Imagine uma confeitaria contando como adaptou uma receita de família para o aniversário de uma cliente: os testes, a escolha dos ingredientes, o cuidado com a entrega. O produto ganha contexto, e quem lê encontra algo da própria vida ali. Isso é storytelling: organizar fatos em uma narrativa com situação, desafio e transformação.
A superinteligência, uma geração hipotética de sistemas capaz de superar a capacidade humana em praticamente qualquer tarefa cognitiva, ainda não existe. Mas as ferramentas de hoje já escrevem, roteirizam e adaptam esse tipo de história em minutos, e cada nova geração aproxima a execução desse limite. A pergunta prática deixou de ser “usar ou não usar” e passou a ser “em que ponto do processo a máquina entra sem apagar o que faz a marca ser reconhecida”.
Três estudos ajudam a responder.
Por que histórias prendem atenção
Em um estudo publicado no Journal of Personality and Social Psychology, Melanie Green e Timothy Brock (2000) descreveram o transporte narrativo: o estado de imersão em uma história que mobiliza atenção, imaginação e emoção. Nos experimentos, quanto maior o transporte, mais as crenças dos leitores se alinhavam à narrativa e mais favorável era a avaliação dos personagens. O estudo não mediu campanhas em redes sociais; o que ele sustenta é o mecanismo. Uma história que transporta persuade mais do que um argumento solto.
Para a marca, isso define o ponto de partida: experiências verdadeiras que a empresa tem para contar. Dúvidas de clientes, decisões da equipe, bastidores, problemas resolvidos.
O que acontece quando a marca revela que usou a máquina
Esse ponto já foi medido com marcas em redes sociais. Em três experimentos publicados no Journal of Retailing and Consumer Services, Jasper Brüns e Martin Meißner (2024, TU Munique) testaram a reação de seguidores quando uma marca revela ter usado IA generativa nos posts. A adoção gerou reações negativas de atitude e de comportamento, mediadas pela percepção de autenticidade da marca. A reação diminuiu quando a ferramenta foi usada para assistir pessoas na criação, não para substituí-las por automação.
Dois detalhes importam. Primeiro: os participantes não distinguiam conteúdo humano de conteúdo gerado; a percepção só piorou depois que a origem foi revelada. Segundo: as plataformas já exigem a sinalização de conteúdo gerado por IA. A revelação não é opcional. O que protege a marca é o modo de uso, não o segredo.
O risco de todas as marcas contarem a mesma história
Há um segundo custo, menos visível. Em um experimento publicado na Science Advances, Anil Doshi e Oliver Hauser (2024) deram a participantes ideias geradas por IA para escrever histórias curtas. Na avaliação de leitores, as histórias ficaram mais criativas e mais bem escritas, com ganho maior entre quem tinha pior desempenho inicial em uma medida de criatividade. Ao mesmo tempo, ficaram mais parecidas entre si. O ganho individual veio com perda de diversidade coletiva.
Para quem publica em redes sociais, onde o feed é o conjunto, isso significa que a ferramenta tende a aproximar a sua voz da voz de todos os outros, a menos que o processo seja alimentado com material que só a sua empresa tem.
Na prática: onde a máquina entra, da IA de hoje à superinteligência
1. Encontre a experiência.
Reúna relatos verdadeiros e escolha uma situação ligada a uma necessidade do público. Qual era a dificuldade? Que decisão foi tomada? O que mudou? Essa escolha de conflito e de ponto de vista é humana, e é nela que mora a autenticidade que Brüns e Meißner mediram.
2. Use a ferramenta para explorar formas de contar.
Com os fatos em mãos, peça aberturas, estruturas e adaptações para carrossel, vídeo curto e legenda. Informe público, objetivo e voz da marca. Oriente a ferramenta a preservar os fatos e a apontar o que está faltando.
3. Revise com critérios.
O texto representa a experiência original? As afirmações podem ser verificadas? Números e depoimentos têm origem identificável? Exemplos fictícios estão marcados como ilustração? A linguagem é a da marca?
Essa divisão não é preferência estética. É a configuração que, segundo os dados, preserva a autenticidade e reduz a homogeneização: a máquina no volume e na adaptação, pessoas na escolha e na revisão.
E a superinteligência, onde entra?
A superinteligência funciona aqui como teste de estresse. Suponha que a execução fosse perfeita e instantânea: textos, vídeos e planejamentos melhores do que qualquer equipe produziria. O que da sua marca continuaria valendo?
Os três estudos apontam a mesma resposta. O público pune a sensação de que a marca abriu mão de estar presente, não a qualidade do conteúdo, que ele nem distingue. A ferramenta mais poderosa tende a aproximar todos do mesmo padrão. E o que transporta o leitor é uma história com situação, desafio e transformação que ele reconhece. Uma superinteligência resolveria a execução. Não resolveria a escolha de qual história a empresa quer contar, nem a responsabilidade por ela. É nessa escolha que vale investir hoje.
Depois de publicar
Acompanhe os sinais ligados ao objetivo de cada história, não métricas genéricas. Retenção do vídeo diz se a abertura transportou. Comentários com relato próprio dizem se o público se reconheceu. Conversas iniciadas (mensagens, perguntas) dizem se a história abriu uma porta comercial. Use essas respostas para escolher a próxima experiência a contar.
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Referências científicas
GREEN, M. C.; BROCK, T. C. The role of transportation in the persuasiveness of public narratives. Journal of Personality and Social Psychology, v. 79, n. 5, p. 701-721, 2000. DOI: 10.1037/0022-3514.79.5.701.
BRÜNS, J. D.; MEIßNER, M. Do you create your content yourself? Using generative artificial intelligence for social media content creation diminishes perceived brand authenticity. Journal of Retailing and Consumer Services, v. 79, 2024. DOI: 10.1016/j.jretconser.2024.103790.
DOSHI, A. R.; HAUSER, O. P. Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, v. 10, n. 28, eadn5290, 2024. DOI: 10.1126/sciadv.adn5290.
Os resultados citados provêm de experimentos publicados em periódicos revisados por pares; nenhum deles mediu campanhas específicas em redes sociais, e Brüns e Meißner ressalvam que seus achados podem não se generalizar a todos os setores e contextos culturais.