Quando uma opinião ganha duas casas decimais, ela começa a parecer ciência
Dizer que alguém “poderia melhorar a aparência” soa subjetivo. Informar atratividade 5,4 de 10, pele 3,6 e potencial 9,4 soa como medição.
Foi justamente esse tipo de comunicação que levou a Advertising Standards Authority, a ASA, autoridade britânica de autorregulação publicitária, a decidir em 2 de setembro de 2026 contra dois anúncios pagos do aplicativo Maxxing veiculados nas plataformas da Meta.
O Maxxing atua no universo do looksmaxxing e prometia escanear rosto, estilo e confiança para montar um plano personalizado de transformação.
As peças mostravam notas para atratividade, masculinidade ou feminilidade, pele, mandíbula e potencial. Também apresentavam imagens de transformação e promessas como “Glow-Up in 28 Days”.
O problema, para a ASA, não estava simplesmente em um aplicativo dar notas estéticas.
Estava no que toda a construção publicitária fazia aquelas notas parecerem provar.
A interface dizia “medição”. A evidência não acompanhou.
A ASA concluiu que os anúncios transmitiam a impressão de que o uso do aplicativo poderia produzir mudanças significativas na aparência física.
A combinação entre antes e depois, notas crescentes, escaneamento e promessas de transformação funcionava, para a autoridade, como alegação objetiva de eficácia.
A empresa não apresentou evidências de que as imagens eram genuínas, mostravam as mesmas pessoas ou representavam resultados típicos.
A Glow Up LLC, responsável pelo Maxxing, também não respondeu às solicitações da ASA durante a investigação.
Os anúncios foram considerados enganosos por falta de comprovação e exagero.
Aqui está a parte mais interessante para quem trabalha com publicidade: a estética de precisão também comunica.
Scanner, linhas geométricas, gráficos e pontuações constroem autoridade.
Quando aparecem ao lado da expressão “inteligência artificial”, ganham ainda outra camada de credibilidade.
Mas um número não se torna científico simplesmente porque veio acompanhado de uma interface bonita.
A IA criou uma nova estética da autoridade
A publicidade sempre usou jalecos, gráficos e linguagem técnica para dar peso a alegações.
A inteligência artificial acrescentou uma versão contemporânea desse repertório. Agora temos mapas faciais, análises automatizadas, scores, probabilidades e recomendações personalizadas.
Visualmente, é poderoso.
O problema é confundir classificação algorítmica com verdade objetiva.
Uma IA pode comparar características e devolver uma pontuação. Isso prova que algo foi calculado, não que a medida seja universal ou validada.
“Mandíbula 39” parece muito preciso até alguém perguntar o que exatamente 39 significa.
Qual é a escala? Quem estabeleceu o ideal? Com qual população ela foi construída? Como se valida masculinidade, feminilidade ou potencial estético em números?
Essas perguntas separam dado de decoração estatística.
Beleza não ficou objetiva só porque ganhou um algoritmo
A decisão da ASA tem uma segunda camada importante.
Os anúncios associavam transformação física a maior confiança e felicidade.
A ASA considerou que isso poderia explorar inseguranças corporais e reforçar estereótipos prejudiciais.
Os dois anúncios foram considerados irresponsáveis também por esse motivo.
Isso importa porque a IA parece retirar o julgamento humano da cena.
Não é mais alguém dizendo que seu rosto deveria ser diferente. É um sistema apresentando uma pontuação.
Algoritmos também carregam escolhas humanas sobre variáveis, critérios e resultados desejáveis.
O computador pode calcular a nota.
A ideia de que determinada característica merece aquela nota continua sendo humana.
Para clínicas de estética, esse detalhe merece atenção
A discussão é próxima do marketing de clínicas e de outros segmentos ligados à aparência.
Ferramentas de IA podem ser úteis para organização, simulações, planejamento, análise de imagens ou comunicação.
O risco aparece quando a tecnologia é usada para emprestar aparência de objetividade a uma promessa que não possui sustentação equivalente.
Imagine uma avaliação que atribui “idade facial”, “índice de beleza”, “simetria”, “qualidade da pele” ou percentual de melhora esperada.
Uma equipe não deveria olhar apenas para o potencial de conversão de uma tela que entrega uma nota. Precisa perguntar de onde vem esse número, se há validação, qual interpretação ele induz e se cria expectativa incompatível com a realidade.
A IA não elimina essas perguntas.
Torna algumas delas mais urgentes.
Antes e depois continua sendo claim, mesmo quando a IA entra no meio
Outro ponto forte da decisão envolve as imagens de transformação.
A ASA entendeu que a sequência apresentada comunicava um resultado atribuível ao aplicativo. Como não recebeu evidência de que as imagens eram genuínas e representativas, considerou a publicidade enganosa.
Conteúdo produzido com IA não entra em uma categoria diferente de publicidade.
Não estão.
Se uma marca mostra uma transformação e a atribui ao produto, está fazendo uma alegação. Se apresenta uma pontuação antes e outra depois, cria uma relação causal na cabeça de quem vê.
A palavra IA não funciona como disclaimer.
Muito menos como evidência.
No Brasil, o número também precisaria ter sustentação
A decisão da ASA vale para o sistema publicitário britânico e não deve ser apresentada como regra automaticamente aplicável às empresas brasileiras.
Mas a questão central encontra paralelo claro no Código de Defesa do Consumidor.
O CDC exige dados fáticos, técnicos e científicos que sustentem a mensagem, proíbe publicidade enganosa ou abusiva e coloca em quem anuncia o ônus de provar a correção da informação.
Isso cria uma pergunta simples para qualquer marca que queira colocar na campanha uma pontuação produzida por inteligência artificial.
Conseguimos explicar e comprovar aquilo que esse número está dizendo?
Se a resposta for “o algoritmo calculou”, ainda falta muita coisa.
O algoritmo é o mecanismo.
A sustentação do claim precisa explicar por que aquele mecanismo produz uma informação confiável para a finalidade comercial apresentada.
Quando a precisão é apenas cenografia
A inteligência artificial tornou muito fácil criar uma sensação de análise profunda. Uma câmera escaneia, alguns pontos aparecem no rosto, um processamento acontece e a resposta retorna com números exatos.
Tudo parece muito sério.
Pode até ser.
Mas a seriedade precisa existir também depois que retiramos a animação da tela.
Empresas precisam evitar transformar o algoritmo numa versão tecnológica do antigo “cientificamente comprovado” sem explicação suficiente.
Para publicidade, a regra prática deveria ser simples: se um sistema produz uma nota e essa nota será usada para convencer alguém a comprar, precisamos compreender o que ela mede, qual evidência a sustenta, quais são seus limites e que interpretação razoável o consumidor fará dela.
Porque precisão visual e precisão científica são coisas diferentes.
Colocar 5,4 no lugar de “acho você mediano” não transforma opinião em dado.
Só faz a opinião parecer muito mais cara.
Fontes e leitura complementar
Advertising Standards Authority: decisão Glow Up LLC t/a Maxxing, publicada em 2 de setembro de 2026.
Código de Defesa do Consumidor: artigos 36, 37 e 38 sobre publicidade, comprovação e ônus da prova.
A decisão da ASA também registra que os anúncios foram identificados pelo sistema Active Ad Monitoring da própria autoridade, que utiliza inteligência artificial para localizar publicidade potencialmente incompatível com as regras.
Este conteúdo tem finalidade informativa e não substitui análise jurídica de casos concretos.
Débora Coelho
Diretora criativa e fundadora da Empório Isis Maria. Atua entre estratégia, branding, identidade e comunicação para marcas profissionais há mais de duas décadas.
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