Como escalar IA sem perder a autenticidade digital

Os profissionais de marketing têm boas razões para escalar a IA. Ela pode ajudar as equipas a criar mais rapidamente, tornar as experiências mais relevantes e retirar tarefas repetitivas das mãos das pessoas. Os clientes também podem ver os benefícios - no Índice de Autenticidade Digital da Sitecore, 80% dizem que a IA pode ser útil ou benéfica quando usada de forma responsável para melhorar a precisão, relevância ou credibilidade.

Os consumidores estão menos certos sobre o que acontece à medida que o uso da IA cresce. Metade dos consumidores espera que o aumento do uso da IA reduza a autenticidade digital, em comparação com 39% que pensam que irá melhorá-la. À medida que as marcas escalam a IA, os clientes encontram os resultados no conteúdo que lêem, nas experiências personalizadas para eles e no serviço que recebem.

Autenticidade digital é a medida em que as experiências digitais de uma marca parecem credíveis, relevantes e entregues de forma responsável. À medida que a IA assume mais trabalho no marketing, esses padrões oferecem uma forma útil de decidir o que merece ser escalado.

Conteúdo gerado por IA pode enfraquecer a autenticidade digital quando é impreciso, genérico, inconsistente com a marca ou publicado sem o devido cuidado. Os padrões editoriais tornam-se ainda mais importantes à medida que a IA aumenta a quantidade de conteúdo que uma equipa pode produzir.

O conteúdo é um bom exemplo para observar esta dinâmica em ação. Os profissionais de marketing têm passado vários anos a experimentar a IA em todo o processo criativo, e os consumidores estão a familiarizar-se com os resultados. O Índice de Autenticidade Digital descobriu que 60% afirmam que o conteúdo gerado por IA é fácil de identificar, subindo para 74% entre a Geração Z. Isso não nos diz se as pessoas identificam corretamente a IA em todas as ocasiões. Mas indica que estão atentos ao conteúdo que as marcas apresentam.

Para as equipas de conteúdo, o trabalho final ainda precisa de conquistar a atenção e a confiança do cliente. A IA pode explorar ideias, adaptar material existente, criar variações ou dar início a um primeiro rascunho. Mas, se lhe fornecer uma alegação de produto desatualizada, pode reproduzir o erro em segundos. Material de origem genérico tende a produzir conteúdo genérico. Um briefing vago pode dar a volta ao mundo antes que alguém perceba que algo está errado.

Esses hábitos tornam-se mais importantes à medida que a IA aumenta a produção. Para estrategas de conteúdo, a autenticidade digital significa pensar sobre o material de origem que a IA pode usar, quem o mantém atualizado e onde a informação final irá aparecer. A mesma informação pode eventualmente chegar a um cliente através do seu website, pesquisa, email ou uma experiência personalizada.

Quando a IA começa a moldar mais do que o conteúdo, as mesmas questões passam para a experiência mais ampla do cliente.

Algumas das maiores ameaças relacionadas à IA para a autenticidade digital são conteúdos imprecisos, uso inadequado do contexto do cliente, envolvimento pouco claro da IA e automação que dificulta o acesso à ajuda humana.

O Índice de Autenticidade Digital descreve a IA como um multiplicador de autenticidade. Práticas de conteúdo fracas podem espalhar inconsistências mais rapidamente, e práticas de dados pouco claras dão aos clientes mais motivos para questionar o que estão a ver. A automação pode criar mais distância quando a ajuda humana já é difícil de alcançar. Informações de fonte confiáveis, contexto útil do cliente e propriedade clara dão à IA uma base mais sólida para trabalhar.

Observe o que já existe antes de expandir uma experiência de IA. Problemas que são geríveis em pequena escala tornam-se mais difíceis de conter quando a IA começa a repeti-los.

A personalização por IA pode apoiar a autenticidade digital quando torna uma experiência mais útil e respeita o contexto e os limites do cliente. A IA pode responder a muito mais sinais dos clientes, por isso a qualidade desse contexto é importante. 80% dos consumidores dizem que a IA pode ser útil ou benéfica quando usada de forma responsável para melhorar a precisão, relevância ou credibilidade.

Dê melhor contexto à personalização

• Utilize a intenção atual para ajudar o cliente a avançar.
• Transfira o contexto útil ao longo da jornada para que os clientes não tenham de repetir-se.
• Permita que as pessoas corrijam preferências ou suposições que já não se aplicam.

Utilize a personalização de conteúdo para melhorar a relevância
A personalização de conteúdo apoia a autenticidade digital ao ajudar os clientes a encontrar informações que correspondam às suas necessidades atuais e respeitem as suas preferências.

Utilize o contexto do cliente para encurtar o caminho até uma resposta útil e mantenha esse contexto ao longo da jornada, para que as pessoas não tenham de continuar a lembrar-lhe quem são ou o que estão a tentar fazer.

A transparência apoia a autenticidade digital ao ajudar os clientes a compreender quando e como a IA está a moldar o conteúdo ou a experiência que recebem.

O Índice de Autenticidade Digital descobriu que 65% dos consumidores afirmam que o uso não divulgado de IA reduz a confiança. Aplicar essa descoberta torna-se complicado quando se analisa como a IA é realmente utilizada numa equipa de marketing. A maior parte do conteúdo já não se enquadra perfeitamente em “humano” ou “gerado por IA”. A IA pode corrigir pontuação ou criar um primeiro rascunho que um redator posteriormente reconstrói. Uma correção de erro tipográfico e um rascunho de 2.000 palavras claramente não são o mesmo nível de contribuição.

Os reguladores e as empresas de tecnologia estão a começar a lidar com a mesma distinção. A Anthropic anunciou a marcação de texto para futuros modelos Claude em resposta aos novos requisitos de transparência da UE. A empresa reconhece os limites do sinal: a sua marcação pode indicar que o Claude esteve provavelmente envolvido, embora não consiga distinguir entre o Claude a escrever um texto e a editá-lo profundamente.

Independentemente do que acontecer com a marcação, os profissionais de marketing ainda precisam de decidir o que os clientes devem compreender sobre o papel da IA na experiência. Para conteúdo publicado, uma divulgação de IA pode mostrar que a tecnologia desempenhou um papel. A responsabilidade editorial indica ao leitor quem verificou os factos, moldou o argumento e apoiou o trabalho finalizado.

Noutros tipos de experiência, os clientes podem precisar de informações diferentes. Alguém que receba uma recomendação personalizada pode querer saber porque é que a está a receber e que informações a moldaram. Um cliente que utiliza um serviço automatizado precisa de expectativas claras sobre a interação.

Para equipas de conteúdo, o objetivo é a clareza. Divulgue o envolvimento da IA quando isso ajudar o leitor a compreender algo importante sobre o conteúdo e mantenha a responsabilidade editorial com as pessoas que o publicam.

A responsabilidade humana apoia a autenticidade digital ao manter as pessoas responsáveis e acessíveis à medida que mais interações com clientes se tornam automatizadas. Tem a maior lacuna no Índice de Autenticidade Digital - 95% dos consumidores esperam fácil acesso ao suporte humano e responsabilidade visível por trás das experiências digitais, enquanto apenas 56% acreditam que as marcas o fazem bem.

Mantenha as pessoas ao alcance

A automação eventualmente encontrará algo que o fluxo de trabalho não antecipou. Planeie isso antes que o cliente o descubra.

• Dê aos clientes uma rota óbvia para ajuda humana onde os riscos ou a complexidade o exijam.
• Dê a alguém dentro da empresa uma responsabilidade clara pela experiência de IA.
• Revise falhas recorrentes para que o mesmo problema não continue a chegar aos clientes.

A autenticidade digital pode oferecer às equipas de marketing uma forma consistente de avaliar a IA à medida que o seu papel cresce. Utilize o framework ao decidir onde expandir a IA em conteúdos e experiências do cliente. Analise a qualidade da informação por trás dela, como o contexto do cliente está a ser utilizado e onde as pessoas precisam de maior clareza ou acesso ao suporte.

O que encontrar pode informar a próxima decisão. Pode ser necessário melhorar o conteúdo de origem antes de gerar mais a partir dele, ajustar como a personalização utiliza os dados do cliente ou tornar mais clara a propriedade em torno de uma experiência automatizada.

Mantenha o framework na conversa à medida que essas experiências mudam. Ele oferece à sua equipa uma forma partilhada de considerar a confiança do cliente juntamente com a velocidade e escala que a IA torna possível.