O paradoxo da IA no consumo brasileiro: o cliente confia na máquina para decidir, mas desconfia dela para ser convencido

Um paradoxo interessante, no mínimo

Os três dados apontam para direções aparentemente opostas. O primeiro fala sobre a etapa de adoção: o consumidor incorporou a IA à sua própria rotina de decisão, usando ferramentas para comparar preços, resumir avaliações e filtrar opções. O segundo, sobre resistência: quando o assunto é a comunicação da marca, a preferência é pelo humano. O terceiro mostra uma condição: mesmo aceitando o atendimento automatizado, o consumidor exige que ele soe humano.

O ponto a ser analisado aqui, é o papel que a tecnologia ocupa em cada situação da jornada do consumidor.

Tarefas objetivas versus tarefas subjetivas

Comparar preços é uma tarefa objetiva por excelência: há uma resposta certa, e a máquina faz isso melhor e mais rápido que uma pessoa. Ser convencido a gostar de uma marca é uma tarefa subjetiva, ligada a gosto, emoção e identidade, terreno em que o consumidor confia mais no humano.

Os estudos sobre a relação das pessoas com sistemas automatizados descrevem dois comportamentos complementares: a "apreciação de algoritmos", identificada por Logg, Minson e Moore (2019), segundo a qual as pessoas tendem a confiar mais no julgamento automatizado do que no humano em tarefas objetivas; e a "aversão a algoritmos", descrita por Dietvorst, Simmons e Massey (2015), que mostra a resistência a confiar na máquina em tarefas subjetivas ou quando ela erra em decisões sensíveis.

Esse fenômeno tem nome na literatura. O efeito "word-of-machine", demonstrado por Longoni e Cian (2022) em estudo publicado no Journal of Marketing, mostra que os consumidores preferem recomendações de IA para atributos utilitários (o que é mais barato, mais durável, mais eficiente) e recomendações humanas para atributos experienciais (o que é mais bonito, mais gostoso, mais alinhado ao seu estilo). A IA é vista como competente para o funcional e limitada para o que interage diretamente com os nossos gostos, interesses e valores.

Por que a marca que usa IA na comunicação nativa está se arriscando

Há uma segunda camada, ligada a quem controla a ferramenta. Quando o consumidor usa a IA, ela é uma extensão dele, trabalhando a favor dos seus interesses. Quando a marca usa a IA para se comunicar, o consumidor percebe uma intenção de persuasão, e é aí que entra o modelo de conhecimento de persuasão, descrito por Friestad e Wright. Segundo esse modelo, as pessoas acionam um repertório de defesa sempre que identificam uma tentativa de convencimento, e passam a avaliar a mensagem com mais ceticismo.

A IA amplifica esse efeito. Uma campanha percebida como gerada por máquina soa como persuasão em alta escala, e isso ativa a defesa do consumidor. Estudos sobre conteúdo gerado por IA mostram inclusive que a simples suspeita de automação reduz o engajamento e a confiança. O que incomoda, é a sensação de estar sendo convencido por algo sem "verdade".

A linguagem humana não necessariamente precisa partir de um ser humano

O consumidor não rejeita, necessariamente, a automação do atendimento.

Aceita falar com um bot, desde que a experiência não o faça sentir-se processado como números binários sendo interpretados por uma máquina e traduzidos em códigos lá do outro lado, que disparam respostas prontas.

A avaliação de uma interação depende fortemente da sua carga emocional; um atendimento automatizado que resolve com agilidade e trata a pessoa com cordialidade cria uma memória positiva. Um que responde de forma robótica e engessada cria atrito, e o atrito, em um consumidor já saturado, pesa mais do que a eficiência. A automação, portanto, não substitui a necessidade de humanidade. Ela precisa carregá-la consigo.

Onde automatizar e onde não: um mapa pela jornada

A conclusão é decidir onde a automação melhora a experiência e onde ela corrói.

Como já entendemos até aqui, a automação tende a criar valor nas etapas utilitárias, em que o cliente quer velocidade e objetividade: comparar opções, tirar uma dúvida simples, consultar o status de um pedido, receber uma recomendação funcional. E tende a corroer valor nas etapas experienciais, persuasivas ou emocionais: convencer alguém do valor da marca, acolher uma reclamação delicada, conduzir uma negociação sensível ou construir vínculo.

O que isso significa para a sua empresa

Para uma empresa, inclusive de pequeno e médio porte, o aprendizado é direto e economiza. Use a IA para tirar atrito das etapas objetivas, porque é ali que ela aumenta a satisfação e libera o seu time para o que importa. E preserve a presença humana, ou pelo menos uma linguagem genuinamente humana, nas etapas em que o cliente quer se sentir compreendido. A automação bem colocada pode sim, melhorar a experiência.

Ana Rigollet

15 de Agosto de 2026

Referências

Friestad, M., & Wright, P. (1994). The Persuasion Knowledge Model: How People Cope with Persuasion Attempts. Journal of Consumer Research.

Longoni, C., & Cian, L. (2022). Artificial Intelligence in Utilitarian vs. Hedonic Contexts: The "Word-of-Machine" Effect. Journal of Marketing.

Logg, J. M., Minson, J. A., & Moore, D. A. (2019). Algorithm Appreciation: People Prefer Algorithmic to Human Judgment. Organizational Behavior and Human Decision Processes.

Dietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2015). Algorithm Aversion. Journal of Experimental Psychology.

Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow.

Fontes

Oito e Onze — o consumidor usa IA para decidir e desconfia quando a marca faz o mesmo