Na década de 1990, uma plateia de especialistas em música participou de um teste às cegas na Universidade de Oregon. O desafio parecia simples: identificar qual composição inédita havia sido escrita por Johann Sebastian Bach.
Uma das peças era realmente de Bach. Outra, de um compositor contemporâneo. A terceira havia sido criada por um algoritmo chamado EMI — Experiments in Musical Intelligence, desenvolvido pelo cientista e compositor David Cope.
Ao final da audição, a obra considerada mais emocional, sofisticada e “humana” pela maioria da plateia era justamente a composição da máquina.
Quando o resultado foi revelado, o encantamento rapidamente deu lugar ao desconforto.
Críticos que minutos antes descreviam a música como “profunda” passaram a chamá-la de “mecânica”. Alguns chegaram a afirmar que, olhando em retrospecto, era possível perceber que faltava alma à composição.
Mas talvez o desconforto nunca tenha estado realmente na música.
O experimento de Cope antecipou uma das questões centrais da era da inteligência artificial generativa: talvez máquinas não precisem compreender emoções para produzi-las com eficiência crescente.
Durante décadas, o mercado publicitário sustentou uma divisão relativamente confortável entre ciência e arte. Dados ajudariam a segmentar públicos, distribuir mídia e otimizar campanhas. Mas a verdadeira conexão emocional — aquela capaz de gerar identificação, desejo ou memória — continuaria sendo um território exclusivamente humano.
A ascensão da IA generativa começa a desmontar essa premissa.
Não porque algoritmos tenham desenvolvido consciência, intenção artística ou sensibilidade própria. Mas porque emoções humanas, em alguma medida, também obedecem a padrões.
O que David Cope descobriu na música é semelhante ao que plataformas digitais descobriram sobre comportamento humano: experiências emocionais deixam rastros observáveis. Estruturas narrativas, escolhas estéticas, ritmos, tensões e resoluções produzem respostas recorrentes em larga escala.
A EMI analisava milhares de partituras barrocas para identificar padrões matemáticos que definiam o estilo de Bach. Modelos contemporâneos fazem algo semelhante com linguagem, imagem, vídeo e comportamento digital. Eles não “entendem” desejo, nostalgia, humor ou pertencimento: mas conseguem identificar quais combinações aumentam a probabilidade de provocar essas sensações.
Neurocientistas como Miguel Nicolelis frequentemente argumentam que inteligência real exige corpo, experiência biológica e interação orgânica com o ambiente — não apenas processamento estatístico de informação. Sob essa perspectiva, modelos generativos não seriam propriamente inteligentes, mas sistemas avançados de correlação de padrões.
Talvez.
Mas o mercado começa a descobrir que, para produzir impacto cultural e emocional, consciência pode não ser um pré-requisito operacional.
A publicidade nunca dependeu de máquinas conscientes. Ela dependeu, antes de tudo, da capacidade de interpretar vulnerabilidades humanas, antecipar desejos e construir estímulos capazes de capturar atenção e significado.
Muito antes da IA, campanhas memoráveis já eram construídas sobre engenharia emocional: repetição simbólica, gatilhos culturais, tensão narrativa, reconhecimento social e associação aspiracional. O que muda agora não é a existência desse processo, mas sua velocidade, escala e precisão.
A inteligência artificial reduz drasticamente o custo da execução criativa mediana. Textos, imagens, vídeos e campanhas “boas o suficiente” podem ser produzidos em segundos. Isso altera uma lógica histórica do mercado publicitário: produzir conteúdo deixa de ser um diferencial competitivo por si só.
E é justamente aí que surge a principal transformação cultural da IA no marketing.
Durante anos, criatividade também funcionou como um símbolo de esforço. Ideias eram valorizadas não apenas pelo impacto gerado, mas pelo processo necessário para construí-las: brainstorms intermináveis, noites em claro, refinamento artesanal, intuição criativa. Parte da indústria aprendeu a associar complexidade de produção à qualidade percebida.
O consumidor, no entanto, nunca avaliou campanhas dessa forma.
Assim como a plateia do experimento de Oregon, o público reage ao estímulo emocional final e não ao processo que o originou. Se uma narrativa gera identificação, humor, desejo ou comoção, pouco importa se ela foi criada em três semanas por uma agência ou em trinta segundos por um modelo generativo.
Isso não significa que autoria humana perderá relevância. Mas significa que o mercado talvez precise abandonar uma crença antiga: a de que emoção autêntica depende necessariamente de origem humana.
Existe, porém, uma consequência menos discutida nesse processo.
Se a IA é capaz de reproduzir estruturas emocionais com eficiência crescente, o risco não é apenas a automação da produção criativa. É a homogeneização da própria linguagem cultural.
Plataformas algorítmicas já operam privilegiando padrões de alta previsibilidade: estéticas familiares, narrativas reconhecíveis, ritmos de retenção e estímulos emocionalmente eficientes. Quando modelos generativos passam a produzir conteúdos treinados nos mesmos sinais de performance, o mercado começa a convergir para uma criatividade estatisticamente otimizada.
Mais eficiente.
Mais personalizada.
Mais escalável.
E potencialmente muito mais parecida.
Nesse cenário, o papel do profissional de marketing não desaparece, apenas muda de lugar.
Se execução, adaptação e volume tendem à automação, valor estratégico passa a migrar para capacidades menos replicáveis: repertório cultural, sensibilidade estética, interpretação social e julgamento criativo.
A vantagem competitiva deixa de estar apenas na habilidade de produzir mensagens e passa a existir na capacidade de decidir quais mensagens merecem existir.
David Cope respondeu certa vez às críticas sobre a “falta de alma” de sua máquina dizendo que a emoção não estava no computador, mas nas pessoas que ouviam a música. A composição era apenas o gatilho.
Talvez o desconforto provocado pela IA na publicidade venha exatamente daí.
Não da possibilidade de máquinas criarem campanhas.
Mas da percepção de que emoção humana talvez seja mais previsível e mais reproduzível do que gostaríamos de admitir.
Em um ambiente capaz de gerar infinitas variações de conteúdo, imagens e narrativas emocionais, a escassez mais valiosa pode deixar de ser criatividade técnica. E passar a ser significado.
Igor Puga
