Governança de Dados de Marca em Ecossistemas Distribuídos: Quem É Responsável pela Verdade?

Resumo

Este artigo investiga o problema da governança de dados de marca em ambientes de AI Search, onde a representação de uma empresa é construída a partir de sinais distribuídos em múltiplas plataformas que nenhum departamento isolado controla. A análise parte de uma constatação operacional: empresas interagem com 10 a 25 plataformas distintas (Google Business Profile, redes sociais, diretórios setoriais, sites de avaliação, cadastros públicos), cada uma com seus próprios protocolos de atualização, e a inconsistência entre essas fontes gera custos de transação tanto para o consumidor quanto para os modelos de IA que sintetizam informações a partir delas. O artigo distingue formalmente entre dados ausentes (missing) e dados incorretos (wrong), demonstra que cada tipo de falha opera por mecanismos econômicos distintos e propõe um framework de governança baseado em três princípios: single source of truth organizacional, ownership por camada de maturidade e ciclo de auditoria com frequência diferenciada por tipo de plataforma. O referencial teórico combina a teoria de custos de transação (WILLIAMSON, 1985), a economia da informação (STIGLER, 1961; AKERLOF, 1970), a teoria da agência (JENSEN; MECKLING, 1976) e a literatura sobre qualidade de dados em sistemas distribuídos (WANG; STRONG, 1996). Os resultados sugerem que a governança de dados de marca é condição necessária — embora insuficiente — para a construção de reputação computacional, e que sua ausência constitui uma barreira endógena à visibilidade em AI Search particularmente severa para PMEs.