IA, GEO e AEO em ano eleitoral: quem define a verdade quando a resposta vem da máquina?

Por Guto Bertoncini*

Especialista analisa o papel da inteligência artificial em cenários de polarização política e os limites técnicos da construção de narrativa por meio de otimização generativa

por Guto Bertoncini*

Em anos eleitorais, a disputa por narrativas se intensifica. Informações circulam com velocidade, versões se multiplicam e a polarização torna mais difícil identificar consensos mínimos. Nesse contexto, a inteligência artificial assume um papel cada vez mais relevante como mediadora da informação.

Assistentes digitais e sistemas generativos já são utilizados por milhões de pessoas para esclarecer dúvidas sobre candidatos, políticas públicas, histórico de governos e temas sensíveis. A promessa é simples: respostas rápidas, organizadas e baseadas em fatos.

No entanto, surge uma questão fundamental. Se as IAs são programadas para responder com base na verdade, como definem o que é verdadeiro?

Sistemas de inteligência artificial não possuem consciência nem julgamento moral. Eles não conhecem a verdade de forma absoluta. Operam com base em padrões identificados em grandes volumes de dados. Avaliam recorrência, coerência, reputação de fontes e validação cruzada. O que chamamos de verdade, nesse ambiente, é na prática um consenso estatístico entre fontes consideradas confiáveis.

Esse ponto é central para entender o papel da IA em períodos eleitorais. A inteligência artificial não decide o que é verdade. Ela identifica padrões de consistência entre fontes que já possuem algum grau de credibilidade pública. O risco está em confundir consenso algorítmico com verdade absoluta.

Em ambientes altamente polarizados, essa distinção se torna ainda mais sensível. Diferentes grupos políticos reconhecem diferentes veículos como legítimos. O que é considerado fonte confiável por um segmento pode ser visto como enviesado por outro. A IA, por sua vez, precisa operar com critérios técnicos.

Esses critérios incluem autoridade histórica do domínio, consistência editorial, validação por múltiplas fontes independentes e ausência de sinais claros de desinformação. O sistema não “escolhe lado” intencionalmente, mas pode refletir desequilíbrios estruturais na distribuição de fontes reconhecidas.

É nesse ponto que entram conceitos como Generative Engine Optimization (GEO) e Answer Engine Optimization (AEO), estratégias voltadas à organização de conteúdo para que ele seja compreendido e utilizado por sistemas generativos. Elas trabalham a construção de entidades digitais fortes, com arquitetura semântica clara e presença editorial recorrente.

Guto Bertoncini, diretor da Flowup Agency

Em tese, essas estratégias podem influenciar a forma como uma narrativa é apresentada? A resposta exige nuance. Do ponto de vista técnico, é possível estruturar conteúdo político com base em dados, fontes e organização semântica de alta qualidade, aumentando a probabilidade de que esse material seja considerado relevante por sistemas de IA.

Isso significa que campanhas, partidos ou instituições podem investir em presença digital estruturada para ampliar sua visibilidade em respostas automatizadas. No entanto, a influência não é absoluta. Modelos de linguagem avaliam múltiplos sinais. Uma única fonte otimizada dificilmente altera o panorama se não houver validação externa consistente. A construção de entidade digital exige recorrência, coerência e confirmação pública ao longo do tempo.

O poder do GEO e do AEO não está em manipular sistemas, mas em estruturar informação de forma técnica e consistente. Essas estratégias não criam verdade. Elas organizam conteúdo para que seja compreendido pelos sistemas. A narrativa só ganha força quando há validação distribuída e consistência temática.

Isso levanta outra questão relevante. Se diferentes grupos políticos estruturarem suas próprias arquiteturas digitais de autoridade, a disputa passa a acontecer também no campo semântico. Não apenas no debate público tradicional, mas na camada técnica que alimenta respostas automatizadas.

Em anos eleitorais, a produção de conteúdo aumenta exponencialmente. Entretanto, nem todo conteúdo possui qualidade técnica suficiente para ser considerado referência por sistemas de IA. A ausência de dados estruturados, a fragmentação narrativa e a falta de validação externa reduzem a probabilidade de citação.

Por outro lado, conteúdos bem estruturados, com base documental, referências cruzadas e consistência editorial, tendem a ganhar maior peso. Isso não significa que a IA esteja escolhendo um lado político, mas que está privilegiando entidades digitais mais robustas.

A questão das fontes confiáveis permanece no centro do debate. Quem define quais veículos são reconhecidos como legítimos? A resposta não é simples. Sistemas de IA utilizam critérios como reputação histórica, reconhecimento público, citações recorrentes e ausência de padrões de desinformação identificados por múltiplos agentes.

Ainda assim, esses critérios são dinâmicos. Eles evoluem conforme o ecossistema informacional muda. Em contextos de polarização intensa, qualquer decisão algorítmica pode ser interpretada como viés.

Do ponto de vista estratégico, o uso de GEO e AEO em ambiente político exige responsabilidade. A construção de autoridade digital deve estar baseada em transparência, documentação e coerência. Tentativas de manipulação artificial tendem a ser identificadas quando não há validação externa consistente.

A discussão não é apenas técnica, mas ética. Se a visibilidade nas respostas automatizadas passa a influenciar decisões eleitorais, a arquitetura da informação torna-se parte da disputa democrática. O cenário exige maturidade do mercado e dos agentes políticos. A inteligência artificial amplifica sinais existentes. Se o ecossistema informacional é frágil, a IA reflete essa fragilidade. Se é estruturado e validado, tende a produzir respostas mais consistentes.”

Em última análise, GEO e AEO oferecem ferramentas para organizar informação e fortalecer entidades digitais. Podem ser utilizados para ampliar presença e clareza narrativa. Não criam fatos, mas podem influenciar quais fatos ganham destaque.

Em um ano eleitoral marcado por polarização, a mediação algorítmica, adicionam uma nova camada à disputa por narrativa. A tecnologia não substitui o debate democrático, mas redefine o caminho pelo qual informações chegam aos cidadãos.

Se a inteligência artificial responde com base nas fontes que considera confiáveis, e se essas fontes são determinadas por critérios técnicos e consensos estatísticos, a pergunta inevitável é: Quem está estruturando hoje as entidades que a IA irá considerar referência amanhã?

* Guto Bertoncini é diretor, estrategista digital e especialista em SEO para inteligência artificial da Flowup Agency, parceira de tecnologia da MediaLink Comunicação Corporativa. A agência desenvolve projetos focados em arquitetura de autoridade digital, Generative Engine Optimization (GEO) e Answer Engine Optimization (AEO).