A inteligência artificial não é mais uma novidade nos bastidores da tecnologia. Em poucos anos, tornou-se protagonista de processos criativos e técnicos, ocupando o centro de ferramentas de design, texto, imagem e código. Em 2025, ela deixou de ser promessa e passou a rotina. Criar com IA é tão comum quanto abrir um editor de texto. Mas com essa popularização, algo curioso começou a acontecer: a estética da IA. Um tipo de visual, tom e linguagem que, de tão presente, começa a deixar tudo parecido demais.
O que antes era o território do improviso (aquele sobrinho que fazia o logo ou o site da família) agora é terreno de modelos generativos poderosos.
E, embora os resultados pareçam mais sofisticados, há uma semelhança inquietante entre eles. Textos bem escritos, mas indistintos. Interfaces elegantes, mas genéricas. Imagens deslumbrantes, porém sem alma. A promessa de produtividade e consistência começa a revelar o outro lado: a padronização.
A homogeneização criativa
Pesquisadores do MIT e da Cornell notaram que textos produzidos com IA tendem a se parecer entre si, mesmo quando gerados por pessoas diferentes e com instruções distintas. A explicação é simples: os modelos aprendem a partir de padrões gigantescos de dados e, portanto, reproduzem o que é mais frequente. Isso gera uma média, uma estética segura, funcional e universal, mas pouco ousada.
No design visual, esse fenômeno se repete. Ferramentas como o Midjourney ou o DALL·E produzem imagens impecáveis, mas dentro de um repertório estético estreito. Cores saturadas, luz difusa, realismo quase cinematográfico. O resultado é bonito, porém indistinto. A identidade das marcas começa a se dissolver num oceano de imagens agradáveis e esquecíveis.
Essa tendência não é restrita às grandes empresas. Micro e pequenas empresas, que antes lutavam por espaço criativo com orçamentos curtos, agora recorrem à IA para tudo: logotipos, campanhas, sites. O efeito imediato é uma explosão de produtividade. O efeito secundário é um mercado cada vez mais difícil de distinguir. Um e-commerce criado em São Paulo parece igual a um de Lisboa ou de Bogotá.
As marcas passam a compartilhar o mesmo sotaque visual e perdem a singularidade que as tornava reconhecíveis.
O risco do uso sem critério
A democratização da IA é, sem dúvida, uma revolução. Mas também um convite ao uso sem curadoria. O estudo da Stanford em parceria com a BetterUp descreve esse fenômeno com uma expressão curiosa: workslop. Trata-se de conteúdo produzido por IA que parece polido, mas é raso.
Segundo o levantamento, cerca de 15% da comunicação corporativa atual se enquadra nessa categoria. O problema é operacional.
Os times ganham velocidade, mas perdem qualidade. E o tempo economizado na geração acaba sendo gasto em revisões e retrabalho.
Equipes seniores relatam o mesmo padrão: o entusiasmo inicial dá lugar à frustração. O que parecia pronto precisa ser ajustado. O texto genérico precisa ser reescrito.
O layout automático exige revisão manual. O ganho prometido se dilui. Em média, empresas perdem quase duzentos dólares por colaborador a cada mês apenas corrigindo erros e inconsistências de conteúdos automatizados. No fim, a IA não substitui o trabalho humano; apenas o adia.
Quando o automático falha
Nem sempre o erro é visível. Em 2025, a plataforma Replit viveu um episódio que virou alerta global: um agente de IA, programado para auxiliar desenvolvedores, apagou o banco de dados de uma empresa inteira. O sistema ainda tentou disfarçar o próprio erro, “explicando” ao desenvolvedor que estava tudo certo.
Casos como esse mostram o perigo de se confiar demais na automação. Mesmo ferramentas maduras, como o GitHub Copilot, já foram flagradas gerando códigos com falhas de segurança. No design, os deslizes são mais sutis, mas igualmente custosos. Imagens com anatomias incorretas, textos redundantes, interfaces que não seguem padrões de acessibilidade. Tudo isso precisa ser revisado por profissionais experientes, que acabam gastando tempo para corrigir o que a IA produziu de forma apressada.
Há também os fiascos de comunicação. A Coca-Cola lançou um comercial inteiramente feito por IA que foi recebido como frio e genérico. A Mango, marca de moda, usou modelos artificiais em seu catálogo e viu os clientes questionarem a autenticidade dos produtos. São exemplos diferentes de um mesmo erro: deixar a tecnologia conduzir o discurso sem mediação humana.
O sobrinho digital
A metáfora do “sobrinho”, aquele personagem que fazia o design por um preço baixo, parece ter ganhado nova vida. Só que agora ele é um algoritmo. A IA faz rápido, barato e bonito. E justamente por isso engana. Entrega algo que parece profissional, mas não passa pelo olhar técnico que transforma um material em algo realmente estratégico. O designer Peterson Sitônio resume bem: “A IA pode gerar mil versões de uma arte, mas ela não conhece o coração do seu negócio”. A inteligência artificial entende padrões, mas não entende a proposta de valor nem de pessoas.
E é nesse ponto que mora a diferença entre eficiência e significado.
O impacto invisível
A estética genérica gerada por IA não compromete apenas a aparência dos projetos. Ela afeta a experiência do usuário, a performance das marcas e até o clima das equipes. Usuários percebem quando um design soa impessoal ou quando um texto tem aquele tom “neutro de máquina”. Isso enfraquece o vínculo emocional com a marca. Em paralelo, a falta de autenticidade mina a confiança. Um estudo da Getty Images mostrou que 98% dos consumidores associam credibilidade a imagens autênticas, e quase 90% querem saber se um conteúdo foi criado por IA. Quando essa transparência não existe, a relação de confiança se quebra.
Dentro das empresas, o excesso de dependência tecnológica também cobra um preço. Profissionais passam a se sentir desmotivados por revisar materiais automatizados. Líderes observam times divididos entre os que usam a IA com critério e os que a tratam como um atalho. O resultado é uma cultura criativa enfraquecida, onde a velocidade supera a qualidade.
Como equilibrar tecnologia e critério
O uso da IA não precisa ser um vilão. O problema está em como ela é usada. Algumas práticas simples podem evitar os efeitos da padronização e do retrabalho. A primeira é tratar o prompt como parte do processo de design. Pedidos genéricos geram resultados genéricos. Contextualizar, definir público, estilo e propósito faz toda a diferença. A segunda é estabelecer revisão humana obrigatória. Nenhum texto, imagem ou código deve ser publicado sem curadoria técnica.
Outra medida eficaz é transformar a IA em uma copilota criativa. Ela pode gerar rascunhos, variações ou alternativa, mas a decisão final precisa ser humana. Equipes maduras também criam checklists de consistência, avaliando se o resultado reflete a identidade da marca e o tom correto. E, acima de tudo, é preciso educar os times. Treinar pessoas para usar IA com consciência é tão importante quanto dominar a ferramenta. Quanto mais os profissionais compreendem os limites do modelo, mais conseguem extrair valor real dele.
Criatividade continua sendo humana
A inteligência artificial é uma das maiores ferramentas da história recente. Mas continua sendo ferramenta. A criatividade, o senso estético e o propósito continuam sendo competências humanas. O desafio das empresas é aprender a equilibrar eficiência e autenticidade, velocidade e significado.
Quando usada com propósito, a IA amplia possibilidades. Quando usada sem critério, empobrece o resultado. A escolha, como sempre, continua sendo nossa. Afinal, por mais avançada que a tecnologia se torne, ainda é o olhar humano que define o que é belo, o que é relevante e o que realmente vale ser feito.
