Imagine duas empresas oferecendo produtos com características semelhantes. Uma apresenta preço inferior, desempenho superior e avaliações positivas. A outra possui uma trajetória consolidada, experiências acumuladas e associações que foram construídas ao longo de anos na memória dos consumidores.
Se uma inteligência artificial comparar objetivamente as duas alternativas, poderá recomendar a primeira. Mas isso significa que o consumidor necessariamente a escolherá?
A pergunta nos leva a uma discussão sobre o futuro das marcas. À medida que sistemas inteligentes ampliam sua capacidade de comparar preços, funcionalidades, avaliações e desempenho, seria razoável imaginar que as decisões de compra se tornariam progressivamente mais racionais e orientadas por atributos mensuráveis.
Entretanto, há uma dimensão que merece atenção.
Uma pesquisa da Interbrand, divulgada pelo Meio & Mensagem em outubro de 2026, aponta uma retomada da influência das marcas nas decisões de compra. O indicador Role of Brand alcançou 35%, registrando crescimento após mais de uma década de declínio.
O resultado não demonstra que a inteligência artificial esteja fortalecendo as marcas, nem permite concluir que consumidores estejam abandonando critérios funcionais. Mas oferece uma oportunidade para reconsiderarmos uma hipótese recorrente: a de que maior disponibilidade de informação necessariamente reduziria a importância das marcas.
É nesse ponto que o neurobranding contribui para a discussão.
O cérebro humano não avalia cada alternativa como se estivesse diante de um produto completamente desconhecido. Nossas decisões são influenciadas por experiências anteriores, memórias, associações, expectativas e referências que utilizamos para interpretar aquilo que encontramos.
Uma marca familiar pode ser reconhecida com maior facilidade. Experiências positivas podem sustentar expectativas favoráveis. A confiança construída ao longo do tempo pode reduzir a percepção de incerteza.
Esses mecanismos não garantem preferência, tampouco tornam o consumidor indiferente a preço ou desempenho. Mas ajudam a compreender por que produtos funcionalmente semelhantes podem apresentar valores percebidos diferentes.
Uma marca não representa apenas aquilo que uma empresa oferece. Representa também aquilo que o consumidor aprendeu a esperar dela.
E essa distinção se torna especialmente relevante diante da inteligência artificial.
Os sistemas de recomendação podem incorporar reputação, preferências anteriores, avaliações e outros sinais relacionados ao valor das marcas. Portanto, seria equivocado afirmar que a IA considera exclusivamente atributos objetivos.
O problema estratégico é outro: quanto mais acessível se torna a comparação entre alternativas, maior pode ser a pressão competitiva sobre características facilmente mensuráveis.
Preço, funcionalidades, desempenho e avaliações passam a ocupar um espaço crescente na apresentação das opções disponíveis.
Nesse ambiente, empresas que sustentam sua diferenciação exclusivamente em especificações podem descobrir que suas vantagens são rapidamente identificadas, comparadas e eventualmente superadas.
O neurobranding nos convida a observar uma dimensão complementar: a construção de estruturas de memória que tornam uma marca reconhecível, significativa e cognitivamente disponível quando surge uma necessidade de compra.
Isso envolve consistência na comunicação, experiências coerentes com a promessa da marca e associações capazes de permanecer na memória para além de uma campanha específica.
Não se trata de substituir desempenho por emoção, nem de imaginar que uma marca forte possa compensar indefinidamente uma entrega insatisfatória.
Trata-se de reconhecer que o valor percebido resulta de uma interação entre aquilo que o produto oferece e aquilo que o consumidor interpreta.
O que isso significa para líderes e organizações?
A inteligência artificial acrescenta uma exigência à gestão de marcas: tornar produtos e propostas de valor suficientemente claros, confiáveis e acessíveis para que sejam considerados pelos sistemas que participam da jornada de compra.
Mas essa exigência não elimina outra, anterior e igualmente importante: construir experiências e associações que façam a marca permanecer relevante na memória das pessoas.
Uma organização precisa compreender como será encontrada, interpretada e recomendada pelas máquinas. Ao mesmo tempo, precisa continuar investigando como será reconhecida, lembrada e preferida pelos consumidores.
Essas duas dimensões não são concorrentes. São complementares.
A marca que aparece em uma recomendação pode conquistar a oportunidade de ser considerada. A marca que construiu significado na memória pode chegar a essa mesma decisão com uma vantagem que não se resume à comparação de atributos.
Na era da inteligência artificial, uma marca precisa ser compreendida pelos algoritmos. Mas continua precisando significar alguma coisa para as pessoas.
Porque a tecnologia pode transformar profundamente a maneira como encontramos e comparamos produtos.
Mas comparar produtos e construir preferência continuam sendo processos distintos.
