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Uso de inteligência artificial no varejo e saúde enfrenta desafios

Adoção de IA no consumo cresce no Brasil, mas estudos apontam riscos de desinformação em saúde e necessidade de maior confiança do consumidor.

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Foto: InvestNews
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03/07 às 05:45 · atualizado há 52min

Pontos principais

  • Empresas brasileiras como Movida e ClickBus expandem o uso de agentes de IA no WhatsApp para automatizar vendas e reduzir custos.
  • Estudo da Rakuten indica que a confiança do consumidor tornou-se o fator decisivo para compras via IA, superando a conveniência.
  • Pesquisa da KFF revela que usuários frequentes de chatbots para temas de saúde nos EUA apresentam maior propensão a acreditar em desinformação.
  • Marcas buscam adaptar estratégias de SEO para o modelo de Generative Engine Optimization (GEO) para manter relevância em respostas automatizadas.

A inteligência artificial está transformando a dinâmica do varejo e do acesso à informação, apresentando cenários distintos de maturidade e risco. No Brasil, o setor de serviços tem integrado agentes de IA em plataformas como o WhatsApp para otimizar a jornada de compra, com empresas como Movida e ClickBus reportando ganhos em eficiência e conversão. Esse movimento alinha-se à estratégia da Meta de expandir o uso corporativo de sua plataforma, consolidando o país como um mercado central para o comércio mediado por agentes inteligentes, que possui potencial para movimentar trilhões de dólares até 2030.

Contudo, a adoção da tecnologia enfrenta barreiras críticas relacionadas à credibilidade. Um estudo da Rakuten Advertising aponta que, após um período de euforia, consumidores estão mais criteriosos, priorizando a confiança em vez da simples conveniência. Paralelamente, o uso de chatbots para consultas de saúde levanta preocupações significativas: uma pesquisa da KFF nos Estados Unidos identificou uma correlação entre o uso frequente dessas ferramentas e a aceitação de desinformação sobre vacinas. Esses dados reforçam a necessidade de que empresas adaptem suas estratégias de conteúdo para modelos de Generative Engine Optimization (GEO), garantindo que a informação fornecida seja precisa, enquanto usuários devem manter a cautela ao validar dados sensíveis em sistemas automatizados.

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