A percepção pública sobre uma determinada marca não é moldada apenas pelo que ela comunica, mas pela forma como os algoritmos processam esses sinais. Esse é o novo desafio que as empresas terão de enfrentar daqui em diante, segundo avalia Roger Darashah, sócio e cofundador da Latam Intersect. Ele também alerta que deepfakes, campanhas automatizadas e manipulação narrativa podem gerar erosão da confiança sem a necessidade de uma disseminação viral massiva. “Os danos à reputação modernos muitas vezes não são explosivos, mas cumulativos e silenciosos”, apontou. Por fim, Darashah afirma que estabelecer autoridade de marca e criar narrativas que as máquinas reconheçam como credíveis serão as novas regras do jogo.
Quando se diz que os algoritmos se tornaram “coprodutores de reputação”, o que exatamente mudou em relação ao modelo tradicional de construção da imagem de marca?
No modelo tradicional, a reputação era principalmente mediada por interpretações humanas – jornalistas, consumidores, analistas. Hoje, também é mediado por sistemas algorítmicos que selecionam, resumem, priorizam e reinterpretam informações.
Isto significa que a percepção do público não é moldada apenas pelo que a marca comunica, mas pela forma como os algoritmos processam esses sinais. A organização deixa de ser a única emissora relevante da narrativa; começa a competir por significado com máquinas que operam sob sua própria lógica, muitas vezes pouco transparentes.
Existe a possibilidade de que, a partir de 2026, os algoritmos tendam a priorizar conteúdos mais intensos emocionalmente? Como isso afetaria a forma como as empresas devem estruturar suas mensagens públicas?
Sim, essa é uma tendência observável na evolução dos sistemas de recomendação e pesquisa: conteúdos que geram reações emocionais fortes tendem a ter maior amplificação algorítmica. Para as empresas, isso não implica “emocionalizar artificialmente” a comunicação, mas compreender que mensagens ambíguas, defensivas ou mal formuladas podem ser reinterpretadas sob vieses emocionais negativos.
A estratégia exige, então, extrema clareza, consistência narrativa e previsibilidade interpretativa, pois pequenas distorções podem ganhar escala desproporcional.
Em 2026, o verdadeiro desafio não será quantas ferramentas de IA as organizações usam, mas quão ética, consistente e bem organizada é sua estratégia de comunicação central.
Somente marcas que combinam sensibilidade humana com IA e narrativas autênticas serão capazes de construir reputações sólidas.
Hoje, o maior risco à reputação vem de crises espontâneas ou de ações planejadas e tecnologicamente estruturadas?
Cada vez mais, os riscos relevantes surgem não apenas de crises orgânicas, mas de operações deliberadas e tecnologicamente sofisticadas. Deepfakes, redes coordenadas, campanhas automatizadas e manipulação narrativa permitem a criação de dúvidas e a erosão da confiança sem a necessidade de uma disseminação viral massiva. Os danos à reputação modernos muitas vezes não são explosivos, mas cumulativos e silenciosos, tornando a detecção e a resposta muito mais complexas do que nas crises tradicionais.
Olhando para os próximos anos, o que as organizações que desejam manter a relevância e a confiança precisam aprender primeiro: sobre IA ou sobre si mesmas?
Antes de dominar as ferramentas de IA, as organizações precisam desenvolver identidade e coerência narrativa.
Os algoritmos amplificam os sinais existentes; eles não corrigem inconsistências estratégicas.
Empresas que não têm clareza sobre seu propósito, posicionamento e discurso tendem a sofrer mais em ambientes algorítmicos. Em outras palavras, o desafio inicial não é tecnológico, mas estrutural: entender quem é a organização, quais sinais ela emite e como esses sinais podem ser interpretados por sistemas automatizados.
Se a narrativa já não é totalmente controlável, o que muda no papel das áreas de comunicação e reputação dentro das organizações?
A comunicação deixa de ser apenas gestão de mensagens e passa a ser gestão de ecossistemas interpretativos. O foco não está mais apenas no que dizer, mas em como estruturar a informação para reduzir ambiguidades algorítmicas, fortalecer a verificabilidade e garantir consistência ao longo do tempo. As áreas de reputação estão se tornando menos reativas e mais arquitetônicas: elas estão construindo fundamentos narrativos estáveis, documentados e tecnicamente legíveis, capazes de resistir a distorções e ataques informacionais.
As organizações não buscam mais simplesmente cobertura da mídia; elas visam integrar suas narrativas aos ecossistemas de seus stakeholders por meio de análises e dados avançados, permitindo-lhes antecipar riscos e identificar oportunidades em tempo real.
A comunicação hoje é bidirecional, hiperpersonalizada e profundamente interligada aos objetivos de negócios, transformando o profissional de comunicação em um arquiteto de comunidade e gestor de autenticidade que deve demonstrar um claro retorno sobre o investimento (ROI) para executivos cada vez mais exigentes.
Hoje, a visibilidade da marca não depende mais apenas do posicionamento nos mecanismos de busca, mas de ser citada, lembrada e legitimada em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Estabelecer autoridade de marca e criar narrativas que as máquinas reconheçam como credíveis serão as novas regras do jogo, especialmente porque as buscas “sem cliques” impulsionadas por IA reduzem significativamente o tráfego para sites originais.
Apenas as marcas que combinarem sensibilidade humana com IA e narrativas autênticas serão capazes de construir uma reputação sólida.
