O que a IA responde sobre você não é editável

Alguém pesquisando um especialista como você antes de marcar a primeira conversa já não para só no Google. Pergunta direto pro ChatGPT, pro Gemini ou pro que estiver aberto na hora: “quem é bom nisso aqui perto de mim”. A resposta que a pessoa recebe não passou pelos seus olhos antes de sair. Pode estar certa. Pode trocar sua especialidade por outra, inventar um endereço antigo, ou te confundir com outro profissional de nome parecido.

Um teste publicado em julho de 2026 mediu o tamanho do problema. A empresa britânica Searchable perguntou mais de 13 mil vezes para ChatGPT, Perplexity e Gemini sobre 165 empresas reais de Londres, e conferiu cada resposta contra registro oficial.¹ O resultado: 93% das empresas tiveram pelo menos um fato básico inventado ou ausente. Empresas pequenas saíram piores, com 50% recebendo algum dado fabricado contra 32% das grandes, e o nome da marca sendo confundido cinco vezes mais nas pequenas do que nas grandes.¹

Ajustar uma plataforma mal configurada não resolve isso de uma vez por todas. O que vale entender é onde esse mecanismo termina e o que sobra para você fazer, que é menos do que parece e mais do que nada.

Por que a IA inventa justamente a sua especialidade

Alucinação, aplicada a identidade

Quando um modelo de linguagem responde sobre uma pessoa ou empresa que tem pouco material disponível sobre si na internet, ele preenche a lacuna com algo que tem a forma de um fato: nome de especialidade parecida, endereço plausível, horário típico da categoria. O texto sai fluente porque o modelo aprendeu o formato de uma informação verdadeira. Não aprendeu, no momento da resposta, se aquele conteúdo específico é verdadeiro.

Esse mecanismo não é uniforme. O relatório de 2026 do Índice de IA da Stanford HAI mostra a diferença de contexto: quando o modelo recebe um documento para resumir, os melhores erram entre 1,8% e 5,4% das vezes. Quando a tarefa exige buscar na própria memória, sem documento de apoio, a taxa de erro em benchmarks difíceis chega a variar entre 22% e 94%, dependendo do quão específica é a pergunta.⁴

Perguntar “quem é o dentista tal, no bairro tal” é exatamente o tipo de pergunta sem documento de apoio. Não existe nenhuma nota fiscal, nenhum registro de conselho, nenhuma página do seu site sendo lida linha a linha antes da resposta saltar. O modelo está completando um padrão, não consultando um cadastro.

Quanto menos presença sua existe espalhada pela internet, pior esse efeito fica. Um hospital grande, citado em centenas de páginas, tem material de sobra para o modelo acertar o básico. Um consultório com uma página no Instagram e um perfil de diretório desatualizado dá ao modelo muito menos para trabalhar, e ele preenche o resto do mesmo jeito que preencheria qualquer lacuna: com o que parece provável para alguém da sua categoria, não com o que é verdade sobre você especificamente.

Isso explica por que o erro mais comum não é um endereço qualquer errado. É a sua especialidade virar a especialidade mais comum da sua categoria. Um texto de treinamento tem muito mais páginas sobre clínico geral do que sobre uma subespecialidade rara, muito mais sobre advogado trabalhista do que sobre um nicho jurídico específico. Quando falta informação sua de verdade, o modelo não sorteia ao acaso. Ele puxa para a média estatística da profissão, e a média raramente é você.

A diferença entre canal alugado e resposta que não é canal nenhum

Em setembro eu já escrevi sobre WhatsApp e Instagram serem canais alugados, que uma plataforma de terceiro pode suspender ou mudar de regra sem avisar. Isso é real, e continua sendo. Mas existe uma diferença de grau entre os dois problemas que vale nomear antes de seguir.

Um site seu que ficou com a especialidade errada escrita dentro de uma imagem de logotipo é um erro corrigível. Eu já vi isso de perto: um profissional de área regulada tinha acabado de reformular o site inteiro, e dentro da arte do logotipo, em pixel, estava escrita uma especialidade que não era a dele. Sobreviveu à reforma completa porque ninguém tropeça num erro que não é pesquisável. Bastou trocar o arquivo depois de achado, e o registro profissional passou a constar em texto, não em imagem.

A resposta que uma IA generativa dá sobre você não tem esse arquivo para trocar. Não existe painel de edição, não existe “solicitar correção” que chegue a alguém com autoridade de mudar o que o modelo vai responder na próxima vez que alguém perguntar. O site, mesmo quando o domínio está no seu nome, só resolve a parte da história em que alguém lê o seu site. A IA generativa, na maior parte das vezes, está respondendo a partir da própria memória treinada, não abrindo a sua página para conferir.

Duas IAs, duas respostas diferentes sobre a mesma pessoa

Mesmo quando a IA não inventa um fato do zero, ela ainda tem outro problema. ChatGPT e Gemini raramente concordam entre si sobre quem recomendar. Um estudo da Steady Demand, publicado em agosto de 2026, comparou 1.500 perguntas idênticas sobre negócios locais nos Estados Unidos, feitas nos dois motores.² Os dois citaram o mesmo domínio em apenas 8,3% das vezes. Recomendaram a mesma empresa como primeira opção em só 4,9% das 783 perguntas em que ambos chegaram a nomear alguém.²

Pior: perguntar a mesma coisa duas vezes para o Gemini não garante a mesma resposta. Repetindo 497 consultas idênticas, o conjunto de domínios citados se repetiu em só 43% dos casos, e a empresa recomendada em primeiro lugar se manteve a mesma em apenas 5,1% das vezes. Como controle, o pacote de resultados locais comum do Google, sem IA, manteve o mesmo primeiro lugar em 83,3% das repetições.² A instabilidade não é da busca local em geral. É específica de pedir para um modelo gerar a resposta de novo.

Faça a conta ao contrário e o tamanho do problema aparece melhor. Se dois clientes em potencial perguntam sobre quem contratar na sua categoria, um usando ChatGPT e outro usando Gemini, a chance de os dois ouvirem o mesmo nome em primeiro lugar é de 4,9%. A chance de ouvirem nomes diferentes, cada um achando que encontrou “a” recomendação, é de 95,1%. Não existe uma opinião única da inteligência artificial sobre você para gerenciar. Existem várias, mudando de ferramenta para ferramenta e, dentro da mesma ferramenta, de consulta para consulta.

Isso muda a pergunta que vale a pena fazer. “O que a IA diz sobre mim” não ajuda muito, porque essa resposta pode já ter sido outra na consulta seguinte. A pergunta melhor é: “existe alguma coisa estável, do meu lado, que aumenta a chance de a resposta vir correta quando ela vier?”. E a resposta honesta a essa segunda pergunta é mais modesta do que qualquer ferramenta de otimização promete vender.

O que é editável, e o que não

Uma revisão acadêmica de 2026 analisou 45 estudos sobre como aparecer bem em respostas de IA generativa entre 2023 e 2026. A conclusão é desconfortável: nenhuma das táticas populares, como adicionar dados estruturados, citações e estatísticas no texto, mostrou efeito estável, de longo prazo e em várias plataformas ao mesmo tempo.³ O único ponto que se repetiu entre os estudos foi relevância temática e posicionamento do conteúdo dentro da página, não truque de formatação. Reescrever um texto só para parecer mais citável, segundo a mesma revisão, às vezes piora a chance de ele ser recuperado.³

Resposta aterrada x resposta de memória

Resposta aterrada é a que o modelo monta depois de buscar e ler uma fonte específica no momento da pergunta, como um trecho do seu site ou do seu perfil num diretório. Resposta de memória é a que o modelo monta a partir do que aprendeu durante o treinamento, sem abrir nada agora. A primeira pode estar desatualizada. A segunda pode nunca ter sido verdadeira.

Isso devolve algum controle para você, mesmo que pequeno. Se a chance real de melhora está em existir mais conteúdo seu, correto e específico, publicado em lugares que um modelo com busca ativa consegue ler, então manter o site, o perfil de diretório e a bio do Instagram certos continua sendo a base. Só que pelo motivo errado de antes: não porque isso “ensina” a IA, mas porque aumenta a chance de uma resposta aterrada encontrar a versão certa em vez de a IA ter que inventar uma.

Existe um caminho legal que parece prometer mais do que entrega. O artigo 18, inciso III, da Lei Geral de Proteção de Dados garante ao titular o direito de corrigir dado pessoal incompleto, inexato ou desatualizado.⁵ Se a resposta de uma IA generativa inventa um fato sobre você, pessoa física identificada, existe argumento para tratar isso como dado pessoal inexato sujeito a correção.

O que não existe ainda, até onde a norma e a prática chegaram, é um caminho testado de como exercer esse direito. A resposta é gerada no momento, sem base de dados fixa para corrigir, por uma empresa que pode nem ter CNPJ no Brasil. É terreno real, só que sem trilha percorrida.

Quem atua numa profissão com conselho tem ainda um gargalo a mais para resolver depois deste. Nenhum conselho profissional publicou até hoje uma posição sobre o que acontece quando a informação errada não saiu de você, mas de uma IA generativa respondendo por conta própria. A norma de publicidade, de modo geral, foi escrita pensando em algo que você publicou ou aprovou, não em algo que um modelo de terceiro inventou sem perguntar. Isso não livra ninguém. É uma pergunta sem resposta registrada, e esse tipo de pergunta tende a ganhar resposta depois que o primeiro caso aparece, não antes.

O critério prático que sobra, e que eu já aplico em qualquer informação antes de publicar, vale aqui ao contrário. Antes de aceitar como fato o que uma IA generativa diz sobre alguém, pergunto se existe uma fonte que eu conseguiria abrir e conferir, ou se aquilo só existe porque soou plausível. É a mesma régua que separa autoridade de exposição num material publicado sob o seu nome, só que aplicada ao contrário: sem fonte clicável, é hipótese, não fato.

Nenhum desses passos garante que a próxima pessoa que perguntar vai receber a resposta certa. Isso incomoda, porque quebra a expectativa que qualquer canal digital anterior te ensinou, a de que bastava corrigir uma vez no lugar certo. Aqui não existe o lugar certo. Existe a pergunta que vale fazer de novo, de tempos em tempos: na última vez que você checou, o que uma IA estava dizendo sobre você, e há quanto tempo você não checa de novo?

Anderson Chipak

Vinte anos construindo software para sistemas que não podem errar. Hoje assume a operação digital de quem vive da própria especialidade — e escreve sobre o custo de fazer tudo sozinho.

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