Inteligência artificial nas empresas: o caso NewJeans e seus riscos

O que aconteceu com o NewJeans?

Em 2026, o New York Times revelou que as integrantes do grupo NewJeans, com idades entre 14 e 17 anos, assinaram contratos exclusivos com a ADOR, selo da HYBE, em 2022. O contrato previa a criação de clones de IA baseados em suas performances. A investigação, publicada pela UOL, destacou que o processo de treinamento exigiu apenas duas horas de gravação, levantando questões éticas e legais sobre consentimento e propriedade intelectual.

A UOL relata que o contrato permitia à HYBE usar os dados das artistas para treinar modelos de IA que poderiam reproduzir suas vozes, imagens e estilos. A rapidez do treinamento e a idade das participantes geraram debate sobre a adequação de tais acordos, especialmente em relação à proteção de menores e ao uso comercial de clones digitais.

Riscos que as empresas enfrentam

Para empresas que adotam clones de IA, o caso NewJeans ilustra riscos de reputação, compliance e responsabilidade legal. Se um contrato não especificar claramente direitos de uso, as empresas podem ser acusadas de exploração de dados pessoais. Além disso, a falta de transparência sobre o treinamento pode levar a violações de privacidade e a conflitos de propriedade intelectual.

Um risco adicional é a dependência de modelos treinados em dados limitados. Se o treinamento for feito em poucas horas, a qualidade do clone pode ser inferior, gerando expectativas não atendidas e possíveis reclamações de clientes ou parceiros. Empresas devem, portanto, avaliar a robustez dos dados e a transparência dos processos de treinamento.

Oportunidades de inovação

Apesar dos perigos, clones de IA oferecem oportunidades significativas em marketing e atendimento ao cliente. Empresas podem criar assistentes virtuais que reproduzem a voz de executivos ou influenciadores, aumentando a personalização e engajamento. Em campanhas publicitárias, clones podem gerar conteúdo em escala, reduzindo custos de produção e permitindo testes A/B rápidos.

Outra possibilidade é o uso de clones para treinamento interno. Modelos que replicam líderes de pensamento podem ser usados em simulações de vendas ou negociações, oferecendo experiências de aprendizado mais imersivas e realistas. Contudo, a implementação deve ser acompanhada de políticas claras de consentimento e uso ético.

Como mitigar os riscos

Uma recomendação prática é estabelecer cláusulas de consentimento explícito, especialmente quando se trabalha com menores ou dados sensíveis. Contratos devem detalhar a duração do uso, a finalidade do treinamento e os direitos de revogação. Empresas também devem implementar auditorias regulares para garantir que os modelos não reproduzam conteúdo protegido sem autorização.

Outra estratégia é diversificar as fontes de dados. Em vez de depender de poucos exemplos, empresas podem coletar amostras variadas, garantindo maior robustez e menos viés. Isso também ajuda a reduzir a exposição a possíveis litígios relacionados a direitos autorais ou privacidade.

Impacto na estratégia de marketing

Clones de IA podem transformar campanhas de marketing digital, permitindo que marcas criem experiências interativas com personagens virtuais. No entanto, a credibilidade do público pode ser afetada se a autenticidade não for clara. Estratégias de transparência, como avisos de uso de IA, são essenciais para manter a confiança do consumidor.

Além disso, a análise de dados gerada por clones pode oferecer insights sobre preferências do público. Empresas podem usar esses dados para ajustar mensagens e segmentar audiências com maior precisão, mas devem garantir que o processamento respeite as normas de proteção de dados, como a LGPD.

Próximos passos para empresas

Empresas interessadas em clones de IA devem começar com um estudo de viabilidade, avaliando custos, benefícios e riscos legais. Consultar especialistas em direito digital e ética em IA pode prevenir problemas futuros. Além disso, a criação de um comitê interno de governança de IA ajuda a monitorar o uso e a garantir conformidade contínua.

Por fim, investir em treinamento de equipe sobre melhores práticas de IA e em ferramentas de monitoramento de modelos pode reduzir falhas e garantir que os clones atendam aos padrões de qualidade e ética exigidos pelo mercado.

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