IA torna avaliações escritas mais extremas, aponta estudo

O que o estudo encontrou

Uma pesquisa da LMU Munich analisou 117.816 avaliações de 4.909 hotéis europeus no Tripadvisor, usando como experimento natural o banimento temporário do ChatGPT na Itália em abril de 2023. A comparação entre o período com e sem acesso à IA mostrou que, quando os usuários podiam usar IA para escrever avaliações:

O número de avaliações aumentou 2%
O comprimento das avaliações aumentou 9%
As avaliações negativas (1 ou 2 estrelas) ficaram mais extremas no conteúdo: em vez de "não gostei do quarto", surgiam frases como "odeio o quarto!!"
O tom ficou mais subjetivo ("não gostei do café da manhã") e menos objetivo ("o café da manhã era local, sem opção continental"), o que torna as críticas mais danosas para o negócio

Por que isso acontece

Os autores explicam que as pessoas usam IA para reduzir o esforço e o tempo de escrever avaliações. Isso gera sensação de produtividade e aumenta a probabilidade de publicar a avaliação. Porém, a IA tende a produzir frases mais longas e complexas, e "reenquadra" observações negativas em termos mais extremos.

Recomendação prática

Para negócios B2C que dependem de avaliações (hotéis, restaurantes, serviços), o estudo sugere desencorajar explicitamente o uso de IA na escrita das avaliações, com mensagens como "escreva você mesmo, sem IA; outros leitores valorizam mais suas palavras". O efeito colateral pode ser menos avaliações e textos mais curtos, mas também menos avaliações extremamente negativas.

Limitações

O estudo analisou apenas avaliações de hotéis; o efeito pode variar em outros contextos (restaurantes, produtos, consultas médicas)
Os dados são de abril de 2023; desde então a adoção de IA cresceu e os modelos evoluíram, podendo alterar os resultados
Usuários podem estar mais experientes e críticos em relação às saídas de IA, o que pode mudar a disposição de editar os textos gerados

Exemplo real e implicações

O Tripadvisor já possui política rígida contra conteúdo gerado por IA, com monitoramento, remoção e banimento de avaliadores. O artigo sugere que plataformas usem mensagens mais eficazes para reduzir o uso de IA: explicar que "IA não é mágica", lembrar que leitores identificam e julgam mal textos claramente gerados por IA, e usar linguagem assertiva ("sempre", "nunca", "definitivamente") nas comunicações que desaconselham o uso.

O estudo foi publicado no International Journal of Research in Marketing (junho de 2026) por Weilong K.M. Gu e Martin Spann.