O ChatGPT está espalhando informações erradas sobre minha empresa – como corrijo isso?

A desinformação por IA é uma categoria de crise crescente. Deixe-me ajudar.

Primeiro, entenda o problema:

“Alucinações” de IA acontecem entre 2,5% e 8,5% das vezes. Alguns modelos passam de 15%. Sua situação não é rara.

Por que isso acontece:

1. Problema nos dados de treinamento – A IA aprendeu com fontes desatualizadas/incorretas
2. Alucinação – A IA inventou uma história “plausível”
3. Conflito de empresas – A IA confundiu você com outra empresa
4. Problema na fonte – Site de terceiros com informação errada usada pela IA

Estratégia de correção:

Você não pode editar a IA diretamente. Mas pode influenciar de onde ela aprende.

Descobrindo a origem da desinformação.

Como rastrear de onde a IA tirou a informação errada:

1. Pergunte à própria IA – “Quais fontes dizem que [Empresa] fechou?”
2. Pesquise no Google – “[Empresa] + fechou as portas” ou “encerrada”
3. Cheque a Wikipedia – Muitas vezes é fonte primária para IA
4. Cheque bancos de dados empresariais – Crunchbase, D&B, etc.
5. Pesquise no Reddit – A IA cita muito o Reddit

Fontes comuns de informações erradas:

Quando encontramos o problema de um cliente:

Um post de 2022 especulando sobre demissões foi citado. A IA ligou pontos que não existiam.

A correção:

Entramos em contato com o blog, conseguimos correção. Publicamos conteúdo oficial. Em 6 semanas, as respostas da IA mudaram.

Monitoramento é essencial – você deveria ter percebido isso antes.

Configure monitoramento para:

1. Buscas com o nome da sua marca em sistemas de IA
2. Variações (Nome da Empresa + atividade, operação, status)
3. Comparações com concorrentes que citam sua empresa
4. Buscas do setor onde deveria aparecer

Abordagem com ferramentas:

Use Am I Cited ou similar para acompanhar:

• Menções da marca em plataformas de IA
• Sentimento das menções
• Exatidão das informações
• Mudanças de visibilidade ao longo do tempo

Processo manual de monitoramento:

Consultas semanais para testar:

• “A [Empresa] ainda está em atividade?”
• “O que aconteceu com a [Empresa]?”
• “[Empresa] vs [Concorrente]”
• “Melhores empresas de [seu segmento]”

Alertas:

• Queda repentina nas menções
• Novo sentimento negativo
• Informação incorreta
• Aumento de concorrentes

Detecção precoce = correção mais fácil. Agora está correndo atrás porque não monitorou antes.

Estratégia de prevenção para o futuro.

Por que acontece desinformação de IA:

1. Informação inconsistente na sua presença online
2. Conteúdo desatualizado no próprio site
3. Falta de sinais oficiais (schema, dados de entidade)
4. Incerteza de terceiros – sites com informações velhas/incorretas

Framework de prevenção:

Camada de consistência:

• Mesma mensagem no site, redes sociais, imprensa
• Atualizações regulares com datas
• Informações claras sobre a empresa

Camada de autoridade:

• Schema markup para Organização
• Gestão do knowledge panel
• Wikipedia correta (se houver)
• Precisão em bancos de dados empresariais

Camada de atualidade:

• Atualizações regulares de notícias/blog
• Releases para marcos importantes
• Atividade em redes sociais
• Depoimentos atualizados com datas

O efeito composto:

Informação consistente, oficial e atualizada dá confiança para a IA. Confiança reduz alucinação.

Reparo de reputação a longo prazo.

A realidade:

Respostas de IA baseadas em dados de treinamento demoram para serem corrigidas. O ChatGPT usa dados com data de corte.

Dois tipos de resposta de IA:

Para sistemas de busca ao vivo:

Atualize seu conteúdo → IA obtém informações novas → Resposta muda

Para sistemas baseados em treinamento:

Crie conteúdo oficial → Aguarde novo treinamento → Torça para ser incluído

O que você pode fazer:

1. Foque primeiro na busca ao vivo – Resultados mais rápidos
2. Crie sinais positivos em massa – Para futuros treinamentos
3. Aceite alguma persistência – Dados antigos podem demorar a sumir

O lado bom:

Cada nova versão do modelo incorpora dados mais recentes. Suas correções se acumulam ao longo do tempo.

Opções legais e formais.

Contatando provedores de IA:

O que incluir:

1. A alegação falsa específica
2. Prova de que é falsa (documentos, notícias recentes)
3. Capturas de tela da resposta errada
4. Pedido de correção

Realidade:

Provedores de IA raramente corrigem casos individuais manualmente. Melhor mesmo é corrigir a informação na origem.

Quando a via legal pode ajudar:

• Prejuízo financeiro comprovado
• Conteúdo difamatório
• Fonte clara da desinformação

Mas ações legais são lentas e incertas. Correções de conteúdo são mais rápidas.

Ações rápidas enquanto trabalha na solução principal.

Capacitação imediata do time de vendas:

Crie um documento FAQ: “Você pode ter visto informações incorretas geradas por IA…”

• Explique a situação
• Prove que estamos operando
• Liste conquistas recentes
• Inclua referências de clientes

Atualização da assinatura de e-mail:

Adicione: “Atendendo clientes desde [ano] – [conquista recente]”

Banner no site:

Banner temporário: “Conquista 2024: [realização específica]” – sinaliza atividade

Aumento de prova social:

• Peça depoimentos recentes a clientes
• Publique estudos de caso de clientes
• Compartilhe fotos do time com datas atuais

O objetivo:

Enquanto corrige as respostas de IA, equipe o time para lidar com as dúvidas diretamente.

Isso foi extremamente útil. Meu plano de ação de crise:

Imediato (hoje):

1. Atualizar homepage com conquistas recentes
2. Informar o time de vendas com o documento FAQ
3. Atualizar o Google Business Profile
4. Configurar monitoramento de IA com Am I Cited

Esta semana:

1. Rastrear a fonte da desinformação
2. Atualizar todos os bancos de dados empresariais
3. Publicar post “Atualização da Empresa” no blog
4. Criar página “A [Empresa] ainda está em atividade?”
5. Contatar quaisquer fontes de terceiros incorretas

Contínuo:

1. Checagens semanais de monitoramento de IA
2. Atualizações mensais de conteúdo
3. Auditorias trimestrais em bancos de dados
4. Releases/comunicados regulares

Configuração de monitoramento:

• Nome da marca + variações
• “fechou as portas” e buscas semelhantes
• Menções a concorrentes
• Buscas do segmento

Lição principal:

Essa crise era evitável com monitoramento. Deveríamos ter percebido no começo, não só quando clientes reclamaram.

Obrigada a todos – já estou implementando.