A inteligência artificial abriu uma nova frente de preocupação para empresas: não basta mais saber como uma marca aparece na imprensa, nas redes sociais ou entre influenciadores. Agora, também importa entender como ela é descrita por ferramentas de IA generativa.
Foi a partir dessa mudança que Paula Nadal, executiva com duas décadas de experiência em comunicação, criou a Pivot Comunicação. A agência começou a operar em março com a proposta de unir relações públicas, dados, influência digital e monitoramento de reputação em modelos de linguagem.
Entre os clientes já atendidos estão Ânima Educação, BAT Brasil, Auren Energia, NG.CASH, Vórtx e Elo.
“A reputação vai continuar sendo uma construção humana. O que mudou é que agora ela também precisa ser compreendida pelas máquinas”, afirma Paula.
IA muda a lógica da reputação corporativa
A Pivot nasce em um momento em que consumidores, investidores e profissionais passam a usar ferramentas de IA para buscar informações, comparar empresas e formar percepções sobre marcas.
Na prática, isso cria uma nova camada de reputação. Uma companhia pode investir em imprensa, redes sociais e campanhas institucionais, mas ainda assim ser apresentada de forma incompleta, desatualizada ou pouco favorável em respostas automatizadas.
Para Paula, essa realidade exige que a comunicação deixe de tratar imprensa, influência, redes sociais e algoritmos como ambientes separados.
“Hoje não existe mais uma divisão clara entre imprensa, influência, redes sociais e algoritmos. Tudo se mistura”, diz.
A agência desenvolveu uma metodologia própria, chamada Aura, para cruzar dados de reputação em diferentes canais e acompanhar como narrativas circulam na mídia, nas redes e em respostas geradas por IA.
Times humanos e agentes de IA
A operação da Pivot combina consultores seniores com agentes de inteligência artificial. A ideia é automatizar tarefas operacionais, acelerar análises e liberar os profissionais para decisões estratégicas.
A agência trabalha com modelos criados para monitorar como marcas aparecem na imprensa, nas redes sociais, entre influenciadores e em LLMs, os grandes modelos de linguagem usados por plataformas de IA generativa.
“Cada cliente tem um desafio diferente. A gente desenha agentes específicos para atender aquela necessidade e dar escala ao trabalho sem perder qualidade estratégica”, afirma Paula.
A proposta não é vender IA como substituta da estratégia, mas como uma camada de apoio para monitoramento, leitura de contexto e personalização de entregas.
Estrutura enxuta e time sênior
Além da tecnologia, a Pivot aposta em uma estrutura menor e mais experiente. A agência quer fugir do modelo tradicional de muitas camadas operacionais e colocar profissionais seniores mais próximos das decisões dos clientes.
“A comunicação deixou de ser só divulgação e passou a funcionar como infraestrutura de negócio”, diz Paula.
Antes de fundar a agência, Paula passou pela Editora Abril, pela Edelman e pela Ideal Axicom, onde liderou frentes ligadas a estratégia, digital, dados e reputação.
A vice-presidência da Pivot será ocupada por Vera Brandimarte, ex-diretora de redação do Valor Econômico. O time também conta com profissionais como Tales Ponce, Thiago Campos e Marcelo Dominguez, cientista de dados com passagens por Edelman e Grupo Burson.
A agência também montou um conselho de consultores estratégicos com nomes como Vinícius Dônola e Viviane Mansi, executiva ligada à agenda ESG.
Empresas ainda estão pouco preparadas
Antes do lançamento, a Pivot ouviu cerca de 50 líderes de comunicação e marketing de grandes empresas brasileiras para entender como as áreas estão lidando com IA.
Segundo o levantamento, apenas 6% afirmaram que suas companhias estão preparadas para gerir reputação nesse novo ambiente.
Entre os principais obstáculos citados estão excesso de demandas operacionais, falta de treinamento em inteligência artificial e estruturas internas consideradas engessadas.
Para a Pivot, esse despreparo abre espaço para uma nova atuação da comunicação corporativa. Se antes o desafio era conquistar confiança pública, agora as empresas também precisam entender como algoritmos interpretam suas mensagens, seus posicionamentos e suas controvérsias.
“Mesmo quando a marca não fala, alguém fala por ela. E hoje esse alguém também pode ser um algoritmo”, afirma Paula.