Depois de três anos de IA, o SXSW quis saber o que nos faz humanos

Puxei os dados das 82 sessões de conteúdo da trilha de Brand & Marketing do SXSW 2026 e rodei uma análise de palavras-chave. O resultado: 33% mencionam inteligência artificial, algoritmos ou automação. E 34% mencionam humanidade, emoção, confiança ou conexão. Praticamente o mesmo peso. Mas o dado mais revelador é outro: quase 20% usam os dois vocabulários ao mesmo tempo. Não é IA ou humanidade, é IA e humanidade juntos. O retrato de uma indústria que, diante da maior aceleração tecnológica da sua história, faz a pergunta inversa: como usamos tudo isso para sermos mais humanos?

Lidero uma startup que combina tecnologia e marketing. Sou entusiasta do uso da inteligência artificial — na Pupila, a gente usa IA praticamente para tudo, dos modelos que impulsionam a plataforma a todo o fluxo de atendimento ao cliente — …e o que ouvi em Austin reforçou uma convicção: o problema não são as ferramentas, é usá-las sem os parâmetros corretos. E há dois fatores que impedem isso. O primeiro é de mindset — ainda existe uma resistência que se disfarça de crítica técnica, mas que no fundo é medo de perder relevância. O segundo é de profundidade: resultados genéricos vêm de inputs genéricos. Encontrar a ferramenta certa para cada necessidade, treinar a IA com a linguagem certa, testar e refinar — tudo isso demanda um esforço real que a maioria das equipes ainda não fez. É um processo, não um botão. Não por acaso, ouvi de um grupo de CMOs que os cases com resultados positivos investiram dois dólares em treinamento — não só dos modelos, mas das pessoas — para cada dólar investido em tecnologia.

Os primeiros efeitos da IA no marketing

The Vanilla Effect

Um número que circulou em mais de uma sessão: marcas investiram 400 milhões de dólares em anúncios no Super Bowl do ano passado. Quase ninguém na plateia lembrava de três. Enquanto isso, memes orgânicos criados sem briefing e sem mídia paga continuam vivos na memória coletiva. Passamos uma década otimizando conteúdo para algoritmos — e o resultado foi um oceano de peças que se tornaram invisíveis. São mais de cinco mil mensagens por dia disputando atenção. A taxa de lembrança: 37%.

E o cenário tende a piorar. Quando a IA generativa cria sem diretrizes claras de linguagem, os resultados são aleatórios — tecnicamente corretos, esteticamente genéricos. Toda a categoria usando os mesmos modelos, os mesmos códigos visuais, a mesma estrutura. É o que chamo de vanilla effect: tudo parece profissional, nada tem personalidade. Conteúdo que preenche calendário mas não constrói marca. Que entrega volume mas não gera memória. E não é só no visual — um a escrita humana na internet está se tornando assustadoramente repetitiva: a mesma voz, as mesmas construções, os mesmos cacoetes. Nenhuma personalidade transparece. O problema não é a ferramenta. É usá-la apenas para fazer mais do mesmo, mais rápido — porque genérico, em escala, não é comunicação. É ruído e isso custa caro.

O “Taste” que falta para os modelos

Uma das palavras que mais ouvi em sessões sobre IA e marketing foi taste — a capacidade de olhar para o que a máquina devolve e dizer: isso é bom, isso não é, isso é a gente, isso não é. Rick Rubin, um dos produtores musicais mais influentes do mundo, não toca nenhum instrumento — sua habilidade é saber o que gosta. Mas quando pensamos em marketing, o “gosto” individual é frágil. Depende de quem está na sala, do repertório de quem avalia, do humor do dia. E os modelos de IA, por definição, não têm nenhum. Operam com a média do que existe, não com a visão do que deveria existir.

IA normaliza, mas o insight mora na borda

A IA, por natureza, puxa tudo para o centro — resume, sintetiza, normaliza. Insights de verdade moram nas bordas. Um palestrante contou que, ao assumir uma marca clássica de cosméticos, começou a mergulhar nos comentários das redes e notou uma expressão que se repetia entre consumidoras: “Okay, [marca]” — um reconhecimento provocativo, algo como “olha só, vocês voltaram, estou de olho.” Não aparecia em nenhum relatório, em nenhum resumo automático. Mas capturava exatamente o sentimento do momento. A frase virou a nova assinatura da campanha, substituindo o slogan histórico. Um insight que nenhuma IA teria priorizado — mas que um humano curioso encontrou nos 300 comentários que o resumo descartou.

Esses são os sintomas. Mas o SXSW não parou no diagnóstico. Em várias sessões, o que vi foram exemplos concretos de como usar IA com intenção — não para substituir a criatividade, mas para potencializá-la.

Caminhos para usar IA e construir conexões genuínas

O fim da tela em branco

Usar modelos de linguagem não para “escrever por mim”, mas para pensar junto. Descrever intenção e sentimento, pedir que a IA faça as perguntas certas para destravar a paralisia criativa. A ferramenta não substitui a voz — acelera o caminho até ela. Quem trabalha com criação sabe: 80% do tempo é chegar na direção certa. A IA comprime esses 80%.

Personalização sem perder a identidade

Uma equipe de marketing usou IA para criar uma biblioteca visual infinita a partir de um único shoot real — mudando cidade, clima, hora do dia, contexto em tempo real. Substituíram uma produção de sete dígitos por uma de seis, com exponencialmente mais assets. Cada imagem seguia rigorosamente a estética da marca. Personalização com identidade. Escala sem perder alma.

Persona sintética como sparring

Uma empresa de tecnologia criou uma persona sintética da sua cliente-tipo, construída com pesquisa qualitativa profunda. A equipe criativa consulta essa persona para testar manchetes, conceitos, temas — não como decisão final, mas como sparring instantâneo. A IA reflete uma versão informada do público, disponível 24 horas, que permite iterar mais rápido sem perder o norte de quem importa: a pessoa do outro lado.

A marca como inspiração e curadoria

Em todos esses caminhos, o padrão é o mesmo: a IA entra como aceleradora, não como autora. Mas o que garante coerência ao resultado? Para construir marcas sólidas, o gosto precisa estar codificado em algo maior que o indivíduo: a linguagem da marca. É ela — verbal e visual — que deveria funcionar como inspiração na entrada e curadoria na saída de tudo o que a IA gera. O critério que define o que é bom, o que é nosso, o que faz sentido — independente de quem está criando ou operando a ferramenta. Com a explosão do volume de conteúdo, investir em diretrizes de linguagem deixou de ser supérfluo — na verdade, nunca foi tão urgente. É o que permite que pessoas diferentes, usando ferramentas de IA diferentes, produzam conteúdo que soa como a mesma marca.

A maior revolução tecnológica das nossas carreiras está empurrando o marketing de volta aos seus fundamentos mais humanos — identidade, emoção, ponto de vista, coragem. A IA não ameaça a originalidade. Ela torna a originalidade inegociável. Porque quando qualquer um pode produzir qualquer coisa, só sobrevive quem tem algo genuíno a dizer — e uma marca forte o suficiente para garantir que soe sempre como ela.