Por muito tempo, quando falávamos de algoritmos e personalização, a discussão era relativamente simples. As plataformas usavam nossos dados e comportamentos para decidir qual conteúdo, produto, música ou anúncio exibir à nossa frente.
Você assistiu a algo. Clicou. Comprou. Ignorou. Permaneceu alguns segundos a mais.
O sistema aprendia e tentava prever o que deveria mostrar depois. Mas a IA generativa está mudando essa lógica.
Estamos saindo de um mundo em que os algoritmos, principalmente, organizavam opções para outro em que sistemas de IA começam a interpretar intenções, selecionar alternativas, comparar e recomendar. A diferença parece pequena. Não é.
Quando entro em uma plataforma e encontro dez opções de tênis, ainda sou eu quem percorre as alternativas.
Mas quando pergunto a uma IA “qual tênis você recomenda para alguém que corre três vezes por semana, tem até R$ 800 para gastar e prioriza o conforto?”, a interface deixa de ser apenas um lugar onde encontro informação.
Ela passa a participar da minha decisão, e isso muda muita coisa para quem trabalha com comunicação, marketing e marcas.
Durante anos, uma das grandes perguntas foi: como fazer minha marca aparecer?
E as respostas estavam concentradas em search, feed, marketplace e mídia.
Mas agora surge uma pergunta adicional: como fazer minha marca ser recomendada?
Porque podemos estar nos aproximando de um cenário em que uma mesma interface consegue pesquisar, recomendar, comparar e converter.
E talvez esse seja um dos pontos mais interessantes dessa transformação: a personalização deixa de olhar apenas para o nosso comportamento passado e passa a interpretar nossa intenção presente.
O algoritmo sabia o que você fez. A IA tenta entender o que você quer fazer.
Para marcas, isso significa que a relevância
não será construída apenas com base em alcance, frequência ou posição em um ranking.
Será cada vez mais influenciada pela capacidade de uma marca de ser compreendida, contextualizada e considerada relevante pelos sistemas que medem nossas escolhas.
E existe uma segunda discussão, ainda mais importante.
Se um sistema sabe cada vez melhor o que aumenta a probabilidade de alguém clicar, permanecer, comprar ou escolher, onde termina a personalização e começa a persuasão?
E em que momento a persuasão pode virar manipulação?
Foi uma das provocações que levei aos meus alunos na primeira aula de Algoritmos e Personalização de Conteúdos, na Cásper Líbero.
Porque entender algoritmos hoje não é mais um assunto apenas de tecnologia. É assunto de comunicação, criatividade, negócios, cultura e ética.
Talvez a grande questão dos próximos anos não seja apenas descobrir o quanto os algoritmos sabem sobre nós.
Mas entender quanto, das nossas escolhas, eles passarão a ajudar a construir.
