A IA não pensa por si. E esse é o problema de quem confia demasiado nela.

A Inteligência Artificial tornou-se extraordinariamente boa a responder.

Perguntamos alguma coisa e, poucos segundos depois, recebemos uma explicação organizada, convincente e aparentemente segura.

Esse é precisamente um dos seus maiores problemas.

Uma resposta parecer inteligente não significa que esteja certa.

Trabalho diariamente com Inteligência Artificial. Uso-a para analisar informação, estruturar dados, investigar mercados, trabalhar conteúdos, apoiar SEO, explorar GEO e acelerar tarefas que anteriormente consumiam horas.

A produtividade que consigo retirar destas ferramentas seria impensável há poucos anos.

Mas aprendi também uma regra simples:

O maior perigo da Inteligência Artificial não é ela errar. É conseguir estar errada e parecer absolutamente convincente.

A IA não conhece o seu negócio

Podemos fornecer contexto.

Podemos explicar o mercado, os produtos, os clientes, os concorrentes e os objetivos.

Podemos até fornecer milhares de linhas de dados.

Ainda assim, existe uma diferença entre processar informação sobre um negócio e conhecer verdadeiramente esse negócio.

Quem trabalha diariamente numa empresa conhece detalhes que dificilmente cabem num prompt.

Sabe que determinado cliente compra por uma razão que não aparece numa folha de Excel.

Sabe que um produto aparentemente excelente quase não vende.

Sabe que uma campanha com muitos cliques pode não gerar negócio.

Sabe que determinados dados estão tecnicamente corretos, mas não representam a realidade.

A IA trabalha com aquilo que recebe e com os padrões que consegue identificar.

Se o contexto estiver errado, a resposta pode estar errada. Se os dados forem maus, teremos apenas erros produzidos muito mais depressa.

Em SEO, uma resposta genérica pode custar meses

Perguntar a uma IA como melhorar o SEO de um site é fácil.

Ela provavelmente recomendará conteúdo de qualidade, boas palavras-chave, links internos, autoridade, velocidade, dados estruturados e dezenas de outras práticas perfeitamente razoáveis.

O problema começa quando precisamos de decidir:

O que devemos fazer primeiro?

É aqui que uma lista de boas práticas deixa de chegar.

Um site com três meses não deve necessariamente seguir a mesma estratégia de um domínio com quinze anos.

Uma loja com 500 produtos não tem os mesmos problemas de um site institucional com dez páginas.

Uma empresa B2B que pretende gerar contactos não deve analisar o sucesso exatamente da mesma forma que uma loja online focada em transações.

SEO não é aplicar uma checklist.

É perceber qual é o problema que está realmente a impedir o crescimento.

E agora temos o GEO

Durante anos, grande parte da estratégia digital esteve concentrada numa pergunta:

Como aparecer no Google?

Essa pergunta continua importante, mas já não é suficiente.

Cada vez mais pessoas pesquisam através de sistemas de Inteligência Artificial e recebem uma resposta diretamente, sem percorrer dez resultados tradicionais.

Isso cria uma nova questão:

Quando uma IA responde sobre o meu mercado, a minha empresa faz parte da resposta?

É aqui que entra o GEO — Generative Engine Optimization.

Não se trata simplesmente de escrever textos "para a IA".

Trata-se de construir informação suficientemente clara, estruturada, consistente e credível para que máquinas consigam compreender uma entidade, relacioná-la com determinados temas e considerar as suas informações relevantes.

Estamos a passar de uma Internet onde disputávamos posições para uma Internet onde também disputamos compreensão, confiança e citações.

Dados B2B sofrem exatamente do mesmo problema

Imagine uma base de dados com centenas de milhares de empresas.

À primeira vista, temos uma enorme quantidade de informação.

Mas quantidade não significa qualidade.

Existem empresas encerradas, contactos antigos, classificações incorretas, duplicados, websites abandonados, emails inválidos e dezenas de outras situações que podem distorcer qualquer análise.

Uma IA pode processar tudo isso numa velocidade extraordinária.

Mas primeiro alguém precisa de perguntar:

Estes dados fazem sentido?

É uma pergunta muito menos tecnológica do que parece.

E provavelmente uma das mais importantes.

Porque automatizar informação errada não resolve o problema.

Automatiza o problema.

Então para que serve realmente a IA?

Para muita coisa.

E é precisamente por acreditar no enorme potencial desta tecnologia que não vejo vantagem nenhuma em transformá-la numa espécie de entidade infalível.

A IA é extraordinária para acelerar análise, encontrar padrões, comparar informação, estruturar conhecimento, explorar hipóteses e executar tarefas repetitivas.

Pode permitir que uma pessoa faça trabalho que anteriormente exigiria várias.

Pode reduzir dias para horas e horas para minutos.

Mas existe uma condição:

alguém tem de continuar a pensar.

Alguém precisa de fazer a pergunta certa.

Alguém precisa de perceber quando a resposta não faz sentido.

Alguém precisa de verificar os factos.

E, sobretudo, alguém precisa de decidir.

O futuro não será humanos contra Inteligência Artificial

Essa discussão sempre me pareceu demasiado simplista.

A verdadeira diferença estará entre quem sabe trabalhar com Inteligência Artificial e quem apenas sabe pedir coisas à Inteligência Artificial.

São competências completamente diferentes.

No primeiro caso, existe contexto, conhecimento, validação, espírito crítico e estratégia.

No segundo, existe um prompt e esperança.

Eu prefiro trabalhar com a primeira hipótese.

Uso IA todos os dias e provavelmente utilizarei cada vez mais.

Mas não lhe entrego o volante e vou dormir.

Porque depois de décadas a trabalhar com informação, aprendi uma coisa que nenhuma tecnologia tornou obsoleta:

Dados precisam de contexto. Tecnologia precisa de critério. E decisões continuam a precisar de alguém responsável por elas.

A Inteligência Artificial é uma ferramenta extraordinária.

Mas ferramenta nenhuma substitui saber o que estamos a fazer.

Francisco Rocha
revaliQ — Dados B2B · SEO · GEO