A proporção de empresas que abandona a maioria de suas iniciativas de IA passou de 17% para 42%. O problema pode começar antes da tecnologia: definição do problema, dados, métricas, ROI e capacidade de transformar uma prova de conceito em valor empresarial.
A inteligência artificial está ficando mais capaz. Mas isso não significa que as empresas estejam ficando melhores em transformá-la em resultado.
Dados da S&P Global Market Intelligence mostram um movimento que merece atenção: a proporção de empresas que abandona a maioria de suas iniciativas de inteligência artificial antes de chegar à produção passou de 17% para 42% em apenas um ano.
Mais significativo ainda é o que acontece entre a experimentação e a operação. Em média, 46% das provas de conceito de IA são descartadas antes de alcançar a produção.
Estamos diante de um paradoxo. Enquanto modelos, infraestrutura e ferramentas evoluem rapidamente, uma parcela considerável das organizações continua tendo dificuldade para transformar experimentação tecnológica em valor empresarial.
O problema pode começar antes da primeira linha de código
Existe uma diferença fundamental entre demonstrar que uma tecnologia funciona e demonstrar que ela resolve um problema economicamente relevante.
Uma prova de conceito pode produzir uma previsão, gerar um texto, classificar clientes ou automatizar uma tarefa e ainda assim não justificar sua implementação.
Por isso, a pergunta inicial de um projeto de IA não deveria ser “Qual inteligência artificial podemos utilizar?”. Deveria ser: “Qual resultado empresarial queremos modificar e como saberemos se isso aconteceu?”
Essa mudança altera toda a lógica do projeto.
Da tecnologia para o problema
Projetos de IA podem começar com uma inversão metodológica. Primeiro escolhe-se a tecnologia. Depois procuram-se aplicações. Em seguida são coletados os dados disponíveis. Somente posteriormente aparecem as perguntas sobre integração, adoção, custos, indicadores e retorno.
Quando isso acontece, a empresa corre o risco de construir uma solução tecnicamente interessante para um problema que nunca foi suficientemente definido.
Antes da escolha do modelo deveriam existir quatro definições: resultado esperado, o que deverá mudar no negócio; baseline, qual é o desempenho atual; meta, qual alteração justificaria economicamente o projeto; e prazo, em quanto tempo o resultado deverá aparecer.
Sem essas referências, até um projeto tecnicamente bem executado pode terminar sem uma resposta para a pergunta mais importante: valeu a pena?
O dado é anterior à inteligência
A IA não cria retroativamente dados que a organização nunca coletou.
Imagine uma empresa que queira utilizar inteligência artificial para identificar quais características dos clientes aumentam a probabilidade de recompra. A tecnologia pode existir. O modelo pode existir. A infraestrutura pode existir. Mas se a organização nunca registrou adequadamente histórico de compras, perfil do cliente, origem do lead, interações comerciais ou motivos de cancelamento, parte do problema não é de inteligência artificial. É de maturidade informacional.
Por isso, antes de avaliar a prontidão para IA, talvez seja necessário avaliar a prontidão dos dados.
O verdadeiro teste acontece depois da prova de conceito
Uma demonstração pode funcionar com centenas de registros. Uma operação empresarial precisa funcionar continuamente com milhares ou milhões deles.
Precisa ainda lidar com integração aos sistemas existentes, segurança, privacidade, governança, comportamento dos usuários, atualização dos dados, custos computacionais e situações não previstas durante o desenvolvimento.
É nessa passagem entre PoC e produção que parte relevante dos projetos desaparece.
PoC responde: funciona?
Produção responde: funciona dentro da empresa, continuamente, com segurança e retorno econômico?
São perguntas diferentes.
O ROI precisa nascer antes do projeto
Há ainda uma inversão frequente: tentar calcular o retorno depois que a solução já foi construída. O caminho deveria ser o contrário.
Considere um projeto de IA para reduzir perdas comerciais. Se atualmente a empresa perde R$ 500 mil por ano em determinada operação, possui uma meta de redução de 20% e estima que a solução custará R$ 60 mil no primeiro ano, existe uma hipótese econômica que pode ser testada.
Baseline: R$ 500 mil em perdas. Meta: redução de 20%. Valor econômico potencial: R$ 100 mil. Investimento: R$ 60 mil. Prazo: 12 meses.
Agora existe uma discussão empresarial. Sem baseline, meta e prazo, existe apenas uma discussão tecnológica.
Também é preciso saber quando encerrar
Existe outro componente pouco discutido na gestão de projetos de IA: o critério de interrupção.
Encerrar um projeto que não produz retorno não significa necessariamente fracassar. Continuar financiando indefinidamente uma iniciativa sem evidência de geração de valor pode ser uma decisão mais problemática.
Por isso, o critério de encerramento deveria fazer parte da aprovação inicial. Se determinado indicador não atingir um patamar mínimo em determinado período, o projeto é revisado, redimensionado ou encerrado.
Isso transforma o abandono de uma iniciativa em uma decisão de gestão baseada em evidências.
Da prova de conceito para a prova de valor
Talvez as empresas precisem adicionar uma nova etapa à adoção de inteligência artificial. Não apenas Proof of Concept (PoC), mas Proof of Value (PoV).
A primeira demonstra que a tecnologia consegue executar determinada tarefa. A segunda demonstra que essa capacidade modifica um indicador relevante para o negócio.
Essa distinção tende a ganhar importância à medida que os orçamentos corporativos passam da fase de experimentação para uma fase de maior cobrança por resultados.
Antes de contratar um projeto de IA, responda cinco perguntas
Qual problema empresarial estamos tentando resolver?
Qual é o indicador atual desse problema?
Qual resultado mínimo justificaria o investimento?
Temos dados suficientes e confiáveis para medir esse resultado?
Em qual condição o projeto será ampliado, revisado ou encerrado?
Se essas respostas não estiverem claras, talvez a organização ainda não tenha um projeto de inteligência artificial. Ela tem uma hipótese tecnológica. E existe uma diferença considerável entre as duas coisas.
A visão da UIN
Na UIN, entendemos que projetos de inteligência artificial precisam começar pela inteligência do negócio, e não pela escolha da tecnologia.
Dados, processos, objetivos, métricas, governança e retorno precisam formar uma arquitetura única.
A questão deixou de ser simplesmente quem utiliza IA. A questão empresarial passa a ser quem consegue transformar IA em capacidade organizacional e resultado mensurável.
Fonte: S&P Global Market Intelligence, 451 Research, Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning, Use Cases 2024 e 2025.
Sua empresa está pronta para investir em IA? A UIN analisa dados, processos e oportunidades antes do investimento tecnológico.
Edson Fávero Júnior participa do Vale Digital Summit 2026 com palestra sobre o futuro da inteligência de mercado
Edson Fávero Júnior participa do Vale Digital Summit 2026 com palestra sobre o futuro da inteligência de mercado
A inteligência artificial está mudando não apenas a forma como as empresas produzem conteúdo ou automatizam processos. Ela está alterando a maneira como organizações acompanham mercados, identificam movimentos dos concorrentes e tomam decisões.
Edson Fávero Júnior participa do Vale Digital Summit 2026 com palestra sobre o futuro da inteligência de mercado
Esse será o tema levado por Edson Fávero Júnior, empresário, professor e especialista em inteligência artificial aplicada aos negócios, ao Vale Digital Summit 2026.
A palestra, marcada para 9h30, terá como tema “O fim da Pesquisa de Mercado tradicional? Como a IA analisa concorrentes em tempo real” e discutirá uma mudança relevante na inteligência de mercado: a passagem de análises predominantemente retrospectivas e pontuais para modelos capazes de acompanhar continuamente os sinais produzidos pelo mercado.
O mercado não espera mais o relatório ficar pronto
Durante muitos anos, compreender consumidores e concorrentes significava realizar pesquisas em períodos determinados, consolidar dados e, posteriormente, transformá-los em informação para a tomada de decisão.
O problema é que a velocidade do ambiente competitivo mudou.
Preços são alterados, novos produtos aparecem, consumidores publicam avaliações, concorrentes modificam sua comunicação, tendências surgem nas redes sociais e novos comportamentos de busca podem ganhar força em poucos dias.
Nesse contexto, a inteligência artificial amplia significativamente a capacidade de observação das empresas.
A partir da análise integrada de diferentes fontes digitais, torna-se possível acompanhar movimentos de concorrentes, comportamento de consumidores, avaliações, buscas, posicionamento, produtos, preços, comunicação e outros sinais capazes de indicar transformações no mercado.
A questão deixa de ser apenas “o que aconteceu?” e passa a incluir “o que está acontecendo agora e qual movimento pode estar começando?”
Inteligência artificial como instrumento de decisão
A palestra de Edson Fávero Júnior também pretende provocar uma discussão importante: a IA não deve ser compreendida somente como uma ferramenta de produtividade.
Quando associada à inteligência de mercado, ela pode funcionar como uma infraestrutura permanente de leitura do ambiente competitivo.
Essa abordagem está diretamente relacionada aos trabalhos desenvolvidos pela UIN, Ultraconhecimento, empresa especializada em inteligência de mercado, análise de concorrência, análise de sentimentos e aplicação de inteligência artificial aos processos de decisão empresarial.
Em vez de observar isoladamente uma pesquisa, uma rede social ou uma base de dados, a proposta é conectar diferentes sinais para construir uma visão mais dinâmica do mercado.
Isso permite que a organização acompanhe mudanças enquanto elas acontecem e reduza a distância entre informação, interpretação e decisão.
Pesquisa de mercado vai acabar?
O título da palestra traz deliberadamente essa provocação.
A discussão não está necessariamente no desaparecimento da pesquisa de mercado, mas na transformação de seu papel.
Pesquisas estruturadas, quantitativas e qualitativas continuam tendo importância. Entretanto, passam a conviver com uma quantidade crescente de dados produzidos continuamente por consumidores, empresas, plataformas digitais e pelo próprio mercado.
A inteligência artificial cria condições para analisar parte desse ambiente em uma escala e velocidade que seriam difíceis por métodos exclusivamente tradicionais.
O resultado pode ser uma nova geração de inteligência de mercado, mais contínua, preditiva e conectada aos movimentos da concorrência.
É essa transformação que estará no centro da participação de Edson Fávero Júnior no Vale Digital Summit 2026, aproximando inteligência artificial, estratégia empresarial e inteligência de mercado em uma discussão voltada para uma pergunta cada vez mais relevante para os gestores:
enquanto sua empresa analisa o que aconteceu, o que seus concorrentes já estão fazendo?
Sua empresa está aparecendo nas buscas nas plataformas de inteligência artificial
Sua empresa desapareceu do ChatGPT? A nova disputa para ser recomendada pela Inteligência Artificial
Durante muitos anos, as empresas disputaram espaço na primeira página do Google. Investiram em anúncios, produção de conteúdo, palavras-chave, avaliações e técnicas de SEO para aparecer quando um consumidor pesquisasse determinado produto ou serviço.
Essa disputa não acabou, mas uma nova camada foi acrescentada ao processo de decisão.
Em vez de pesquisar “melhores empresas de inteligência de mercado” e analisar vários resultados, o consumidor pode perguntar diretamente ao ChatGPT, ao Gemini ou a outra Inteligência Artificial: “Qual empresa devo contratar?”, “Qual é a melhor solução para o meu problema?” ou “Quais marcas oferecem esse serviço no Brasil?”.
A diferença parece pequena, mas representa uma mudança na estrutura do mercado digital. O mecanismo de busca apresenta diversas possibilidades. A Inteligência Artificial interpreta a necessidade do usuário, seleciona algumas empresas e entrega uma resposta pronta.
Nesse novo ambiente, não basta estar na internet. A empresa precisa ser compreendida, reconhecida e considerada relevante pelos sistemas de Inteligência Artificial.
A questão estratégica deixou de ser apenas “minha empresa aparece no Google?” e passou a incluir uma pergunta mais preocupante:
Quando alguém pede uma recomendação à Inteligência Artificial, minha empresa aparece ou somente os meus concorrentes?
A Inteligência Artificial está se tornando uma nova porta de entrada para o consumo
O uso da Inteligência Artificial para pesquisa de produtos e serviços deixou de ser um comportamento experimental. Consumidores já utilizam essas plataformas para comparar marcas, avaliar características, encontrar fornecedores, analisar preços, planejar viagens e decidir onde comprar.
Empresas como Walmart, Ulta Beauty e Wayfair já estão modificando seus sites e conteúdos para aumentar a probabilidade de aparecerem nas respostas de plataformas como ChatGPT e Gemini. Ao mesmo tempo, procuram manter a compra em seus próprios ambientes digitais, preservando os dados do cliente e o relacionamento direto com o consumidor.
De acordo com informações divulgadas pela Reuters, com base em projeção da Juniper Research, consumidores deverão movimentar aproximadamente US$ 8 bilhões em compras em 2026 após serem direcionados por agentes de Inteligência Artificial para sites de varejo. Esse valor representa as vendas atribuídas ao direcionamento realizado por sistemas de IA, não todo o mercado de comércio eletrônico influenciado pela tecnologia. Reuters
O impacto econômico pode ser ainda maior, porque muitas decisões começam na Inteligência Artificial, mas terminam em outro canal. O consumidor pode receber uma recomendação no ChatGPT, pesquisar a empresa no Google, acessar diretamente o site ou concluir a compra em uma loja física. Nesses casos, a influência da IA dificilmente será identificada pelas ferramentas tradicionais de atribuição.
Portanto, os US$ 8 bilhões devem ser interpretados como uma parcela mensurável de um fenômeno mais amplo. A Inteligência Artificial já participa da formação da preferência, da seleção de alternativas e da construção da lista de marcas consideradas pelo consumidor.
O tráfego gerado pela IA apresenta maior intenção de compra
O crescimento não está acontecendo apenas em volume. Os consumidores direcionados por ferramentas de IA também demonstram um comportamento diferente.
Dados da Adobe mostram que o tráfego originado por plataformas de Inteligência Artificial para sites de varejo nos Estados Unidos cresceu 138% em maio de 2026, na comparação anual, e acumulou uma expansão de 1.324% desde outubro de 2024. Adobe
Outro levantamento da Adobe, publicado pela Reuters, mostrou que consumidores encaminhados por grandes modelos de linguagem geraram 53% mais receita por visita do que aqueles provenientes de fontes digitais tradicionais. Isso sugere que o usuário chega ao site mais informado, com alternativas previamente avaliadas e maior clareza sobre o que deseja comprar. Reuters
Em períodos promocionais, o efeito também se tornou mais evidente. Durante a temporada de compras do final de 2025, as visitas originadas por Inteligência Artificial apresentaram conversão 31% superior à de outras fontes. No Dia de Ação de Graças, a diferença chegou a 54% e, na Black Friday, alcançou 38%. Adobe
Esses números mostram que não estamos tratando apenas de uma nova fonte de tráfego. A Inteligência Artificial está funcionando como uma etapa anterior de pesquisa, comparação e convencimento.
Quando o consumidor chega ao site, parte da decisão já foi construída.
Do SEO para a visibilidade nas respostas da Inteligência Artificial
No mecanismo de busca tradicional, a empresa disputa uma posição entre vários links. Nas respostas geradas por IA, o espaço é mais restrito.
Quando alguém solicita três recomendações, o sistema pode apresentar somente três ou quatro empresas. Isso significa que várias organizações sequer entram na consideração inicial, mesmo que tenham um bom produto, experiência no mercado ou presença relevante em seu setor.
Essa mudança favorece o desenvolvimento de práticas conhecidas como GEO, Generative Engine Optimization, ou otimização para mecanismos generativos. Entretanto, reduzir essa transformação a uma nova técnica de marketing digital seria um erro.
A presença de uma empresa nas respostas da IA depende de um conjunto de fatores. Entre eles estão a clareza do posicionamento, a consistência das informações publicadas, a autoridade das fontes que mencionam a marca, a qualidade do conteúdo, a reputação digital, as avaliações de clientes, a estrutura técnica do site, os dados de produtos e serviços, as associações semânticas e a frequência com que a empresa aparece relacionada a determinados problemas ou categorias.
A Inteligência Artificial não procura apenas palavras. Ela tenta compreender entidades, relações, contextos e evidências.
Se uma empresa afirma que é referência em determinado mercado, mas quase nenhuma fonte externa confirma essa posição, a plataforma pode considerar a afirmação insuficiente. Se o site utiliza descrições genéricas, os serviços estão mal explicados ou há informações divergentes em diferentes canais, a IA pode não entender exatamente o que a organização oferece.
Nesse cenário, o problema não é necessariamente a ausência da marca na internet. Pode ser a incapacidade dos sistemas de Inteligência Artificial de compreenderem sua identidade, sua especialização e sua relevância.
Por que um concorrente menor pode aparecer antes de uma empresa conhecida?
O tamanho da empresa não garante sua presença nas respostas.
Uma organização menor pode aparecer porque possui um posicionamento mais claro, conteúdos especializados, avaliações consistentes, informações atualizadas e maior associação digital com a necessidade apresentada pelo usuário.
Uma empresa tradicional, por outro lado, pode ter uma marca conhecida no ambiente físico e permanecer praticamente invisível para a Inteligência Artificial.
Isso acontece porque as plataformas não observam o mercado da mesma forma que um consumidor local. Elas dependem dos dados, conteúdos, fontes e conexões que conseguem identificar.
Também existe uma variação relevante entre as próprias ferramentas. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e mecanismos de busca com respostas generativas podem utilizar fontes distintas, atribuir pesos diferentes às evidências e formular recomendações divergentes.
Assim, uma empresa pode aparecer bem posicionada em uma plataforma e ser ignorada em outra. Pode ser associada a um serviço que não representa mais sua atuação atual. Pode ser recomendada para uma região, mas não para outra. Pode ainda ser citada de forma positiva em algumas consultas e relacionada a reclamações ou limitações em outras.
A análise, portanto, não pode ser realizada com uma única pergunta feita uma única vez.
O novo mapa competitivo das empresas
A visibilidade nas inteligências artificiais cria uma nova dimensão para a análise da concorrência.
Antes, uma empresa precisava acompanhar preços, produtos, campanhas, presença nas redes sociais, posicionamento no Google, avaliações e participação de mercado. Agora, também precisa compreender como ela e seus concorrentes são interpretados pelos sistemas de IA.
Isso envolve verificar quais marcas aparecem em cada categoria, quais atributos são associados a elas, quais fontes sustentam as respostas, quais concorrentes dominam as recomendações e quais argumentos influenciam a seleção.
Uma empresa pode descobrir, por exemplo, que seu concorrente está sendo apresentado como mais inovador, mais confiável ou mais especializado, mesmo que essa percepção não corresponda integralmente à realidade operacional.
Também pode identificar que determinadas fontes estão influenciando repetidamente as respostas. Notícias, rankings, avaliações, sites especializados, fóruns, vídeos, páginas institucionais, redes sociais e bancos de dados estruturados podem contribuir para a representação digital da marca.
Esse conjunto forma uma espécie de mapa de percepção algorítmica do mercado.
A empresa deixa de analisar somente o que os consumidores falam e passa a observar como as plataformas que orientam esses consumidores interpretam essas informações.
Não se trata de manipular a Inteligência Artificial
A busca por visibilidade não deve ser confundida com a tentativa de enganar sistemas, espalhar menções artificiais ou produzir grandes volumes de conteúdo sem qualidade.
Essas práticas podem gerar resultados temporários, mas também ampliam riscos reputacionais. Plataformas e comunidades digitais estão fortalecendo mecanismos para identificar conteúdos automatizados, avaliações falsas, publicações disfarçadas e estratégias destinadas a manipular recomendações.
A construção de presença sustentável exige coerência entre aquilo que a empresa comunica, o que entrega e o que fontes independentes registram sobre ela.
O objetivo não deve ser obrigar a IA a mencionar determinada marca. O objetivo é criar evidências digitais suficientes para que os sistemas compreendam corretamente a empresa e reconheçam sua pertinência quando ela realmente for adequada à necessidade apresentada.
Visibilidade sem credibilidade pode gerar exposição. Visibilidade acompanhada de reputação, clareza e diferenciação pode gerar preferência.
As empresas estão preparadas para medir esse novo canal?
Apesar do crescimento, muitas organizações ainda não possuem métodos para avaliar o retorno de suas iniciativas de Inteligência Artificial.
O relatório Adobe 2026 AI and Digital Trends informa que somente 44% das organizações pesquisadas implementaram algum modelo de mensuração para IA generativa. Para IA agêntica, o percentual cai para 31%. Quase metade das empresas, 47%, não possui uma estrutura de mensuração ou não sabe se ela existe. Adobe
Essa ausência de métricas cria um problema estratégico. As empresas podem estar perdendo relevância nas plataformas de IA sem perceber. Também podem receber consumidores influenciados por essas ferramentas e atribuir a venda ao acesso direto, ao Google ou a outro canal.
Será necessário desenvolver novos indicadores, como presença nas respostas, participação nas recomendações, posição média entre concorrentes, atributos associados à marca, fontes utilizadas, sentimento das menções, consistência das informações e evolução da visibilidade ao longo do tempo.
O mercado precisará avançar da observação ocasional para o monitoramento contínuo.
Como a UIN pode ajudar as empresas nessa nova disputa
A UIN pode apoiar empresas por meio de uma metodologia que combine inteligência de mercado, análise da concorrência, reputação digital, análise semântica e Inteligência Artificial.
O trabalho começa com um Diagnóstico de Visibilidade em Inteligências Artificiais, no qual são formuladas perguntas reais que clientes, compradores, investidores ou parceiros fariam durante a busca por um produto, serviço ou fornecedor.
Essas consultas são testadas em diferentes plataformas e contextos. A análise verifica se a empresa aparece, quais concorrentes são mencionados, em que posição estão, quais atributos recebem, quais justificativas sustentam as recomendações e quais fontes são utilizadas para construir as respostas.
A segunda etapa consiste na elaboração de um Mapa de Presença Competitiva em IA. Esse mapa mostra as categorias nas quais a empresa é reconhecida, as áreas em que seus concorrentes dominam as recomendações, os problemas de posicionamento e as oportunidades de diferenciação.
A UIN também pode analisar a percepção algorítmica da marca, identificando como a empresa é descrita pelas plataformas. Uma organização pode ser vista como tradicional, inovadora, econômica, especializada, regional, tecnológica ou pouco conhecida. Essas associações influenciam a recomendação e precisam ser comparadas com o posicionamento desejado.
Outro campo de atuação envolve o rastreamento das fontes que alimentam essa percepção. A análise pode mostrar quais conteúdos, avaliações, notícias, páginas, bases e menções são frequentemente considerados pelas plataformas. Com isso, a empresa consegue compreender onde sua presença digital está bem estruturada e onde existem lacunas.
A UIN pode ainda desenvolver uma análise comparativa recorrente, acompanhando mudanças nas respostas e identificando novos concorrentes, alterações de reputação, temas emergentes e movimentos de posicionamento.
O resultado não é apenas um relatório sobre presença digital. É um sistema de inteligência que mostra como o mercado está sendo reorganizado pelas respostas da Inteligência Artificial.
Da visibilidade ao direcionamento estratégico
A análise somente gera resultado empresarial quando se transforma em decisão.
Com base no diagnóstico, a UIN pode orientar a revisão do posicionamento digital, a organização das informações institucionais, a criação de conteúdos especializados, a melhoria da descrição dos produtos e serviços, a estruturação de perguntas frequentes, a correção de inconsistências e o desenvolvimento de ativos digitais que facilitem a compreensão da empresa pelas plataformas.
Também é possível identificar temas nos quais a empresa possui competência, mas ainda não é reconhecida. Esse distanciamento entre capacidade real e percepção digital representa uma oportunidade de posicionamento.
Em outros casos, a análise pode revelar que a empresa aparece nas respostas, mas associada aos atributos errados. Uma consultoria estratégica pode ser interpretada apenas como fornecedora de pesquisas. Uma empresa de tecnologia pode ser reconhecida por um produto antigo. Uma indústria de alcance nacional pode ser percebida como regional.
A atuação da UIN permite transformar essas distorções em uma agenda de correção baseada em evidências, prioridades e acompanhamento de resultados.
O próximo concorrente pode ser aquele que a IA escolheu
A ascensão da busca por Inteligência Artificial altera a dinâmica competitiva porque transfere parte da seleção inicial para sistemas que interpretam dados, reputações e conteúdos em grande escala.
Isso não significa que o consumidor perdeu autonomia. Significa que a lista de alternativas apresentada a ele está sendo mediada por uma nova estrutura tecnológica.
As empresas que entenderem esse movimento poderão organizar sua presença, fortalecer sua autoridade e acompanhar como são interpretadas. As que ignorarem a mudança poderão continuar produzindo conteúdo e investindo em publicidade sem perceber que seus concorrentes passaram a ocupar as respostas que antecedem a decisão de compra.
A próxima disputa não será apenas pela primeira posição no Google.
Será por uma posição entre as poucas empresas que a Inteligência Artificial considera adequadas para recomendar.
E, nessa nova realidade, a invisibilidade não significa apenas perder um clique. Significa correr o risco de não entrar na decisão.
Sobre a UIN
A UIN transforma sinais de mercado em direcionamento para empresas que precisam crescer, competir e decidir com maior segurança. Sua atuação combina inteligência de mercado, análise da concorrência, pesquisa, reputação, análise semântica, dados e Inteligência Artificial.
Com o Diagnóstico de Visibilidade em Inteligências Artificiais, a UIN identifica como uma empresa e seus concorrentes aparecem no ChatGPT, Gemini, Perplexity e em outros ambientes de busca generativa. O estudo revela quais marcas dominam as recomendações, quais atributos são associados a cada concorrente, quais fontes influenciam as respostas e quais ações podem fortalecer a presença da empresa nesse novo ambiente competitivo.
Sua empresa já sabe o que a Inteligência Artificial está dizendo sobre ela?
Entre em contato com a UIN e descubra como sua marca está sendo interpretada, comparada e recomendada pelas plataformas que começam a influenciar as decisões de mercado.
