LinkedIn detalha nova estratégia para combater conteúdo gerado por IA repetitivo

O LinkedIn divulgou, em post de seu vice‑presidente de Engenharia, Tim Jurka, detalhes sobre a forma como a plataforma está enfrentando o aumento de publicações genéricas geradas por inteligência artificial, conhecidas como “AI slop”. A iniciativa parte de um recurso de denúncia lançado em agosto, que já contou com a participação de mais de um milhão de usuários em menos de três semanas.

Como o LinkedIn define e coleta AI slop

Segundo a empresa, AI slop corresponde a postagens que repetem ideias ou apresentam conteúdo sem aporte relevante, prejudicando a experiência dentro do feed. O botão de denúncia, inserido diretamente nas publicações, permite que os usuários sinalizem esses casos, gerando um fluxo de feedback que alimenta os sistemas de detecção.

Treinamento de modelos com abordagem "teacher‑student"

O processo de identificação utiliza um esquema de "professor‑aluno", em que modelos maiores – os professores – analisam padrões emergentes de AI slop e criam conjuntos de dados de alta qualidade. Esses dados são então empregados para treinar modelos menores – os alunos – que conseguem reconhecer rapidamente novas variações de conteúdo indesejado.

Agentes de IA com políticas específicas e apoio humano

Além dos modelos, o LinkedIn implantou uma série de agentes de IA, cada um regido por uma política que define critérios como promoção, celebração de conquistas ou relevância temporal. Quando um agente encontra um caso complexo, ele encaminha a situação para revisores humanos, que fornecem orientações que são incorporadas ao algoritmo, aprimorando sua capacidade de julgamento futuro. Essa combinação de aprendizado automático e supervisão humana permitiu alcançar 94% de precisão na detecção de AI slop em postagens que ultrapassam a rede imediata do usuário, além de reduzir em 40% a visualização desse tipo de conteúdo.

O que isso muda para o seu negócio

Para pequenas e médias empresas brasileiras, a limpeza do feed pode significar um ambiente mais propício à descoberta de conteúdo relevante. Quando a plataforma filtra publicações genéricas, as mensagens autênticas de marcas têm maior chance de aparecer diante do público-alvo, potencializando o engajamento orgânico.

Além disso, a transparência sobre os critérios de avaliação incentiva os produtores de conteúdo a focarem em informações úteis e personalizadas, em vez de recorrer a textos automatizados de baixa qualidade. Empresas que investem em storytelling, demonstrações de cases reais ou insights setoriais tendem a se destacar em um feed menos saturado.

É recomendável que os gestores monitorem a ferramenta de denúncia e utilizem os insights gerados para ajustar suas próprias estratégias de publicação. Avaliar o desempenho das postagens à luz das novas políticas pode ajudar a evitar que conteúdos automatizados sejam penalizados, preservando a reputação da marca.

Por fim, a presença de revisores humanos no ciclo de aprendizagem dos algoritmos indica que a plataforma ainda valoriza o julgamento humano. Isso abre espaço para que empresas ofereçam feedback construtivo sobre o que consideram relevante, contribuindo indiretamente para a evolução das regras que regem o LinkedIn.

Fonte: Social Media Today