O material do anunciante sai antes de qualquer controle.
Ninguém age de má-fé: o time quer entregar a campanha no prazo. O que falta é uma camada que reconheça o material como confidencial antes de ele chegar ao modelo.
Contratos de agência preveem confidencialidade sobre lançamento, investimento e resultado. Enviar esse material a um serviço de terceiro sem base contratual expõe a agência a rescisão e a indenização.
Sem segregação, o contexto de um anunciante pode influenciar o trabalho feito para um concorrente direto, que é a falha mais grave que uma agência pode cometer.
Base de audiência e lista de clientes do anunciante são dado pessoal sob a LGPD, e a agência responde como operadora desse tratamento.
Anunciante e autorregulação cobram clareza sobre o que foi produzido com apoio de IA. Sem registro, a agência responde de memória.
Uma política que fala a língua da agência.
A mesma equipe, as mesmas ferramentas, com a decisão tomada antes de a informação sair. Cada tipo de material tem o seu tratamento, definido com a diretoria.
A prova que o anunciante pode pedir.
Cada consulta fica ligada à conta e à campanha, e o que teve apoio de IA fica marcado. É o que sustenta a resposta ao cliente sem depender de memória de ninguém.
O que a equipe já faz, agora com registro.
O ganho é o mesmo que a equipe já busca nas ferramentas públicas. A diferença é que agora ele é auditável.
Retorno por conta, não por estimativa.
Como cada consulta carrega conta, campanha e time, o custo da IA entra na composição do fee e o ganho aparece por área.
Custo de IA por conta
O consumo entra no centro de custo da conta, então deixa de ser despesa difusa da agência.
Teto por conta e por campanha
Limite de consumo com alerta e bloqueio automático, definido pela diretoria.
Resposta pronta em concorrência
Quando o anunciante pergunta como a agência usa IA, a resposta é um relatório.
Perguntas que a diretoria da agência faz.
Essa é uma decisão contratual e comercial da agência, e vem crescendo como exigência de anunciante. O que muda aqui é a condição para cumprir: existe registro do que foi produzido com apoio de IA, por quem e em qual conta. A agência escolhe o nível de transparência, mas passa a escolher sobre fato registrado.
Não, e seria desonesto dizer que sim. A titularidade do conteúdo gerado e a origem do material usado no treino do modelo são questões jurídicas em aberto, fora do alcance de qualquer plataforma de governança. O que a agência ganha é o registro de qual ferramenta foi usada, com qual insumo e em qual peça, que é exatamente a evidência que falta quando a discussão aparece.
Cada consulta carrega conta, campanha e time. A política pode isolar o contexto por conta, impedindo que material de um anunciante alcance o trabalho feito para o concorrente, e o bloqueio fica registrado na trilha.
Não. O AIOFLOW é o ponto único de acesso aos modelos que a equipe já usa. Claude, GPT, Gemini e os demais continuam disponíveis, agora por uma porta onde a política da empresa vale e o registro acontece. Não se instala agente nas estações e não se perde acesso a modelo nenhum. A plataforma chega com um catálogo de mais de 300 modelos de agente e mais de 90 conectores homologados, que são personalizados para o contexto de cada cliente. Ninguém começa da folha em branco.
O PL 2338/2023 caminha para exigir transparência sobre conteúdo sintético, rastreabilidade e responsabilização de quem usa IA. Uma agência que já registra qual peça teve apoio de IA, em qual conta e sob qual autorização chega à vigência com a evidência montada, em vez de reconstruir histórico depois.
Comece sabendo o que já saiu da agência.
Um diagnóstico de 30 minutos mapeia quais ferramentas de IA o time usa hoje, com quais materiais e onde estão os pontos de exposição. Sem instalar nada e com NDA disponível antes da conversa.
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Começar o diagnóstico →Código-fonte e arquitetura sem alimentar modelo de terceiro.
DRE, plano e material de conselho estruturados dentro do perímetro.
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