Durante décadas, as empresas construíram reputação para influenciar decisões humanas. Agora, parte dessas decisões será delegada a máquinas.

Isso pode parecer (apenas) um problema de marketing e comunicação, mas é uma mudança profunda na maneira como empresas, produtos e até setores inteiros serão avaliados, comparados e escolhidos.

Em uma recente conversa no Google sobre inteligência artificial, ouvi uma reflexão que ajuda a entender o tamanho da transformação.

Há 10 ou 15 anos, recorríamos à busca principalmente quando já sabíamos mais ou menos o que queríamos. Procurávamos um restaurante, um produto, um hotel, um serviço. Para as empresas, o desafio era aparecer naquele momento de intenção.

Agora, as perguntas estão ficando mais longas, contextuais e exploratórias. A busca deixa de ser apenas um mecanismo para encontrar aquilo que já queremos e passa a nos ajudar a descobrir, compreender e formar opinião.

E isso já deixou de ser tendência para virar hábito. No Brasil, segundo o Consumer Pulse 2026, da Bain, 77% dos consumidores já usam AI (na edição anterior, eram 60%), e 43% recorrem a LLMs para avaliar produtos e serviços.

Search, branding, reputação e performance se misturam. Já surgiu até uma nova sigla: AEO, de Answer Engine Optimization. Simplificando bastante, trata-se de aumentar as chances de uma empresa, marca ou produto ser considerado uma boa resposta pelos mecanismos de inteligência artificial.

Mas a discussão sobre como aparecer nas respostas das máquinas é apenas a superfície de uma transformação muito maior.

Sistemas de inteligência artificial já começam a deixar de apenas responder perguntas para agir em nosso nome – e ao agir, passam a participar de decisões.

Um agente pesquisa produtos, compara preços, avalia fornecedores, analisa riscos, seleciona investimentos e recomenda empresas. Em alguns casos, apresenta alternativas para que um ser humano decida. Em outros, pode executar a decisão sozinho.

É aqui que começa a discussão realmente nova.

Estamos acostumados a mapear nossos stakeholders: consumidores, investidores, jornalistas, empregados, comunidades, governos etc.

Agora teremos de acrescentar mais um à lista: os agentes de AI. Um stakeholder bastante peculiar. Não dá para convidar um agente de AI para conhecer uma operação. Não existe almoço de relacionamento. Não há conversa em off, reunião para explicar contexto ou anos de convivência capazes de construir confiança pessoal.

Ele terá os sinais disponíveis, que estão espalhados por toda parte. No site da empresa, na imprensa, nas redes sociais, em documentos públicos, nas falas de executivos, nos dados divulgados pela própria companhia e nas experiências relatadas por pessoas que se relacionam com ela.

Publicidade, imprensa, redes sociais, creators, eventos, conteúdo próprio, executivos e especialistas sempre ajudaram a construir percepção entre pessoas. A novidade é que esses mesmos sinais passam a compor o ambiente informacional no qual sistemas de AI também formam julgamentos que podem orientar decisões e ações.

Isso vale também para empresas que não vendem diretamente ao consumidor.

À medida que agentes de IA passam a participar de decisões de compra, investimento, contratação ou escolha de fornecedores, a qualidade do ambiente informacional de uma companhia passa a ser uma questão de competitividade.

Uma empresa sobre a qual existe informação abundante, consistente, verificável e confiável estará em posição diferente de outra cuja presença pública é fragmentada, contraditória ou dominada exclusivamente pela narrativa de terceiros.

Nesse novo mundo, reputação deixa de ser apenas percepção – passa a ser infraestrutura de decisão.

E isso traz uma consequência ainda mais interessante.

Durante muito tempo, foi possível pensar a reputação como uma combinação de realidade e narrativa. A empresa fazia determinadas coisas e, por diferentes instrumentos de comunicação, procurava explicar quem era, o que fazia e por que aquilo importava.

A AI tende a reduzir o espaço entre essas duas dimensões.

Quanto maior a capacidade dos sistemas de acessar, cruzar e interpretar informações produzidas por milhares de fontes, menor tende a ser a capacidade de uma organização sustentar uma narrativa que não encontre correspondência suficiente nas evidências disponíveis.

A máquina não conhece apenas a história que a empresa conta sobre si mesma. Ela pode confrontá-la com as histórias que todos os outros contam – e com os dados disponíveis sobre o que a empresa efetivamente faz.

Por isso, não se trata de descobrir truques para “agradar ao algoritmo”. Trata-se de aumentar a consistência entre aquilo que uma companhia diz sobre si mesma e aquilo que todo o ecossistema diz sobre ela.

Parece óbvio, é óbvio, mas precisa ser dito: as máquinas também encontrarão nossas contradições.

Essa é uma das consequências menos discutidas da inteligência artificial para as empresas. Em um ambiente de informação abundante e capacidade crescente de processamento, ficará mais difícil administrar reputação apenas como narrativa.

Será preciso construir evidências.

A pergunta, portanto, não é apenas como uma marca conquista a preferência de uma máquina.

É como uma empresa constrói confiança em um mundo no qual humanos e máquinas tomarão decisões juntos.

O CMO continuará tentando conquistar consumidores, jornalistas, investidores e todos os demais públicos. Mas terá também de garantir que, quando uma máquina tentar compreender sua empresa, encontre evidências suficientes para confiar nela.

A vantagem é que, até onde sabemos, ele não pede convite para camarote, não reclama do coffee break e dificilmente vai embora antes do fim da apresentação.

A “má” notícia é que terá lido tudo sobre você e sua empresa antes mesmo de a reunião começar.

Leandro Modé é diretor de comunicação e marca da Vale.