Para quem você escreve: para o algoritmo, para a IA ou para o seu cliente?
SEO e GEO exigem algoritmos e regras próprias, mas o conteúdo gerado por IA do seu negócio é para quem: o algoritmo ou o consumidor final?
É provável que, nos últimos tempos, você já tenha ficado insatisfeito com alguma pesquisa ou retorno dado pelas ferramentas de inteligência artificial, certo? Essa percepção de diminuição de qualidade não acontece por acaso e é mais um dos desafios que envolve usar essa ferramenta com estratégia. Um estudo publicado pela Natureexplicou o que acontece por trás deste fenômeno.
Os primeiros modelos de LLMs passaram por um treinamento predominantemente feito por humanos – afinal de contas, não havia ainda conteúdo gerado por IA. Por ser um processo complexo e que requer grandes quantidades de dados, essa lógica de orientação vai mudando aos poucos, especialmente com o crescimento de materiais desenvolvidos pelas IAs.
“Se os dados de treinamento da maioria dos modelos futuros também forem coletados da web, eles inevitavelmente acabarão sendo treinados em dados produzidos por seus predecessores”, diz a introdução do estudo. Ou seja, é como se as versões anteriores de IA estejam treinando os modelos mais recentes a partir de conteúdo gerado por IA.
A IA enfrenta um colapso do modelo?
É difícil de pensar em algum profissional que não esteja usando a IA ou cujo segmento não tenha sido afetado pela tecnologia. Ela é muito boa em diversos aspectos, mas não em tudo. Na produção de conteúdo, é preciso um olhar para uma comunicação voltada aos humanos. De certa forma, o hiperfoco de uso das ferramentas contribui para um colapso deste modelo.
Na definição da Nature, “colapso de modelo é um processo degenerativo que afeta gerações de modelos generativos aprendidos, no qual os dados que eles produzem acabam poluindo o conjunto de treinamento da próxima geração. Ao serem treinados em dados poluídos, esses modelos passam a perceber a realidade de forma distorcida”.
A publicação segue com explicações técnicas, mencionando inclusive erros decorrentes de aproximações estatísticas e de capacidade expressiva funcional. Em outras palavras, é a IA treinando a IA. No contexto de quem atua na área de produção de conteúdo e adota as ferramentas, é preciso incorporar estratégias para refinar, personalizar e aprimorar o conteúdo gerado por IA.
São essas etapas do trabalho que realmente trazem relevância e originalidade para o seu conteúdo – e, consequentemente, para a voz da sua empresa.
O que o colapso de modelo da IA significa na produção de conteúdo?
Desenvolver conteúdo corporativo envolve diversas variáveis que podem, sim, ser explicadas para uma ferramenta de IA dentro das instruções de um projeto. Público-alvo, palavra-chave, etapa do funil e tipo de linguagem podem ser inseridos no desenvolvimento de conteúdo gerado por IA. Mas já dá para notar que este uso de ferramenta não funciona mais de forma bruta.
Assim como em outras áreas e modelos, o uso dessas soluções requer entender o problema e a solução buscada com aquele conteúdo, qual o perfil de público estaria interessado e qual o formato de abordagem mais efetiva. Ou seja, todo o direcionamento e orientação precisam ser planejados previamente e sem a garantia de um resultado efetivo já no primeiro esboço.
Ouvi de um professor que escrever bem é um ato de repetição. Quanto mais você escreve, maior é a tendência em escrever melhor. Com a IA, a lógica é semelhante. Nem sempre uma primeira versão funciona, é preciso entender, refinar, aprimorar para assegurar uma entrega efetiva.
O que ninguém diz é que nenhuma ferramenta de inteligência artificial entrega vivência prática, opinião crítica, dados primários e storytelling. Este é o seu trabalho – ou de quem você contratar para desenvolver o seu conteúdo.
Conteúdo gerado por IA: como lidar com isso?
Um dos paradigmas da IA na produção de conteúdohoje está, inclusive, na presença de marcas d’água invisíveis para quem usa algumas ferramentas. Há uma tendência de SEO e GEO (otimização de conteúdo para ser citado por IAs) de que os materiais percebidos como produzidos por IA sejam punidos no alcance orgânico, perdendo pontos importantes na avaliação dos algoritmos.
Se há uma grande necessidade de instruir e tempo gasto em refinar o que é recebido, qual é o ganho efetivo dessas ferramentas sem uma supervisão inteligente? No dia a dia, a escolha das empresas que buscam desenvolver conteúdo será:
– Produzir mais e sem uma supervisão ou contar com profissionais que sabem tirar o melhor desta ferramenta, mas cujo conteúdo não seja punido em termos de alcance?
– O ganho de tempo e as supostas facilidades justificam resultados menos expressivos?
– Haverá impacto na reputação, já que as pessoas conseguem cada vez mais perceber o conteúdo gerado por IA?
Esses fatores precisam ser pesados na hora de decidir por uma estratégia de desenvolvimento de conteúdo alinhada às boas práticas atuais, mas não seja refém de uma visão de mundo que parece cada vez mais fechada em si mesmo.
(Imagem criada por IA, conteúdo feito por humano)
