A IA pode tornar o trabalho das agências mais rápido, mas a velocidade cria um novo problema editorial: mais produção também pode significar mais conteúdo medíocre, o chamado AI slop. À medida que conteúdos gerados por IA ganham espaço nos fluxos de trabalho cotidianos, as agências precisam avaliar cuidadosamente o que acontece com a qualidade, o julgamento e o conhecimento institucional quando a tecnologia passa a assumir uma parcela maior das tarefas.
A verdadeira oportunidade — e também o desafio — está em criar mecanismos de controle mais inteligentes para a tecnologia sem perder a criatividade e a inventividade humanas que tornam o trabalho das agências tão valioso. A seguir, membros do Forbes Agency Council compartilham como suas agências mantêm a IA útil, responsável e conectada ao julgamento humano por trás de um trabalho de qualidade para os clientes.
O pensamento criativo original começa antes do uso da IA
A maioria das equipes usa IA para combater o bloqueio criativo. No entanto, ao fazer isso, acaba terceirizando a parte mais difícil do processo de pensamento. Por isso, algumas equipes incentivam seus profissionais a não usar IA nos primeiros rascunhos. O momento diante de uma página em branco é considerado o mais valioso, pois é quando surgem ideias originais, perspectivas ganham forma e a criatividade da equipe se desenvolve. A IA é utilizada posteriormente para aprimorar e ampliar aquilo que já foi criado. — Nataliya Andreychuk, Viseven
Prompts mais precisos geram conteúdos mais relevantes
Algumas agências evitam deixar que a IA entregue respostas prontas. Para garantir ganhos reais, elas abandonam prompts genéricos e investem tempo em aprimorá-los com dados próprios, esboços iniciais e restrições específicas de público. Os modelos de linguagem também são treinados para atuar como especialistas experientes em SEO de nichos específicos. O processo busca garantir que cada resultado tenha valor para leitores humanos e esteja livre de AI slop. — Vin Sonpal, CS Web Solutions
A melhoria constante do fluxo de trabalho favorece a geração de leads
As agências ainda estão descobrindo a melhor forma de trabalhar com IA, e os incentivos têm papel importante nesse processo. Quando a prioridade é produzir muito conteúdo, torna-se mais fácil tolerar materiais de baixa qualidade. Já quando o objetivo é ajudar empresas na geração de leads, a qualidade do conteúdo precisa ser elevada. Isso exige uma avaliação mais rigorosa e a melhoria contínua do fluxo de trabalho até que ele alcance o nível desejado. — Araminta Robertson, Mint Studios
Regras claras estabelecem responsabilidade individual
Algumas empresas criaram um “Manifesto de IA”, amplamente divulgado e reforçado internamente. O documento estabelece as ambições da organização para o uso da tecnologia, define o que é considerado um bom uso da IA e determina responsabilidades individuais pela qualidade dos resultados. — Tim Wragg, Human8
Padrões mais altos transformam eficiência em excelência
A questão central é saber se a IA está tornando o trabalho mais eficiente ou mais eficaz. Por meio de treinamento e educação, algumas equipes são incentivadas a buscar novas formas de usar a tecnologia para melhorar a qualidade do trabalho como um todo. Embora qualquer pessoa possa utilizar essas ferramentas para produzir mais, a proposta é usá-las para elevar o padrão. Se técnica e criatividade são diferenciais únicos, o AI slop não pode diluir esse impacto. A eficiência pode ser um efeito colateral da IA, mas a excelência permanece como objetivo. — Dani Mariano, Razorfish
Revisão de profissionais experientes protege o trabalho voltado ao cliente
A IA é utilizada diariamente em algumas agências para pesquisa, análises competitivas, análise de GEO e acompanhamento de citações. Uma regra, porém, é inegociável: nenhum trabalho destinado ao cliente é entregue sem que um profissional experiente seja responsável por ele. A IA produz rascunhos, enquanto os humanos fazem o julgamento. As estatísticas são acompanhadas de fontes primárias e o conteúdo passa por uma avaliação de linguagem antes do envio. — Ronn Torossian, 5W Public Relations
Um procedimento operacional padrão compartilhado evita resultados de baixa qualidade
Como não é possível monitorar cada texto produzido, algumas agências optam por não depender da identificação posterior dos problemas. Em vez disso, criam arquivos detalhados com padrões, orientações, proibições e critérios de qualidade, que servem como referência tanto para as pessoas quanto para as ferramentas de IA. Ao estabelecer um padrão único desde o início, grande parte do conteúdo de baixa qualidade deixa de ser produzida. Depois, um profissional faz a revisão final. — Vinny La Barbera, imFORZA
Ideias novas lideram o processo de criação de conteúdo
Uma abordagem adotada por algumas equipes é a metodologia “IA por último” para novos conteúdos. O processo começa com ideias próprias e originais, sem consultar a IA generativa. Depois, a tecnologia é usada para ampliar essas ideias e aprofundá-las por meio de perguntas e instruções. Por fim, todas as informações são verificadas para garantir que estejam corretas e não sejam fruto de alucinações da IA. — Dennis Consorte, Consorte Marketing
O julgamento humano continua orientando o trabalho
A IA é tratada como mais uma ferramenta, e não como autoridade. No fim, as pessoas precisam assumir responsabilidade pelo resultado produzido. Se for necessário gastar mais tempo corrigindo um conteúdo gerado por IA do que o tempo economizado, a ferramenta deixa de ser eficiente para aquela tarefa. A tecnologia é utilizada principalmente para pesquisa e brainstorming, enquanto estratégia, julgamento e aprovação final permanecem sob responsabilidade humana. — Mike Demopoulos, hosting.com
Decisões melhores importam mais do que horas economizadas
Algumas empresas não avaliam a IA pelo número de horas economizadas, mas pela melhoria das decisões. A tecnologia pode lidar com a página em branco, enquanto a equipe acrescenta estratégia, contexto, design e repertório. Conteúdo barato e rápido é fácil de produzir e também fácil de identificar. O pensamento crítico e criativo é o que gera resultados reais. No fim, são os resultados acompanhados, e não a eficiência, que mostram se a IA foi bem utilizada. — Monica Alvarez-Mitchell, Pulse Creative, LLC
Briefings bem elaborados geram resultados melhores
A proteção começa antes mesmo de o modelo ser utilizado. Um briefing consistente e um esboço claro determinam a qualidade do resultado muito mais do que a própria ferramenta. Quando o ponto de partida é bem elaborado, a IA se torna um ponto inicial genuíno que a equipe pode aprimorar, em vez de um atalho que reduz silenciosamente o padrão de qualidade. — Amy Packard Berry, Sparkpr
Contexto aprofundado dá mais significado ao conteúdo gerado por IA
Algumas equipes são incentivadas a utilizar a IA para aprimorar o contexto e os pontos principais de um conteúdo. Isso é importante porque grande parte do material produzido pela tecnologia pode parecer não ter significado quando analisado em profundidade. Os melhores resultados dependem de contexto detalhado e de objetivos específicos. Sem isso, é fácil depender excessivamente da ferramenta. Trabalhos produzidos com IA alguns anos atrás, por exemplo, podem parecer genéricos e superficiais quando avaliados posteriormente. — Dean Seddon, Maverrik
A IA acelera a geração de insights com orientação humana
A IA é tratada como uma ferramenta de aceleração, e não de autoridade. O parâmetro é simples: se a tecnologia torna o trabalho mais rápido, mas menos relevante, ela falhou. Todo resultado precisa ser revisado, aprimorado e aperfeiçoado por uma pessoa antes de chegar ao cliente. A IA deve eliminar tarefas repetitivas, enquanto estratégia, julgamento e pensamento original continuam sendo responsabilidades humanas. — Simon C. Lee, Verta Ventures
Responsabilidade visível protege a confiança na marca
Para manter a IA útil, algumas empresas exigem que ela conquiste seu espaço dentro do processo. Cada integrante da equipe precisa mostrar qual parte do trabalho veio da IA, o que foi alterado e por que o resultado final ficou melhor. Esse histórico permite identificar rapidamente um pensamento pouco cuidadoso. Se a tecnologia economizar tempo, mas prejudicar o julgamento, a voz ou a confiança, seu uso é reduzido. A eficiência importa, mas é a reputação que determina se a ferramenta continuará sendo utilizada. — Vaibhav Kakkar, Digital Web Solutions
Responsabilidade humana mantém os rascunhos prontos para os clientes
Uma regra simples adotada por algumas agências é: a IA produz os rascunhos, mas os humanos são responsáveis por eles. Nada é enviado ao cliente sem que uma pessoa faça a edição e assuma a autoria do resultado. A tecnologia é usada para acelerar primeiros rascunhos, pesquisas e tarefas repetitivas. Depois, entram dados reais, a voz do cliente e o julgamento humano. Se o resultado parecer genérico, ele é reescrito. A IA gera ganho real quando economiza horas, e não quando substitui o pensamento. — Nicholas Cormier, Home Builder Marketers
O tempo de edição revela uma falsa eficiência
Uma forma simples de avaliar a IA é verificar se o resultado exige mais trabalho de correção do que o tempo economizado. Se isso acontecer, a ferramenta deixa de ser usada naquela tarefa. A IA produz rascunhos, mas uma pessoa é responsável pela publicação, e ninguém publica algo que não possa defender linha por linha. O ganho real ocorre quando a IA é direcionada para situações em que o julgamento é menos complexo, enquanto os humanos ficam responsáveis pelas decisões mais importantes. Quando editar o conteúdo gerado pela IA demora mais do que fazer o trabalho diretamente, a eficiência era apenas aparente. — Tessar Napitupulu, Arfadia
Políticas claras mantêm o uso da IA sob controle
Com o aumento das críticas e do ceticismo em relação ao uso da IA, algumas empresas consideram essencial manter uma política específica sobre a tecnologia. Todos os integrantes da equipe precisam segui-la, e o documento é atualizado à medida que a tecnologia evolui. As empresas também compartilham internamente como utilizam a IA para otimização, permitindo que todos aprendam e aproveitem melhor os recursos. São estabelecidos limites para seu uso em criação e redação, priorizando aplicações como expansão de ideias e resumo em vez de utilizá-la como primeira etapa da criação. — Samantha Scott, Pushing the Envelope, Inc.
Editores responsáveis protegem o trabalho publicado
Em algumas agências, a regra é que a IA produz os rascunhos e os humanos tomam as decisões. Nada é publicado sem a revisão de uma pessoa que conheça a conta, e todas as estatísticas são verificadas com base na fonte original, já que a IA pode inventar números com segurança aparente. As equipes também são treinadas para usar a tecnologia em pesquisas e primeiros rascunhos, e não como resultado final. O ganho de eficiência é real, mas somente quando uma pessoa assume responsabilidade pelo que é publicado.
*Matéria originalmente publicada em Forbes.com
