Tudo que seu time cria com IA se parece com o que todo mundo está criando

Por que todo trabalho gerado por IA se parece

Um diretor de criação abre trinta conceitos gerados por IA e não acha motivo para preferir nenhum. São competentes. Também são intercambiáveis e, pior, parecem com o que a agência da esquina vai apresentar semana que vem.

Não é falha de prompt. É assim que a tecnologia funciona.

Dylan Field, CEO da Figma, descreveu o mecanismo no Lenny's Podcast em outubro de 2025: a primeira resposta da IA é genérica por definição, porque é a média de tudo o que ela já viu. O Merriam-Webster elegeu "slop" a palavra do ano de 2025, definida como conteúdo digital de baixa qualidade produzido em massa por IA. O termo pegou porque as pessoas sentem essa mesmice antes de conseguir explicá-la.

O problema da média

Um modelo produz a saída mais provável para um dado prompt. Provável quer dizer comum. E comum quer dizer que todo mundo também recebe aquilo.

Já existe pesquisa sobre o efeito disso em grupo. Anil Doshi e Oliver Hauser publicaram um estudo na Science Advances em 2024: deram apoio de IA a escritores e mediram os resultados. Os textos com IA foram avaliados como mais criativos do que os sem apoio. Só que, quando os pesquisadores compararam as histórias entre si, o conjunto assistido era visivelmente mais parecido. Individualmente melhor. Coletivamente mais estreito.

É essa a troca que todo time está fazendo agora, sem perceber. O resultado de cada pessoa melhora. O resultado da empresa converge para o de todo mundo.

Por que isso custa dinheiro

O produto de uma agência é aquilo que o cliente não consegue em outro lugar. A vantagem de uma marca é ser reconhecível. Um estúdio de games vive de um visual que ninguém mais tem.

Se a IA entrega a mesma média para todos os concorrentes, volume de produção deixa de ser diferencial, porque todo mundo tem. Sobra a parte em que alguém olha para os trinta e escolhe aquele que não é a média. Ou joga os trinta fora.

Essa escolha costumava ser os últimos cinco minutos do projeto. Hoje é onde está a maior parte do valor.

O problema é que ninguém escolhe

A cena é conhecida. Trinta opções, todas razoáveis, nenhuma obviamente certa. Cada um tem uma leve preferência. Ninguém quer matar as outras vinte e nove. A reunião termina com um "vamos deixar assentar", as opções vão para uma pasta e a mais segura acaba indo ao ar por inércia.

Repare no que aconteceu. Ninguém decidiu ser genérico. O genérico ganhou porque ninguém argumentou contra.

É isso que chamamos de repertório, na prática. Não é estado de espírito. É alguém olhar para trinta opções viáveis e dizer: essa, por esses motivos, e as outras vinte e nove estão fora. Alguém precisa estar disposto a bancar esse debate em voz alta.

Os times não têm espaço para esse debate

As opções ficam empilhadas em uma thread do Slack, uma embaixo da outra, e quando você chega na quinta já perdeu a primeira. Ou ficam no Drive, um arquivo de cada vez, comparadas de memória.

David Kirsh, da UC San Diego, passou décadas estudando como as pessoas raciocinam com coisas fora da cabeça, e a conclusão é simples: pensamos melhor quando conseguemos ver tudo de uma vez, lado a lado. Uma thread não faz isso. Uma pasta também não.

Então o grupo nunca compara de verdade. Cada um reage ao que está na tela naquele momento. A opinião mais forte da sala vence, ou o prazo vence, e depois ninguém consegue reconstruir por que o trabalho seguiu por aquele caminho.

Continue com suas ferramentas

Desenhe no Figma. Guarde arquivos no Drive. Acompanhe tarefas no Jira. Faça o workshop no Miro. Nenhuma dessas ferramentas foi feita para o momento em que há trinta opções na mesa e o time precisa eliminar vinte e nove.

O que construímos

ALLO é um canvas para esse momento. As opções vão para o canvas lado a lado com o briefing e as referências. O feedback fica preso ao que se refere, em vez de flutuar em uma thread. O time enxerga tudo ao mesmo tempo, discute diante do trabalho e decide. A decisão fica ao lado do que a justificou, então, seis meses depois, o raciocínio ainda está lá.

O ALLO não gera o trabalho. Faça onde você já faz.

Os modelos vão continuar melhorando, e a média que eles entregam vai continuar ficando melhor. E vai continuar sendo a média. A única coisa que vai fazer o seu trabalho parecer seu é alguém ter escolhido.

FAQ

Por que todo conteúdo gerado por IA parece igual? Modelos devolvem a saída mais provável, que é a média dos dados de treinamento. Times usando modelos parecidos, com prompts parecidos, chegam a resultados parecidos. Dylan Field, da Figma, resume: a primeira resposta da IA é genérica por definição.

A IA torna os times menos criativos? Individualmente, não. Um estudo de 2024 na Science Advances, de Doshi e Hauser, mostrou que textos escritos com apoio de IA foram avaliados como mais criativos do que os sem apoio. Só que os textos assistidos eram mais parecidos entre si, então a originalidade coletiva caiu, mesmo com a qualidade individual subindo.

Como evitar que o trabalho com IA fique genérico? Alguém precisa rejeitar a média. Isso significa uma pessoa ou um time olhando para o conjunto completo de opções junto, comparando diretamente, e se comprometendo com aquela que não é a mais segura, com motivos claros.

O que é "AI slop"? Palavra do ano do Merriam-Webster em 2025, definida como conteúdo digital de baixa qualidade produzido em quantidade por IA. Descreve um resultado tecnicamente correto e completamente esquecível.

ALLO substitui Figma ou Miro? Não. Continue criando no Figma e conduzindo workshops no Miro. O ALLO é onde as opções são comparadas e uma direção é escolhida, depois da criação e antes da entrega.