Tudo o que seu time cria com IA parece igual ao dos outros
A IA devolve a média do que já viu, então times que usam os mesmos modelos entregam trabalhos parecidos. Veja por que isso acontece e o que realmente diferencia o seu.
Por que trabalhos feitos com IA se parecem tanto entre si
Um diretor de criação abre trinta conceitos gerados por IA e não encontra motivo para preferir nenhum. Todos são competentes. Também são intercambiáveis, e pior: parecem o que a agência da esquina vai apresentar na semana que vem.
Isso não é falha de prompt. É o que a tecnologia faz.
Dylan Field, CEO da Figma, descreveu o mecanismo no Lenny's Podcast em outubro de 2025: a primeira coisa que a IA entrega é genérica por definição, porque é a média de tudo o que ela já viu. O Merriam-Webster elegeu "slop" como palavra do ano em 2025, definindo o termo como conteúdo digital de baixa qualidade produzido em massa por IA. A palavra pegou porque as pessoas sentem a mesmice antes de conseguir explicá-la.
O problema da média
Um modelo gera a saída mais provável para o prompt. Provável quer dizer comum. Comum quer dizer que todo mundo também recebe.
Existe pesquisa sobre o que isso faz com um grupo. Anil Doshi e Oliver Hauser publicaram um estudo na Science Advances em 2024 em que escritores receberam auxílio de IA, e depois os resultados foram avaliados. As histórias com IA foram consideradas mais criativas do que as sem IA. Só que, ao serem comparadas entre si, o conjunto assistido era claramente mais parecido. Individualmente melhores. Coletivamente mais estreitas.
É essa a troca que todo time está fazendo agora sem perceber. A produção de cada pessoa melhora. A produção da empresa converge com a de todo mundo.
Por que isso custa dinheiro
O produto de uma agência é aquilo que o cliente não encontra 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 todos têm. Sobra a parte em que uma pessoa olha para as trinta opções e escolhe a que não é a média. Ou joga as trinta fora.
Essa escolha costumava ser os últimos cinco minutos do projeto. Agora é onde está a maior parte do valor.
O problema é que ninguém escolhe
A cena é essa. Trinta opções, todas razoáveis, nenhuma obviamente certa. Cada um tem uma preferência ligeira. Ninguém quer matar as outras vinte e nove. A reunião termina com "vamos deixar decantar", 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 venceu porque ninguém argumentou contra.
É isso que é gosto, na prática. Não é humor. É alguém olhar para trinta opções viáveis e dizer esta, por estes motivos, e as outras vinte e nove estão mortas. Alguém precisa estar disposto a bancar essa discussão em voz alta.
Os times não têm espaço para essa discussão
As opções vivem numa thread do Slack, empilhadas em linha, então quando você chega na quinta já perdeu a primeira. Ou ficam no Drive, um arquivo por 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 conseguimos ver tudo ao mesmo tempo, lado a lado. Uma thread não faz isso. Uma pasta também não.
Então o grupo nunca compara de fato. Vai reagindo por turnos ao que aparece na tela. A opinião mais forte da sala vence, ou o prazo vence, e depois ninguém consegue reconstruir por que o trabalho tomou o rumo que tomou.
Continue usando suas ferramentas
Design no Figma. Arquivos no Drive. Tarefas no Jira. Workshop no Miro. Nenhuma delas foi feita para o momento em que trinta opções estão em cima da mesa e o time precisa matar vinte e nove.
O que construímos
ALLO é um canvas para esse momento. As opções sobem lado a lado com o briefing e as referências. O feedback fica preso ao que ele comenta, em vez de flutuar numa thread. O time vê tudo de uma vez, discute na frente do trabalho e decide. A decisão fica ao lado do que a justificou, então, seis meses depois, o raciocínio continua ali.
ALLO não gera o trabalho. Continue produzindo onde você já produz.
Os modelos vão continuar melhorando, e a média que eles entregam vai continuar melhorando também. E vai continuar sendo 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? Os modelos devolvem a saída mais provável, que é uma média dos dados de treinamento. Times que usam modelos parecidos, com prompts parecidos, chegam a resultados parecidos. Dylan Field, da Figma, descreve a primeira saída da IA como 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 auxílio de IA foram considerados mais criativos do que os feitos sem. Mas as peças assistidas ficaram mais parecidas entre si, então a originalidade coletiva caiu ao mesmo tempo em que a qualidade individual subiu.
Como evitar que o trabalho com IA fique genérico? Alguém precisa rejeitar a média. Isso quer dizer uma pessoa ou um time olhando o conjunto inteiro de opções lado a lado, comparando de fato, e assumindo a que não é a mais segura, com motivos.
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 resultado tecnicamente correto e completamente esquecível.
ALLO substitui o Figma ou o Miro? Não. Continue criando no Figma e conduzindo workshops no Miro. ALLO é onde as opções são comparadas e uma direção é escolhida, depois da criação e antes da entrega.