Novos modelos de IA cometem mais erros e preocupam profissionais de marketing

Os modelos mais avançados de inteligência artificial, desenvolvidos por gigantes como OpenAI, Google e DeepSeek, estão cometendo mais erros factuais do que suas versões anteriores.

É o que apontam testes recentes destacados pelo The New York Times, com taxas de erro que chegam a impressionantes 79% em algumas tarefas.

A contradição é evidente: quanto mais "inteligentes" se tornam os sistemas, mais inconsistentes ficam em termos de confiabilidade.

Essa tendência acende um sinal de alerta para profissionais de marketing, criadores de conteúdo e equipes de atendimento que confiam na IA como aliada estratégica.

De acordo com dados divulgados pelo jornal americano, o modelo O3 da OpenAI, por exemplo, apresentou uma taxa de erro de 51% em perguntas gerais.

Já sua versão reduzida, o O4-mini, falhou em 79% dos casos.

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Quando o erro da IA vira crise de imagem

Na prática, essas alucinações não são apenas falhas técnicas, elas geram impactos reais.

Um caso emblemático envolveu o Cursor, ferramenta voltada para programadores.

O bot de atendimento da plataforma respondeu, incorretamente, que os usuários não podiam usar o software em múltiplos dispositivos.

Resultado: clientes irritados, contas canceladas e retratação pública do CEO, que precisou esclarecer que tal política sequer existia.

Esse tipo de erro não é raro, e pode comprometer a reputação de uma marca em poucos minutos.

Conteúdos com informações falsas também colocam em risco o desempenho de um site nos mecanismos de busca, como já discutimos na SEO Lab em nossa análise sobre os detectores de conteúdo de IA e como o Google penaliza esse material.

Por que a IA está errando mais?

As falhas não são por acaso. À medida que os modelos esgotam o conteúdo disponível na internet para treinamento, as empresas recorrem a métodos como a "aprendizagem por reforço", uma técnica que ensina a IA por tentativa e erro.

Embora eficaz em tarefas como matemática e programação, esse tipo de treinamento compromete a precisão em dados factuais.

Outro fator preocupante é o novo modo de raciocínio desses modelos, que agora respondem de forma encadeada, "pensando" em etapas. A cada passo, mais espaço para erros.

Segundo a pesquisadora Laura Perez-Beltrachini, esse tipo de sistema tende a se especializar em certas tarefas e "esquecer" outras. A complexidade, nesse caso, virou um tiro no pé.

O impacto para o marketing digital

Confiar cegamente nos novos modelos de IA pode ser um risco alto demais para a reputação de marcas.

O uso da IA no marketing precisa ser inteligente e, sobretudo, supervisionado. Já discutimos aqui como especialistas apontam que somente as empresas que utilizarem a IA com um proposito focado no cliente é que terão sucesso em breve.

Pratik Verma, CEO da Okahu, resume o dilema:

"Você gasta mais tempo tentando descobrir se a informação é verdadeira do que ganhando produtividade."

Sem validação humana, o valor desses sistemas simplesmente desaparece.

Como proteger sua marca dos erros da IA

Empresas que desejam continuar explorando os benefícios da IA sem abrir mão da segurança devem criar barreiras claras. Eis algumas recomendações:

• Sempre revise com humanos qualquer conteúdo gerado por IA antes de publicar.
• Tenha processos de verificação de fatos bem definidos.
• Use a IA para esboçar estruturas, não como fonte final de dados.
• Dê preferência a ferramentas com geração aumentada por recuperação (RAG), que citam fontes confiáveis.
• Tenha protocolos para identificar e corrigir informações duvidosas rapidamente.

Entre eficiência e precisão: o equilíbrio necessário

Mesmo com as promessas de melhorias por parte de empresas como a OpenAI, ainda estamos longe de uma IA infalível.

A tecnologia evolui, sim, mas a supervisão humana segue sendo essencial.

Para o marketing digital, o desafio agora é achar o ponto de equilíbrio entre a agilidade que a IA proporciona e a responsabilidade que o conteúdo exige.