atualizada da tecnologia, o GPT-4, lançada em 14 de março, ainda não é totalmente confiável, como admitiu a OpenAI nestes dois trechos:

“Apesar de suas capacidades, o GPT-4 tem limitações semelhantes aos modelos GPT anteriores. Mais importante, ainda não é totalmente confiável (ele ‘alucina’ fatos e comete erros de raciocínio).”

“O GPT-4 geralmente não tem conhecimento dos eventos que ocorreram após o corte da grande maioria de seus dados (setembro de 2021) e não aprende com sua experiência.”

5. Falta de transparência

Falta de transparência é um problema tanto no que diz respeito à metodologia por trás da coleta de informações de cada um desses algoritmos, que nem sempre é comunicada ao público final, quanto, no caso de uma IA como o ChatGPT, ao fato de ela não conseguir informar as fontes para suas respostas.

Sobre isso, Barbizan defendeu uma regulamentação que aumente essa transparência:

“[…] O que está posto é que essas notícias estão cada vez mais presentes no cotidiano do mundo e por isso há a necessidade de transparência, de regulamentação quanto aos algoritmos, de bases sólidas e, ainda, de conhecimento e educação da sociedade quanto à origem das notícias automatizadas.”

6. Queda na credibilidade

Credibilidade é o principal ativo de qualquer veículo de imprensa. Uma vez perdida, é difícil de ser recuperada.

Se os leitores eventualmente perceberem queda na qualidade nos textos e vídeos e na qualidade e acurácia das informações prestadas, eles podem perder a confiança naquele portal de notícias e partir para outro.

7. Aumento de disputas judiciais

Eventuais notícias que venham com erros ou até mesmo pareçam plagiadas – dois dos riscos que já apontei acima – podem acabar indo parar na Justiça.

E quem vai responder por aquela apuração equivocada? O robô?

E quais as vantagens da IA na produção de conteúdo?

É claro que existem vantagens para o uso de inteligência artificial na produção de conteúdo, sobretudo no trabalho mais automatizado mesmo, mais “braçal” – como, no caso do jornalismo, para fazer as notinhas de previsão do tempo, de lances em partidas esportivas ou coberturas que envolvam muitos dados.

Ainda em 2016, Graefe apontava os seguintes potenciais do uso de algoritmos no noticiário:

• Os algoritmos são capazes de gerar notícias mais rapidamente, em maior escala do que por repórteres humanos.
• Os algoritmos podem usar os mesmos dados para contar histórias em vários idiomas e de diferentes ângulos, personalizando-os de acordo com as preferências de um leitor individual.
• Os algoritmos têm o potencial de gerar notícias sob demanda, criando histórias em resposta às perguntas dos usuários sobre os dados.

O pesquisador Barbizan, que citei no tópico anterior, por ter apontado alguns dos problemas na automação, também viu suas vantagens:

“Para os veículos há um ganho econômico, como a conquista de novos públicos graças à cobertura de setores antes inviáveis. Ganham, também, com uma produção em escala muito maior, mais rápida e mais barata. Já o público – pelo menos uma boa parte dele – ganha um produto ao seu gosto: fácil de entender, acessível e de consumo rápido.”

A inteligência artificial permite experiências de larga escala, como os exemplos que vimos do Los Angeles Times e do g1 nas eleições.

Pensando em produção de conteúdo de forma mais ampla, como nas estratégias de marketing de conteúdo para marcas, a inteligência artificial também oferece os mesmos riscos e vantagens apontados para o trabalho jornalístico.

Em um artigo da Prosperidade Conteúdos, por exemplo, você pode conhecer mais sobre oito maneiras pelas quais o ChatGPT pode ajudar na produção do marketing de conteúdo.

Em outro texto, ele listou mais 14 ferramentas de inteligência artificial que cumprem o mesmo papel do sucesso da OpenAI.

Talvez o X da questão seja a participação ou mediação dos humanos nesse processo. Não é porque existe um software com inteligência artificial facilitando um trabalho de coleta de dados ou mesmo de produção de conteúdos que os humanos tenham que ser deixados de lado.

Pelo contrário, eles são essenciais justamente para garantir uma entrega final que tenha qualidade, confiabilidade e garanta a credibilidade daquele produto.

Como dizem Cabral e Siqueira em seu artigo:

“Consideramos relevante o papel de mediador do jornalista, de aprimorar as informações da inteligência artificial do robô para o público. Essa é uma das questões mais discutidas quando se fala acerca da substituição do homem pela máquina. Nesse caso, compreendemos que a substituição não deve existir e que o melhor é a soma entre o profissional de jornalismo e as facilidades tecnológicas propiciadas pelo uso de robôs com IA.”

Elas defendem que, para isso, os jornalistas ampliem seu leque de habilidades, somando à criatividade e sensibilidade, conhecimentos de “programação, análise e interpretação de dados”.

Estamos diante de um presente em que a inteligência artificial já é muito usada pelo jornalismo e um futuro em que ela deve estar presente em 100% das práticas jornalísticas, em maior ou menor graus, por suas inegáveis vantagens, principalmente do ponto de vista econômico.

Sabemos quais os riscos dessa automação em uma profissão tão delicada, que lida com informações e que deve prezar pela qualidade da fonte dessas informações e boa análise dos dados, que são seu próprio sustentáculo.

Então é preciso que toda a forma de produção das notícias seja repensada, sempre com inclusão dos jornalistas humanos como mediadores do que é produzido pelos algoritmos – e estes precisarão se qualificar com habilidades técnicas que antes não eram exigidas, como programação e ciência de dados.

Mas, para além desse conhecimento técnico que deve passar a ser exigido, os jornalistas que mantiverem suas habilidades mais humanas também vão se diferenciar.

Pelo menos é nisso que acredito, e já escrevia a respeito naquele meu artigo de 2014:

“Mesmo que os robôs invadam as Redações para cobrir o arroz-com-feijão, os jornalistas que escrevem com emoção, senso crítico e análises bem-fundamentadas ainda terão vez (ufa!). Seja no jornal impresso, no portal de notícias, em um blog — ou em quaisquer plataformas novas que surjam no futuro.

No final, robôs e pessoas coexistirão, mas só os jornalistas que conseguem pensar com a própria cabeça, escrever com emoção, transmitir prazer ou indignação e errar em seus julgamentos (sim, errar, para aprender e evoluir) vão sobreviver.”

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Minhas críticas se solidificaram depois que flagrei o ChatGPT, robozinho do momento, dando respostas erradas ou até mesmo inventadas. Mais de uma vez.

Como jornalista que sou, acho que uma das premissas mais importantes na criação de conteúdos – sejam eles reportagens, posts em um blog, artigos acadêmicos ou videozinhos no TikTok – é que devem ter lastro na realidade.

Ou seja, eles precisam ser embasados em informações confiáveis. Daí minha birra com uma ferramenta de IA que não se importa em dar respostas erradas.

Os redatores humanos também podem mentir – é justo que alguém faça essa observação.

Sim, podem. Mas não é esperado que um profissional ético e qualificado faça isso.

Além da questão da veracidade dos dados, ferramentas de IA não se comparam aos humanos que produzem conteúdos artesanais por alguns outros (bons) motivos.

Neste artigo, pretendo esclarecer os principais. Boa leitura!

O que é conteúdo artesanal?

Quando pensamos na palavra artesanato, o que nos vem à mente?

Eu penso em produtos feitos à mão, de forma mais meticulosa, individualizada. 

Também não consigo deixar de pensar na palavra arte, que, segundo este Dicionário Etimológico, também deriva do latim ars – que, por sua vez, significa “técnica”, “habilidade natural ou adquirida”.

“Artesanal”, nas definições do Dicionário Michaelis, além de ser algo relativo a artesanato, pode ser definido como algo que é “feito pelos processos tradicionais, individuais e manuais, em oposição à produção industrial”. 

Fica claro, portanto, que o que é feito de forma artesanal é:

• feito de forma manual,
• a partir de uma habilidade ou uma técnica que garantem a qualidade daquele processo de criação,
• que torna único o produto criado ao fim desse processo
• e que se contrapõe ao que é feito em larga escala, dentro de um processo industrial.

Isso vale tanto para, digamos, um sapato de couro artesanal quanto para um conteúdo publicado em um blog na internet.

Qual é a importância do conteúdo artesanal?

Se o conteúdo é artesanal, ele é feito com o esmero próprio dos artesãos: aquelas pessoas que ainda prezam por sua habilidade ou técnica em pesquisar e escrever sobre determinado assunto.

Contrapõe-se ao conteúdo do estilo Ctrl+C, Ctrl+V, em que as pessoas copiam textos já prontos, ou seguem formatos ou padrões pré-definidos, ou mesmo fazem tudo com uso de inteligência artificial.

Lembrando que, treinados a partir de códigos e bancos de dados pré-existentes, robôs como o ChatGPT não são artesãos. Afinal, eles são incapazes de criar algo do zero, como os humanos.

Aliás, fiz questão de perguntar isso a esta ferramenta de IA da OpenAI, que está mais falada que finalista do Big Brother.

Em uma entrevista que fiz com o ChatGPT, questionei justamente o seguinte:

“Você consegue criar conteúdos do nada, como um humano faz, ou precisa sempre de uma fonte de informação pré-existente?”

Ao que ele me respondeu:

“Eu posso criar conteúdos com base no que eu sei sobre uma determinada área e usando minha capacidade de geração de linguagem, mas não posso criar conteúdos completamente novos ou originais. Isso é algo que ainda está além do alcance da inteligência artificial atual, e é uma capacidade exclusiva dos seres humanos.”

Ou seja, como bem disse esta IA, é capacidade exclusiva dos humanos criar conteúdos novos ou originais. E só os humanos podem ser artesãos de conteúdos.

O que me leva ao próximo tópico.

O que os redatores humanos podem fazer que as ferramentas de IA não podem?

Vou começar respondendo o que as ferramentas de IA podem fazer, pensando no ChatGPT como modelo.

Elas podem:

Fornecer respostas rápidas e diretas sobre diversos assuntos (ainda que muitas dessas respostas sejam erradas ou estejam desatualizadas, já que o banco de dados desse robô vai só até 2021 – texto escrito em março de 2023);

• Gerar textos de diversos tipos e formatos sobre um determinado assunto (aí incluindo prosas, poemas, ofícios, atas, memorandos, piadas etc);
• Fazer traduções;
• Criar resumos;
• Explicar como se prepara uma receita culinária;
• Dar exemplos de códigos de programação e ajudar a solucionar problemas técnicos de computação.

Mas elas não podem:

Criar conteúdos totalmente originais (como já vimos).

• Ser criativas (“A inteligência artificial pode ser usada para simular a criatividade humana em algumas tarefas específicas, mas a criatividade humana é uma característica complexa e multifacetada que ainda não foi totalmente compreendida”, me disse o ChatGPT).
• Escrever com emoção (“Eu sou capaz de reconhecer e reproduzir as emoções nas minhas respostas, […] mas essas emoções não são reais”).
• Informar as fontes de suas informações (“Existem situações em que não posso informar fontes específicas para minhas respostas. […] Não posso garantir a precisão ou a confiabilidade de minhas respostas”).
• Garantir a confiabilidade das informações que produz (“Eu tento fornecer respostas precisas e baseadas em fatos, mas às vezes eu posso cometer erros ou fornecer informações imprecisas. […] Eu não tenho a capacidade de verificar a veracidade das informações que forneço em minhas respostas”).

Certamente há mais coisas que elas não podem fazer, mas vou focar nestas cinco, que me parecem importantes pilares da criação de um conteúdo – e quem trabalha com conteúdo, seja no jornalismo, nas universidades, nas indústrias literária e cinematográfica, na publicidade ou no marketing, sabe bem disso:

• originalidade
• criatividade
• emoção
• rastreabilidade dos dados
• veracidade da apuração

Um redator humano, ao produzir um conteúdo artesanal de qualidade, é capaz de trabalhar com cada um desses pilares. 

Pode fazer textos originais, criativos, que gerem emoção e que sejam baseados em pesquisas bem fundamentadas, inclusive com a possibilidade de informar as fontes das informações, dados, estatísticas ou demais referências citadas.

E nada disso as ferramentas de IA como o ChatGPT podem fazer – ao menos não por enquanto.

Pode ser que em médio prazo estejam perfeitamente aptas para fazer tudo isso, e surja um novo “Cem Anos de Solidão” ou um roteiro como o de “Forrest Gump” totalmente criados por algoritmos.

Mas, por enquanto, o que temos são os artesãos com cérebros para gerar algum diferencial no turbilhão de conteúdos produzidos diariamente no mundo.

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Ao ser lançada, em 2022, essa ferramenta fez tremer o mercado de produção de conteúdo. 

Isso porque parte de uma base de dados para gerar novos textos. O frenesi foi tanto que muitos profissionais começaram a questionar a possibilidade da substituição de profissionais criativos pelos robôs em um futuro próximo. 

Além disso, assustou alguns gigantes do mercado, como o próprio Google, já que a inteligência artificial conhecida como ChatGPT funciona de uma maneira muito similar a um mecanismo de busca.

Mas, afinal, o que é o GPT-3 e por que essa ferramenta ganhou tanto destaque? Ela pode realmente mudar o cenário da criação de conteúdo para web? E como ela pode acelerar os processos dessa atividade? As respostas para essas e outras perguntas você encontra neste artigo.

O que é o GPT-3?

GPT-3 é a terceira versão de uma ferramenta de inteligência artificial generativa programada para aprender e gerar qualquer tipo de texto utilizando a internet como base de dados. Em outras palavras, uma plataforma para responder perguntas ou solicitações.

Isso significa que, quando alguém solicita algo para a ferramenta, ela traz uma resposta original. Ou seja, não copia uma resposta pronta, mas utiliza mais de 175 bilhões de parâmetros para escrever algo novo. 

É importante dizer que a plataforma é uma evolução de sua antecessora, GPT-2, que possuía 1,5 bilhão de parâmetros. Especula-se que a próxima versão, o GPT-4, tenha 1 trilhão de parâmetros. 

O que é o ChatGPT?

O ChatGPT é uma ferramenta-irmã que funciona de maneira muito similar ao GPT-3. Contudo, em um formato de chatbot, que permite a conversação contínua ao armazenar as informações das solicitações anteriores do usuário. 

A Microsoft pretende, em breve, adicionar o ChatGPT ao seu mecanismo de busca, o Bing, (Bloomberg, 2023), o que é visto como uma ameaça à soberania do Google. 

Quem criou o GPT-3?

O GPT-3 foi criado pela OpenAI, uma empresa cujo objetivo é acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial e promover sua adoção de forma responsável. Ela foi fundada em 2015 por um grupo de pesquisadores, investidores e empresas, como Elon Musk (Tesla), Sam Altman (Y Combinator), Greg Brockman (Stripe), Reid Hoffman (LinkedIn) e Peter Thiel (PayPal). 

O OpenAI se identifica como uma organização sem fins lucrativos que visa beneficiar a humanidade por meio de sua pesquisa. Por isso, suas patentes possuem código aberto, funcionando como um API para outras ferramentas. 

A empresa também é responsável por outros transformers populares, como o DALL-E e o Point-e.

Por que o GPT-3 ganhou tanto destaque na mídia?

O GPT-3 ganhou muito destaque na mídia por ter aberto sua funcionalidade ao mundo em 2022. 

Por um lado, os usuários ficaram impressionados pela capacidade de comunicação da plataforma, que responde a boa parte das solicitações diretamente, sem a necessidade de acessar links ou ler artigos densos. 

Por outro, fez brilhar os olhos dos profissionais de marketing e produtores de conteúdo, pois é capaz de criar peças textuais, como artigos, anúncios, mensagens de email, histórias curtas, roteiros de vídeo e outras funcionalidades como tradução, programação e elaboração de diagramas. 

O que também pode ser um grande risco à qualidade da informação, já que a ferramenta é imperfeita e muitas vezes traz dados desatualizados ou informações inverídicas.

Como utilizar o GPT-3 na produção de conteúdo?

Não há nenhuma dúvida que o GPT-3 (e suas versões futuras) podem auxiliar na produção de conteúdo. 

Afinal de contas, a automação de processos de escrita pode acelerar diversas estratégias de marketing digital, que atualmente necessitam da inteligência humana para criação. 

Contudo, essa é uma questão polêmica. Por um lado, há aqueles que acham que as máquinas não são capazes de reproduzir a criatividade humana e, portanto, não criam textos adequados para o consumo. 

Do outro lado da balança, estão os que pensam diferente. Para estes, a inteligência artificial atingiu um nível de capacidade de produção de textos muito similar ao humano, podendo já ser utilizada para campanhas de marketing, jornalismo e outros conteúdos textuais. 

Há, ainda, um grupo de pessoas que acreditam que o GPT-3 serve como uma ferramenta auxiliar para quem escreve, mas não funciona como um substituto. 

De todo modo, é preciso ter em mente que esse tipo de tecnologia cresce de maneira exponencial. Ou seja, seu desenvolvimento é acelerado. A prova disso são as especulações acerca do número de parâmetros que serão utilizados no GPT-4. 

É por isso que deve-se utilizar esse recurso com cuidado. Segundo o Google, por exemplo, o uso de textos sintéticos em blog posts são passíveis de punição. Se o algoritmo é capaz de identificá-los, é outra história. 

A seguir, veja algumas formas de utilizar o GPT-3 na produção de conteúdo. Mas, por uma questão ética, não será incentivado o uso integral dos textos gerados pela plataforma.

1. Planejamento editorial

O GPT-3 é uma ótima fonte para obtenção de ideias. No exemplo a seguir, solicitei 15 ideias de título de conteúdo para blog no segmento de moda. 

Perceba que, mesmo que algumas das pautas não sejam as melhores, é um bom ponto de partida para se inspirar em um calendário editorial para blog. A mesma lógica se aplica para conteúdos em redes sociais, email ou ações de materiais ricos, por exemplo. 

2. Inspiração

Criadores de conteúdo muitas vezes se deparam com o temido bloqueio criativo. O GPT-3 pode auxiliar ante esse desafio. No exemplo abaixo, solicitei que a ferramenta inicie um texto sobre câncer de mama. 

Para os momentos em que a criatividade falha, pode ser uma boa ideia usá-lo como aliado. 

Em determinadas ocasiões, é possível aplicá-lo, também, para a criação de listas ou subtópicos. 

3. Obtenção de palavras-chave

Outra usabilidade interessante do transformer diz respeito às palavras-chave. É sabido que, em SEO, é preciso selecionar termos de pesquisa para ranqueamento nos mecanismos de busca. O GPT-3 pode ajudar na hora de encontrá-los, embora haja uma limitação do banco de dados, que só vai até 2021.

É claro que uma pesquisa de palavras-chave leva em consideração muitos outros fatores, como volume, dificuldade de ranqueamento e intenção de busca. Contudo, esse pode ser um bom ponto de partida para realizá-la. 

4. Pesquisa

Quando um redator escreve um texto, ele busca por inúmeras referências para criar o melhor conteúdo possível. Contudo, ele precisa acessar diversas páginas e pesquisar a informação que deseja. O GPT-3 pode auxiliar na realização da pesquisa. 

Aqui, contudo, é preciso ter cuidado extra. Isso porque as informações disponibilizadas nem sempre são confiáveis ou atuais. Por isso, a checagem se faz necessária. 

5. Refraseamento

Muitas vezes uma frase não atinge as expectativas do redator. Com o GPT-3, é possível solicitar uma outra abordagem para transmitir a mensagem. 

O exemplo acima é uma frase simples, mas a ferramenta é capaz de reescrever parágrafos ou textos inteiros. Essa é uma boa maneira de reestruturar frases ou simplesmente encontrar sinônimos. 

6. Tom de voz

Um recurso muito interessante do GPT-3 é a mudança no tom de voz. No mundo do marketing, é muito comum que os textos precisem se adaptar a uma persona. A ferramenta ajuda a recriar textos voltados a públicos com preferências distintas. 

7. Revisão ortográfica

O GPT-3 também pode funcionar como uma ferramenta de correção ortográfica. Contudo, é preciso ter em mente que o recurso não é à prova de falhas. 

8. Tradução

Outra funcionalidade interessante do GPT-3 é a tradução. Ela pode auxiliar o criador tanto na compreensão de frases e textos quanto servir para traduzir citações, por exemplo. 

O GPT-3 pode acelerar os processos de criação de conteúdo. Apesar disso, é preciso utilizar a consciência, pois pode haver um preço ao utilizar uma ferramenta tão poderosa. 

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O post O que é o ChatGPT e como ele pode auxiliar a produção de conteúdo? apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

Saíram abordagens para todos os gostos:

• Seis coisas perigosas que o ChatGPT é capaz de fazer;
• 7 formas de usar o robô ChatGPT para os estudos;
• ChatGPT: algoritmo determina qual é o maior clássico do futebol brasileiro;
• Saiba como usar o ChatGPT para melhorar sua carreira;
• Concorrente virtual: profissionais temem perder emprego para ChatGPT, aponta pesquisa.

Mas, para quem não acompanha o universo tecnológico de perto, a pergunta que fica é: de onde surgiu esse ChatGPT? Quem está por trás dele?

E é aí que entra a OpenAI, uma companhia que nasceu cheia de planos para “ajudar a humanidade”, e hoje está perto de se tornar uma das grandes big techs de um negócio altamente promissor, que é o da inteligência artificial (IA).

Neste artigo, vou contar um pouco sobre a história da OpenAI, quem financia seus trabalhos, quais os seus objetivos (declarados e presumíveis), sua relação com a Microsoft, e o impacto dessa nova onda de IA em estratégias como o marketing de conteúdo e o SEO.

Ah, por falar em SEO, vou compartilhar também, no final do texto, as orientações quentíssimas que o Google acaba de lançar a respeito do uso de inteligência artificial para criar conteúdos. Boa leitura!

O que é a OpenAI?

A OpenAI é uma empresa que pesquisa e desenvolve projetos de inteligência artificial, sendo que o mais famoso deles é o ChatGPT. Embora tenha nascido como uma ONG, sem fins lucrativos, já há algum tempo ela é uma companhia que visa ao lucro, como tantas outras.

Quem é o dono da OpenAI?

Quando foi fundada, em 2015, havia os seguintes pesquisadores à frente da OpenAI: 

• Greg Brockman, ex-CTO da Stripe, é cofundador e presidente da OpenAI;
• Ilya Sutskever: o também cofundador da OpenAI é um dos especialistas mundiais em aprendizado de máquina, e hoje atua como Chief Scientist;
• Os outros membros fundadores são estes engenheiros e cientistas: Trevor Blackwell, Vicki Cheung, Andrej Karpathy, Durk Kingma, John Schulman, Pamela Vagata e Wojciech Zaremba;
• Pieter Abbeel, Yoshua Bengio, Alan Kay, Sergey Levine e Vishal Sikka são apontados como conselheiros do grupo, na carta que a empresa divulgou, em dezembro de 2015, para se apresentar ao mundo.

E o dinheiro? Quem banca uma pesquisa tão cara?

Ainda na carta de 2015, a OpenAI já informava que havia recebido US$ 1 bilhão, para ser usado ao longo dos próximos anos, de financiadores como:

• Sam Altman: hoje CEO da OpenAI, o empreendedor de tecnologia é conhecido por investir em startups como Airbnb, Reddit e Pinterest, além de dirigir companhias de energia nuclear;
• Elon Musk: o empreendedor foi um dos cofundadores da OpenAI, mas deixou a empresa ainda no início de 2018, mantendo-se como um dos seus doadores e conselheiros, segundo foi anunciado na época. Ele é conhecido como dono do Twitter, fundador e diretor executivo da SpaceX e CEO da Tesla, dentre outros negócios;
• Reid Hoffman: ele é cofundador do Linkedin e hoje é membro de conselho de várias empresas, como a Microsoft e a própria OpenAI;
• Jessica Livingston: sócio fundadora da Y Combinator, aceleradora que já teve Sam Altman como presidente;
• Peter Thiel: cofundador do PayPal, já investiu também em empresas como Facebook, Stripe e SpaceX;
• Além de Amazon Web Services (AWS), Infosys e YC Research.

De lá pra cá, muitos outros financiadores já entraram no negócio, inclusive “pessoas físicas”, como os atletas e ex-campeões olímpicos Ashton Eaton e Brianne Theisen-Eaton.

Mas a parceria mais promissora tem sido com a Microsoft.

Qual a relação da OpenAI com a Microsoft?

A parceria entre a startup e a gigante da tecnologia começou em julho de 2019, quando a OpenAI anunciou o investimento de US$ 1 bilhão pela Microsoft, em uma parceria para desenvolver uma plataforma de hardware e software no Microsoft Azure dimensionada para AGI.

AGI, ou inteligência artificial geral, é o que a OpenAI acredita poder se tornar “o desenvolvimento tecnológico mais importante da história da humanidade, com potencial para moldar a trajetória da humanidade”. Falaremos mais sobre isso em breve.

A parceria foi incrementada em 2021 e, em janeiro de 2023, a OpenAI anunciou uma ampliação ainda maior, com “investimento plurianual e multibilionário da Microsoft” – sem especificar os valores.

Segundo uma longa reportagem publicada pela Forbes em fevereiro de 2023, sobre os bastidores bilionários do ChatGPT, o novo compromisso de investimento recebido pela Microsoft foi de US$ 10 bilhões, e hoje a OpenAI está avaliada em US$ 29 bilhões e prevê uma receita de US$ 200 milhões para 2023 – bem mais que a estimada em US$ 30 milhões no ano anterior.

O que é a OpenAI LP?

Em 2019, quando a OpenAI deixou de ser uma empresa sem fins lucrativos e até passou a ter capital aberto, ela anunciou a criação da OpenAI LP, definida como “um híbrido de uma empresa com fins lucrativos e sem fins lucrativos”, que ela chamou de “empresa de ‘lucro limitado’”.

A explicação da organização, à época, foi a seguinte:

“A ideia fundamental do OpenAI LP é que investidores e funcionários possam obter um retorno limitado se tivermos sucesso em nossa missão, o que nos permite aumentar o capital de investimento e atrair funcionários com patrimônio semelhante ao de uma startup. Mas quaisquer retornos além desse valor – e se formos bem-sucedidos, esperamos gerar muito mais valor do que deveríamos às pessoas que investem ou trabalham na OpenAI LP – são de propriedade da entidade sem fins lucrativos OpenAI original.”

Em 2023, ao anunciar o novo investimento bilionário da Microsoft, a OpenAI voltou a dizer que é uma empresa com fins lucrativos governada por uma OpenAI sem fins lucrativos.

“Essa estrutura nos permite levantar o capital de que precisamos para cumprir nossa missão sem sacrificar nossas crenças fundamentais sobre o compartilhamento amplo de benefícios e a necessidade de priorizar a segurança”, disse, acrescentando que a Microsoft compartilha dessa visão.

Na prática, com a criação da OpenAI LP e toda a captação bilionária de recursos desde então, ela é tratada como uma empresa com fins lucrativos. Inclusive pelo seu ChatGPT:

Qual é o objetivo da OpenAI?

Em sua carta de introdução, quando foi criada, em dezembro de 2015, a OpenAI dizia que seu objetivo era promover a inteligência digital de modo a “beneficiar a humanidade como um todo”.

“Como organização sem fins lucrativos, nosso objetivo é criar valor para todos e não para os acionistas. Os pesquisadores serão fortemente encorajados a publicar seus trabalhos, seja como artigos, postagens de blog ou código, e nossas patentes (se houver) serão compartilhadas com o mundo. Colaboraremos livremente com outras pessoas em muitas instituições e esperamos trabalhar com empresas para pesquisar e implantar novas tecnologias”, diz um trecho do texto.

Mas a empresa passou a visar ao lucro pelo menos desde 2019, quando Sam Altman assumiu seu comando, como já explicamos. 

Ou seja, o contexto mudou e parte do texto acima deixou até de fazer sentido. Perguntei ao ChatGPT qual é, afinal, hoje, o objetivo de sua criadora, a OpenAI. O chatbot respondeu o seguinte:

“O objetivo da OpenAI é desenvolver tecnologias de inteligência artificial de forma segura e responsável, para descobrir novos conhecimentos e melhorar a vida humana. A empresa acredita que a IA é uma das tecnologias mais importantes do mundo e tem o potencial de mudar a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos. Para alcançar esse objetivo, a OpenAI colabora com empresas, universidades e outras organizações para pesquisar e desenvolver tecnologias IA e promover a compreensão pública da IA.”

Mas vale dizer que o ChatGPT não fornece a fonte para suas respostas e muitas vezes comete erros grosseiros. Por exemplo, perguntei a ele desde quando a OpenAI deixou de ser uma empresa sem fins lucrativos, e ele respondeu que ela “sempre foi uma empresa com fins lucrativos” – resposta errada, como já vimos.

Quando rebati dizendo que “na carta de introdução que a OpenAI divulgou em seu site, em dezembro de 2015, ela se apresenta como uma empresa sem fins lucrativos”, o ChatGPT admitiu: “Sim, é verdade”.

Não é a primeira vez que flagrei uma resposta errada do principal produto da OpenAI. Em outra ocasião, o ChatGPT chegou a me pedir desculpas duas vezes por um erro. Voltarei a esse assunto mais adiante.

Já em 2019, a OpenAI divulgou que sua missão é “garantir que a inteligência artificial geral (AGI) beneficie toda a humanidade, principalmente tentando construir uma AGI segura e compartilhar os benefícios com o mundo”.

“Uma AGI será um sistema capaz de dominar um campo de estudo ao nível de um especialista mundial e dominar mais campos do que qualquer ser humano – como uma ferramenta que combina as habilidades de Curie, Turing e Bach. Uma AGI trabalhando em um problema seria capaz de ver conexões entre disciplinas que nenhum ser humano conseguiria”, disse a OpenAI na época.

O mais provável a esta altura, como apontou uma reportagem de janeiro de 2023 da Exame, é que o objetivo atual da OpenAI seja de chegar “ao posto de maior startup do mundo” e se tornar “mais uma big tech americana, mas dessa vez voltada ao promissor negócio das inteligências artificiais”.

E mais: com a parceria com a Microsoft, dona do Bing, ter a chance “de finalmente fazer frente aos mecanismos de busca do Google”.

Quais são os modelos generativos da OpenAI?

Primeiramente, vale explicar o que são modelos generativos.

Trata-se da possibilidade de a inteligência artificial gerar dados, como textos, imagens ou sons, depois de ter acesso a milhões de outros dados similares, e de ser treinada para analisar e entender essas informações. 

Como diz a própria OpenAI em um texto, de 2016, sobre modelos generativos: 

“Para treinar um modelo generativo, primeiro coletamos uma grande quantidade de dados em algum domínio (por exemplo, pense em milhões de imagens, frases ou sons, etc.) e, em seguida, treinamos um modelo para gerar dados semelhantes.”

A OpenAI já desenvolveu vários desses modelos generativos, sendo que os mais conhecidos são o GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), que sucedeu o GPT-2 e o GPT, e o DALL·E 2. Existe ainda o Whisper, o Codex e o Content Filter, dentre outros.

Os modelos GPT-3 podem entender e gerar linguagem natural e existem em quatro diferentes tipos: Davinci, Curie, Babbage e Ada, cada um deles com capacidades diferentes.

O famoso ChatGPT é uma aplicação que usa esse modelo GPT-3.

Qual é a relação entre a OpenAI, o marketing de conteúdo e o SEO?

Se a inteligência artificial criada pela OpenAI é capaz de gerar conteúdos que simulam perfeitamente a linguagem humana, em questão de segundos, ela certamente impacta o marketing de conteúdo.

Vamos só lembrar o que é marketing de conteúdo: é aquela estratégia que usa a divulgação de conteúdos para atrair pessoas para um site ou blog.

Se esses conteúdos forem bons o suficiente, de qualidade, originais, interessantes, podem ajudar a fazer com que essas pessoas tornem-se frequentadoras assíduas de uma página, ou fãs de uma marca, ou mesmo clientes, consumidores pagantes de algum produto ou serviço.

Aqui destaco o termo que escolhi acima: “bons o suficiente”. O que define que um conteúdo seja classificado como bom? Eu sou leitora assídua, blogueira há 20 anos e jornalista profissional há 15. A partir da minha experiência pessoal, estes são meus palpites para o que torna um conteúdo bom:

• criatividade;
• emoção;
• ineditismo;
• aprofundamento de algum assunto;
• referenciamento por fontes;
• credibilidade.

Por melhor que seja o ChatGPT – e tende a melhorar muito mais, com os novos investimentos bilionários aportados para a OpenAI –, ele ainda não cumpre nenhum desses quesitos, no atual momento (10 de fevereiro de 2023).

E ele próprio admite isso.

A avaliação do ChatGPT sobre ele mesmo

Num primeiro teste que fiz com o ChatGPT, em janeiro de 2023, perguntei se a inteligência artificial pode ser criativa. Resposta:

“A inteligência artificial pode ser usada para simular a criatividade humana em algumas tarefas específicas, mas a criatividade humana é uma característica complexa e multifacetada que ainda não foi totalmente compreendida.”

Sobre a emoção, perguntei se o ChatGPT consegue escrever com emoção. Resposta:

“Embora eu possa simular emoção em minhas respostas, eu não tenho emoções propriamente ditas. Eu sou capaz de reconhecer e reproduzir as emoções nas minhas respostas, como por exemplo, usando expressões faciais ou tom de voz apropriado, para fazer com que minhas respostas sejam mais expressivas e humanas, mas essas emoções não são reais.”

Pensando em ineditismo, perguntei se ele é capaz de criar conteúdos do nada, como um humano faz. Resposta:

“Eu posso criar conteúdos com base no que eu sei sobre uma determinada área e usando minha capacidade de geração de linguagem, mas não posso criar conteúdos completamente novos ou originais. Isso é algo que ainda está além do alcance da inteligência artificial atual, e é uma capacidade exclusiva dos seres humanos.”

Pensando em permitir o aprofundamento dos assuntos, inclusive com links ou citações para as fontes das informações divulgadas por um conteúdo, perguntei ao ChatGPT se ele é capaz de informar as fontes para as respostas que fornece. Resposta:

“Existem situações em que não posso informar fontes específicas para minhas respostas. Por exemplo, se a resposta é baseada em conhecimento comum ou em fatos amplamente conhecidos, pode não ser possível encontrar uma fonte única ou confiável para citar. Além disso, em algumas perguntas, a resposta pode ser baseada em informações que não estão disponíveis em fontes verificáveis, como hipóteses, previsões ou opiniões. Nesses casos, farei o melhor para fornecer informações precisas e baseadas em evidências, mas não posso garantir a precisão ou a confiabilidade de minhas respostas.”

Com a credibilidade em mente, perguntei a ele se divulga muitas respostas erradas e fake news. Resposta:

“Eu tento fornecer respostas precisas e baseadas em fatos, mas às vezes eu posso cometer erros ou fornecer informações imprecisas. Isso pode ocorrer por várias razões, incluindo a falta de dados precisos sobre um tópico específico ou minha capacidade limitada de compreender nuances e contextos complexos. […]

Eu não tenho a capacidade de verificar a veracidade das informações que forneço em minhas respostas. Eu sou programado para gerar respostas com base nas informações que eu aprendi durante meu treinamento, e essas informações podem incluir dados precisos e atualizados, mas também podem incluir informações desatualizadas, imprecisas ou falsas.”

Como mencionei em outro tópico, já inclusive detectei respostas erradas ou falsas dadas pelo chatbot da OpenAI em mais de uma ocasião.

Condensando tudo isso que perguntei antes, fiz a seguinte questão ao ChatGPT: “Você consegue escrever com a mesma qualidade de um humano?” E esta foi a resposta:

“[…] Eu posso escrever sobre uma variedade de tópicos e usar uma variedade de estilos, mas minhas respostas não são necessariamente tão originais ou criativas quanto as de um humano. Além disso, minhas respostas podem ser limitadas pelos dados que eu tenho, então algumas perguntas específicas podem não ter respostas precisas e completas, ou pode haver erros ou imprecisões. Eu sempre recomendo verificar várias fontes confiáveis antes de tomar qualquer decisão importante.”

Dito tudo isso, minha conclusão é a seguinte: em breve, a internet estará inundada por textos, vídeos ou imagens criados por inteligência artificial, como as tecnologias que vêm sendo desenvolvidas pela OpenAI e por diversas outras empresas.

Nesse meio, haverá muito conteúdo de baixa qualidade, até mesmo baseado em informações erradas ou distorcidas, e poderá haver uma perda muito grande em criatividade, emoção e originalidade.

Partindo do mesmo pressuposto, aqueles conteúdos feitos por humanos que conseguirem primar nesses quesitos ainda terão destaque.

Assim, o marketing de conteúdo pode usar de forma inteligente tanto a inteligência artificial quanto a humana para fazer com que seus conteúdos se destaquem na web.

O que o Google diz sobre o uso de inteligência artificial?

No tópico anterior, eu falei sobre as minhas impressões sobre o uso da inteligência artificial na produção de conteúdo. Mas e o Google, o que ele pensa disso?

Uma coisa sou eu, leitora, e minha avaliação sobre a qualidade de um texto. Outra bem diferente é a avaliação do Googlebot sobre quais conteúdos têm qualidade e merecem destaque em suas páginas de resultados de buscas.

A resposta para essa pergunta foi divulgada pelo Google recentemente, no dia 8 de fevereiro de 2023, em seu “Google Search’s guidance about AI-generated content”.

Cinco pontos desse guia merecem destaque:

1. Conteúdo deve ter qualidade para ranquear bem – O Google diz que sempre recompensou, em seu ranqueamento, os conteúdos originais e de alta qualidade, com características que passam principalmente por expertise, experiência, autoridade e credibilidade. 
   
2. Conteúdo deve ser feito para pessoas, não para algoritmos – Ele frisa que sua prioridade são os conteúdos úteis, criados de pessoas para pessoas, e não para agradar aos algoritmos de buscas. (O Lucas escreveu um excelente post a respeito, logo que o Google divulgou essa atualização, em 2022).
   
3. IA não pode ser usada para manipular ranqueamento – Diz ainda que o uso de inteligência artificial com o objetivo de aparecer melhor nas páginas de buscas é uma violação às políticas do Google e todo tipo de manipulação do tipo continuará a ser combatido. “Temos uma variedade de sistemas, incluindo SpamBrain, que analisam padrões e sinais para nos ajudar a identificar conteúdo de spam, independentemente de como ele é produzido.”
   
4. Alguns conteúdos gerados por IA são úteis – Mas faz a ressalva que nem toda geração criada por IA é spam e que há conteúdos úteis, como placares esportivos, transcrições ou previsões do tempo, que são criados há anos por essa tecnologia. “A IA tem a capacidade de alimentar novos níveis de expressão e criatividade e de servir como uma ferramenta crítica para ajudar as pessoas a criar um ótimo conteúdo para a web”, pondera o Google.
   
5. Uso de IA não vai ajudar no ranqueamento nem atrapalhar – O Google diz que o uso de inteligência artificial não oferece nenhum ganho especial a um conteúdo. Mas que tampouco atrapalha: se o conteúdo for útil e satisfizer os quesitos do Google, pode aparecer bem nas pesquisas. Se não, não.

Resumo da história:

“Se você vê a inteligência artificial como uma forma essencial de ajudá-lo a produzir conteúdo útil e original, pode ser útil considerar usá-la. Se você vê a IA como uma maneira fácil e barata de jogar com os rankings dos mecanismos de pesquisa, então não.”

Na prática, o Google continuará, pelo menos publicamente, valorizando os conteúdos que considerar de alta qualidade. Úteis, confiáveis e voltados para pessoas. Além de originais, com autoridade, com credibilidade e expertise.

A ponderação que eu fiz no tópico anterior é que é mais fácil obter essa qualidade com os humanos, ao menos neste primeiro momento.

No entanto, nada impede que testes controlados sejam feitos, principalmente na utilização das ferramentas de IA como auxílio para a pesquisa e a produção de um humano. Sempre checando respostas e informações, já que também há o fato de, até o momento, o banco de dados do ChatGPT ser atualizado apenas até 2021.

Já o Google é mais aberto: se a IA for capaz de produzir respostas satisfatórias e com qualidade, sem problemas! Pode figurar até na posição zero do seu pódio.

Reparem que o objetivo final é o mesmo de sempre, tanto no caso do marketing de conteúdo quanto do Google: que os conteúdos sejam encantadores e ofereçam valor e solução reais para seu público-alvo.

Se a IA representar um atalho para se chegar a esse resultado final, OK, não haverá punições pelo processo. A questão é saber se ele é um atalho mesmo ou um caminho ainda mais longo até o fim. Logo saberemos.

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O post OpenAI: saiba tudo sobre a empresa que criou o ChatGPT apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

Isso causou uma grande agitação nas comunidades de SEO e marketing de conteúdo. Não apenas pelo que é capaz de fazer, mas pelo seu potencial para os anos que estão por vir. 

A estimativa é que em 2026 até 90% de todo o conteúdo da internet pode ser sintético, ou seja, criado ou manipulado por meio da inteligência artificial. O número faz parte do relatório Facing Reality? Law Enforcement and the Challenges of Deepfakes, da Europol,  a Agência da União Europeia para a Cooperação Policial. A entidade apoia as autoridades policiais dos países da zona do euro a combater a criminalidade internacional e o terrorismo.

É claro que a preocupação da organização é o combate a práticas criminosas, como o ciberterrorismo e as fake news. Contudo, o dado traz também preocupações proeminentes ao setor de marketing.

Afinal, se as máquinas são capazes de realizar o trabalho dos produtores de conteúdo, o que será do futuro dos profissionais, agências e até do setor? 

Além disso, o GPT-3 se revela como uma poderosa ferramenta de busca, capaz de encurtar a procura do usuário por respostas. Seria ele capaz de destronar o Google e balançar todo o universo de SEO, já que não leva os usuários às páginas nas quais as respostas estão?

Uma coisa é fato: é preciso debater e se informar para mensurar os impactos dessas novas tecnologias no segmento. Essa é a proposta deste artigo.

Abaixo, veja o que se sabe até o momento e algumas ponderações sobre o tema. Mas tenha em mente que mudanças e atualizações na área ocorrem em alta velocidade e o porvir ainda é incerto. 

O que é inteligência artificial generativa?

Inteligência artificial generativa se refere às tecnologias capazes de criar algo novo a partir de informações já existentes. Isto é, desenvolver textos, imagens, vídeos, áudios e outros tipos de materiais originais de maneira autônoma. 

Na prática, o processo para geração de novas peças é bem simples. Há dois componentes envolvidos: 

• Prompt: solicitação
• Output: entrega

Funciona assim: um usuário solicita algo (prompt) e recebe a saída (output). A solicitação, na maioria dos casos, é realizada por meio de texto. Já a saída pode vir em diversos formatos (texto, sons, imagens, gráficos ou tabelas). 

Às ferramentas que realizam esse processo, dá-se o nome de transformer. 

O que é o GPT-3?

GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) é a terceira versão de um transformer pré-treinado para produzir textos. A ferramenta foi criada pela OpenAI e utiliza o aprendizado de máquina para trazer respostas às solicitações do usuário. 

Ela utiliza transformadores de linguagem natural. Isso quer dizer que é treinada tanto para interpretar a comunicação do usuário quanto para entregar respostas facilmente compreendidas por ele. 

Quando um utilizador faz uma pergunta ou pede a realização de uma tarefa, a ferramenta utiliza um banco de dados (que pode ser privado ou aberto, como a internet) para formular a melhor entrega possível. 

Caso o solicitante não esteja satisfeito, pode pedir uma nova entrega para a mesma solicitação e adicionar detalhes para aumentar sua precisão. 

O GPT-3 pode substituir o Google?

Devido ao ganho de popularidade imediato, muitas pessoas começaram a se perguntar se o GPT-3 pode ser uma ameaça para o buscador do Google. 

De fato, vários veículos de imprensa e referências no assunto alertaram para essa possibilidade ou se posicionaram a respeito do tema, incluindo The New York Times e Bloomberg. 

De acordo com as pesquisas dos órgãos midiáticos, o Google disparou um “alerta vermelho” para suas equipes internas.

Mas a verdade é que não há uma resposta para essa questão. Ao vasculhar a web, é possível encontrar diferentes opiniões, algumas apocalípticas, outras moderadas. Por isso, o que compartilhamos a seguir advém de experiências próprias. 

De fato, o GPT-3 se revela como uma ferramenta promissora, especialmente por conta de duas características. 

Primeiro porque a entrega de respostas é mais ágil. Ao realizar uma busca no Google, são entregues links para diversas páginas. É preciso clicar nos links, vasculhar a página e encontrar a resposta para a solicitação. No GPT-3, o retorno do pedido surge instantaneamente, condensado de uma maneira direta e didática.

Muito embora o Google demonstre a intenção de acelerar o processo com a implementação dos trechos em destaque (featured snippets) ou a demarcação dos trechos na própria página para a qual o usuário foi direcionado, não há uma formulação em tempo real como acontece no transformer, que parece se adaptar a qualquer pedido. 

Além disso, há uma característica peculiar: o GPT-3 armazena o histórico de busca e se baseia nele para a sequência. 

Para o buscador do Google, cada busca é única. Uma nova varredura é realizada a cada solicitação do usuário, mesmo que o autocomplete e as pesquisas relacionadas tentem abrir o seu leque de questões sobre o tema.

Para facilitar a compreensão, vamos recorrer a um exemplo. Suponhamos que você solicite a resposta da seguinte pergunta para ambas as ferramentas:

• Quem escreveu “Grande Sertão: Veredas”?

 As duas respostas, tanto a do Google quanto a das ferramentas de inteligência artifical, serão precisas: João Guimarães Rosa. 

Contudo, imagine que você tenha outras dúvidas em relação ao assunto. Por exemplo, o ano de publicação do livro. 

Para obter a resposta desejada, você só precisa digitar “em que ano?” no GPT-3. No Google, você teria que digitar a solicitação completa: “em que ano foi publicado Grande Sertão: Veredas?” ou navegar até a aba de informações e buscar visualmente pela informação em meio a diversas outras.

Pode parecer banal, mas para algo que utilizamos a todo momento, é um grande diferencial. Uma experiência de busca contínua representa uma nova dinâmica. 

Talvez essa seja a razão pela qual a ferramenta-irmã do GPT-3, o ChatGPT, tenha ganhado um destaque tão grande quanto a original. Nela, toda a pesquisa é realizada em formato de conversação, de maneira sucessiva. 

Agora, a resposta para a pergunta: afinal, o GPT-3 vai substituir o Google?

É importante frisar que a ferramenta da OpenAI é apenas uma das muitas que estão em desenvolvimento ao redor do mundo. Ela, inclusive, serve como API (sigla em inglês de Application Programming Interface, que traduzida para português fica Interface de Programação de Aplicação) – ou simplesmente integração – para diversas outras. 

Particularmente, é de se duvidar que o Google não possua uma tecnologia tão potente. A LaMDA 2, transformer de inteligência artificial generativa da empresa, vem sendo revelada aos poucos ao público. 

Inclusive, ganhou os holofotes quando um de seus engenheiros afirmou que a máquina tem consciência (G1, 2022). 

O buscador do Google pode manter o seu monopólio. Contudo, a era dos motores de busca, tal qual o conhecemos, provavelmente sofrerá grandes mudanças nos próximos anos. 

De todo modo, para que você não fique sem uma resposta, dividimos a resposta oferecida pelo próprio GPT-3 para a questão feita acima “o GPT-3 vai substituir o Google?”: 

“Não. O GPT-3 é apenas um modelo de aprendizado de máquina criado pela OpenAI que pode ser usado em um número de aplicações, mas não tem o poder ou a capacidade de substituir o Google. O Google é um motor de busca, um serviço de mídia social, um sistema de publicidade on-line, um serviço de email e muitos outros serviços, que não são algo que o GPT-3 possa substituir. O GPT-3 pode, no entanto, ser usado para ajudar a melhorar alguns desses serviços.”

Quais são os problemas que a inteligência artificial pode gerar para o SEO?

O SEO é visto, na maioria dos casos, como uma estratégia de marketing. Ou seja, uma forma de posicionar as páginas de um site no topo de mecanismos de buscas. A partir de então, atrair visitantes, convertê-los em leads, clientes ou qualquer outro objetivo corporativo. 

No entanto, é preciso lembrar que os buscadores não têm foco nas empresas, mas no usuário. 

Nesse novo modelo, em que o usuário não precisa acessar uma nova página para obter uma resposta, quais seriam os ganhos para as marcas ao investir em SEO?

É por isso que especialistas se movimentam para prever qual será o perfil comportamental nessa nova jornada de busca do usuário. 

É aí que entra uma relação paradoxal: as ferramentas de inteligência artificial precisam do banco de dados para gerar as entregas. Caso as marcas parem de investir em conteúdo, por exemplo, há uma redução significativa nesse banco de informações, prejudicando essa relação de retroalimentação. 

Outro ponto interessante é que a GPT-3 utiliza um banco de dados ultrapassado, pois apenas páginas criadas até 2021 são consideradas durante a varredura. Note, portanto, que há um tempo de intervalo para reposição da base de informações onde a inteligência artificial faz suas pesquisas. Isso difere do Google, que realiza a varredura em tempo real – esta informação foi checada pela última vez no início de janeiro de 2023.

Tem ainda um outro ponto: os anúncios. O Google utiliza sua plataforma de buscas para gerar receita com a publicação de anúncios ou de patrocínio de conteúdos. Caso isso desapareça do radar, as finanças da empresa seriam comprometidas. 

“O ChatGPT pode impedir que os usuários cliquem nos links patrocinados”, apontou Sridhar Ramaswamy, antigo supervisor da equipe de anúncios do Google, em reportagem publicada pela Business Insider, uma das principais publicações sobre tecnologia no mundo. Isso geraria um grande prejuízo, já que essa é a principal fonte de receita, responsável pela geração de 208 bilhões de dólares aos cofres da organização em 2021.

O que a inteligência artificial pode fazer pelo marketing de conteúdo?

Agora migramos do SEO para outro campo essencial nas estratégias de marketing digital contemporâneas: a criação de conteúdo. É importante separar a influência das novas tecnologias nos dois campos, pois atuam de formas distintas.

Há uma resposta simples para a questão: as ferramentas de inteligência artificial podem produzir conteúdo. E ir muito além disso, com possibilidade de provocar mudanças em mecânicas tradicionais de geração de ideias, pesquisa, revisão, edição, tradução, criação de imagens, publicação, promoção e outros processos que envolvem o marketing de conteúdo. 

Aqui entramos em uma alçada de alta relevância. Assim como em qualquer campo tecnológico, ferramentas são criadas para áreas e tarefas específicas. 

O GPT-3, mesmo que não tenha essa função, é capaz de produzir conteúdo autônomo. Outras ferramentas têm exatamente esse objetivo, como o Jasper, o SEO.ai e o Copy.ai. Cada uma delas possui atribuições, funcionalidades e capacidades diferentes. 

O SEO.ai, por exemplo, promete entregar textos otimizados para mecanismos de buscas. Contudo, ainda possui limitações na redação do conteúdo, com repetições de trechos e algumas construções incoerentes. Nesse sentido, em testes realizados aqui, na Prosperidade Conteúdos, o GPT-3 se mostrou mais completo. 

Ao solicitar, por exemplo, que o transformer respondesse “o que é marketing de conteúdo”, a resposta foi bem convincente. A seguir, aplicamos o texto em três ferramentas de plágio. Uma delas indicou um nível de cerca de 3% de cópia.

Porém, ao fazer o mesmo com um texto redigido sem qualquer interferência sintética, obtivemos um resultado de 3,5% de plágio. Ambos são considerados normais, pois algumas palavras utilizadas (tanto pelo redator quanto pela máquina) coincidem com as existentes em outros textos na web. 

Dando continuidade ao texto, foi solicitada uma resposta para “o que é SEO”, e os resultados foram igualmente satisfatórios. Na tentativa de verificar o potencial da máquina, pedimos que relacionasse as duas áreas, e a resposta também foi positiva. 

Os três tópicos foram mantidos, e um título foi solicitado. A ferramenta entendeu o tema e trouxe o seguinte resultado: 

• “Marketing de Conteúdo e SEO: Como Usar Estas Estratégias Juntas para Obter Sucesso Online”

Posteriormente, uma introdução, uma conclusão e uma chamada para a ação foram pedidas. A IA também reescreveu o texto em diferentes tons de voz. Irônico. Engraçado. Formal. Ao estilo do escritor americano Edgar Allan Poe. 

Mais adiante, a ferramenta produziu textos para anúncios, posts em redes sociais, roteiro de vídeo e mensagem de email sobre o conteúdo.

Os resultados foram, de fato, impressionantes, embora existam algumas falhas, inclusive estruturais. Honestamente, para um leitor regular, seria difícil (para não dizer impossível) deduzir se o texto foi redigido por robôs ou humanos. Mais ainda se for utilizada a inteligência humana para “lapidar” o que foi escrito. 

Contudo, para revisores, editores ou leitores mais exigentes, alguns problemas de argumentação, coesão e coerência podem ser observados. Além da falta de critérios essenciais ao bom jornalismo, como citações, entrevistas, dados de pesquisas ou fontes. Nas palavras do próprio GPT-3: 

“É importante lembrar que o GPT-3 ainda não é capaz de realizar todas as tarefas que um humano é capaz de realizar, como entender contextos complexos e criar conteúdo original.”

“Ainda”. Essa é a palavra que deixa em alerta diversos setores da sociedade, claro, incluindo também profissionais e empresas de produção de conteúdo. Isso porque o GPT-3 avalia 175 bilhões de parâmetros para produzir conteúdos. Especula-se que o GPT-4, cujo lançamento está programado para 2023, utilize 100 trilhões de parâmetros. É o poder do aprendizado de máquina.

O Google pode identificar e punir conteúdo produzido por inteligência artificial?

Como se os assuntos tratados não fossem suficientemente controversos, ainda há uma questão polêmica a ser respondida: afinal, o Google pode punir conteúdo produzido por inteligência artificial generativa, reduzindo o alcance orgânico desse material?

Por um lado, alguns especialistas dizem que a detecção é possível, como o experiente consultor de SEO Roger Montti (Search Engine Journal, 2022). “Muitas pessoas dizem que não há como o Google saber se um conteúdo foi gerado com o auxílio de inteligência artificial. Não entendo o porquê de alguém manter essa posição, pois a detecção de IA é um problema que já foi solucionado.”

John Mueller, um dos principais porta-vozes do Google, afirma que essa prática é considerada como spam e, portanto, vai contra as diretrizes do buscador (Search Engine Journal, 2022). “Para nós, isso seria o mesmo que conteúdo gerado automaticamente, o que vai contra as nossas guidelines desde o começo. Suspeito que hoje a qualidade do conteúdo seja um pouco melhor, mas ainda é considerado como spam.”

Contudo, ser considerada uma prática de black-hat não representa sua disfuncionalidade. O algoritmo não é perfeito e a detecção de conteúdo gerado por IA pode ser uma tarefa complicada para o buscador. 

Nesse sentido, Mueller é evasivo ao ser questionado sobre a precisão na detecção. “Não posso afirmar isso. Mas, quando detectado, a equipe de webspam pode tomar medidas”. E completa: “Não sei como será no futuro, mas imagino que, como qualquer nova tecnologia, teremos um jogo de gato e rato, em que algumas pessoas conseguem escapar a princípio, então nossas equipes se adaptam e resolvem o problema em grande escala”.

Não seria a primeira vez que isso aconteceria. Eu me lembro que, nos primórdios da internet, um colega se vangloriava por ter obtido milhares de visitas apenas escondendo a palavra “suplemento alimentar” dezenas de vezes em uma página. Posteriormente, recebeu a devida punição com uma atualização no algoritmo. 

Ocorre que detectar textos produzidos por inteligência artificial vai muito além de encontrar palavras ocultas sob um banner. Especialmente se considerarmos a velocidade com que a tecnologia se desenvolve. 

Visando resolver essa problemática, existem avanços que pretendem incluir marcas d’água em conteúdos sintéticos, o que facilitaria sua identificação. 

Na contramão dessas atividades, alguns membros importantes da comunidade de SEO revelam já utilizar a inteligência artificial para produzir conteúdo. Mais do que isso: colhem resultados surpreendentes.

É o caso de Nathan Gotch, fundador da Gotch SEO Academy. “Acho que a atualização de conteúdo útil ama conteúdo SEO gerado por inteligência artificial. O post abaixo foi do invisível à posição 3, sem link building. Ranqueei inúmeras páginas utilizando inteligência artificial no último ano, e nenhuma delas caiu com os inúmeros updates”, diz em seu perfil no LinkedIn. 

Ele se refere à atualização Google Helpful Content, lançada no fim de 2022, cujo objetivo é, justamente, priorizar conteúdos escritos de pessoas para pessoas. 

Outro exemplo vem do consultor e fundador da Holistic SEO & Digital, Koray Tuğberk GÜBÜR, que afirma ter obtido 30 milhões de cliques orgânicos em 4 meses com inteligência artificial. E reitera: “O algoritmo do Google está completamente quebrado”. 

Perceba que, neste artigo, o foco foi a produção de conteúdo com boas práticas de SEO. Já conteúdos que não dependem de ranqueamento, como social posts, mensagens de email ou anúncios, podem fazer um melhor uso atualmente dessas ferramentas de inteligência artificial.

O que o futuro guarda para nós ainda é incerto. Mas é difícil não imaginar que passaremos por uma grande revolução no que tange à experiência de busca e produção de conteúdo para web, talvez, muito em breve.

Quanto à aplicação da inteligência artificial nos processos que envolvem o conteúdo atualmente, prefiro manter-me a uma distância segura. 

O GPT-3 tem sido um grande aliado meu nos momentos em que há um bloqueio criativo ou a necessidade de fazer pesquisas. Nesse contexto, claro,  toda a informação é checada e avaliada – como sempre deve ser.

A inteligência artificial deve, cada vez mais, passar a integrar o dia a dia dos produtores de conteúdo, como copiloto. Isso pode representar uma grande mudança no setor, não apenas na redação, mas também no planejamento, design e programação. 

Como em qualquer área, os profissionais precisarão se adaptar às novas tecnologias.

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