Teia GEO IGO (sigla para Infraestrutura de Governança Observacional) é um framework de governança e observabilidade aplicado a sistemas de inteligência artificial generativa, desenvolvido pela empresa brasileira Teia Studio, sediada em São Paulo. O framework propõe uma metodologia para auditar, mensurar e monitorar como modelos de linguagem de larga escala (LLMs) representam marcas, instituições e pessoas em suas respostas.[1][2]
A plataforma integra quatro camadas operacionais: SEO (Search Engine Optimization), GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) e IGO (Infraestrutura de Governança Observacional).[3]
Histórico
editarA Teia Studio foi constituída em 6 de outubro de 2025 em São Paulo, com registro na JUCESP.[4]
O conceito de IGO foi formulado como evolução do GEO (Generative Engine Optimization), expandindo o foco da otimização para presença generativa em direção a uma camada contínua de auditoria e accountability algorítmica.[2]
A pré-impressão científica que descreve o framework foi publicada em 25 de abril de 2026 no repositório Zenodo, mantido pelo CERN, sob licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0), com identificador DOI permanente e indexação na base OpenAIRE.[1]
Metodologia
editarO Teia GEO IGO opera por ciclos contínuos de auditoria nos quais perguntas padronizadas são submetidas simultaneamente a múltiplos modelos de linguagem, como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity. As respostas são integralmente registradas e processadas segundo uma metodologia proprietária baseada em indicadores denominados KAPIs (Key Algorithmic Predictive Indicators).[2][3]
Os quatro indicadores principais são:
- ICE (Intelligence Coverage & Exposure): mede a cobertura e exposição da entidade nas respostas dos modelos.
- GAP (Generative Accuracy & Precision): avalia a precisão factual e o alinhamento das respostas com a base de conhecimento da entidade.
- Estabilidade Cognitiva: mensura a consistência estatística das respostas ao longo do tempo.
- CPI (Content Performance Index): mede a variação temporal do desempenho das respostas entre ciclos de auditoria.
A metodologia define como fonte primária de verdade o website oficial da entidade auditada, a partir do qual as respostas dos modelos são comparadas para detecção de alucinações, omissões e distorções.[1]
Programa piloto
editarEntre março e abril de 2026, a Teia Studio conduziu um programa piloto de 30 dias com quatro instituições brasileiras de diferentes setores: a FMU (ensino superior), o Instituto de Infectologia Emílio Ribas (saúde pública), a Clami (varejo de luxo) e a Dpot (varejo de luxo).[2][5]
O piloto registrou 9.774 pontos de dados, com mais de 640 respostas auditadas em quatro modelos de linguagem. Foram identificadas 58 alucinações, das quais 18 classificadas como de alta gravidade, incluindo profissionais fabricados com registros inexistentes e endereços incorretos atribuídos a instituições reais.[2]
Propriedade intelectual
editarO método associado ao framework foi depositado junto ao INPI sob o pedido de patente BR 10 2026 001032-4, em janeiro de 2026. A denominação Teia GEO IGO foi registrada como marca no INPI sob o processo 850250649629.[4][3]
O software Teia GEO foi registrado junto ao MCTI sob o protocolo 267175.0023774/2025.[6]
Reconhecimento
editarEm 2026, a Teia Studio foi selecionada como Startup ALPHA para o Web Summit Rio na categoria AI & machine learning, evento programado para junho de 2026 no Riocentro, no Rio de Janeiro.[7]
A empresa também submeteu candidatura ao RAISE the Stakes 2026, competição de startups de inteligência artificial realizada no Carrousel du Louvre, em Paris.[4]
Cobertura na imprensa
editarEm abril de 2026, mais de 120 veículos da imprensa brasileira publicaram matérias sobre o framework, incluindo o Valor Econômico (Grupo Globo), o portal Terra, o Estado de Minas, o portal starten.tech (vencedor do Brasil Publisher Awards 2024 como Melhor Site de Tecnologia), o ABC da Comunicação, o SCBR News e a Revista Empresários, entre outros.[4][5][6][3][8][9]
Ver também
editar- Inteligência artificial generativa
- Modelo de linguagem
- Otimização para mecanismos de busca
- Governança de inteligência artificial
Referências
editar- ↑ a b c Vásquez Valenzuela, José Enrique (25 de abril de 2026). «Infraestrutura de Governança Observacional: Um Framework Multi-Modelo para Governança Algorítmica de Modelos de Linguagem de Grande Escala». Zenodo (CERN). doi:10.5281/zenodo.19765674. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ a b c d e Barbosa, Pedro (23 de abril de 2026). «Quando a IA fala por você: o novo risco das marcas na era das respostas automatizadas». starten.tech. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ a b c d «Brasil sai na frente no controle de como marcas são percebidas pelas IAs». ABC da Comunicação. Abril de 2026. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ a b c d «Brasil já controla como marcas são percebidas pelas IAs». Valor Econômico / Grupo Globo. 27 de abril de 2026. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ a b «Brasil já controla como marcas são percebidas pelas IAs». Terra. 27 de abril de 2026. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ a b «Brasil já controla como marcas são percebidas pelas IAs». Estado de Minas. 27 de abril de 2026. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ «Teia Studio – Web Summit Rio». Web Summit. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ «Teia GEO IGO revoluciona monitoramento de marcas em IAs e gera alerta para empresas». SCBR News. 28 de abril de 2026. Consultado em 3 de maio de 2026
- ↑ «Brasil lança 1ª plataforma que controla reputação de marcas nas IAs». Revista Empresários. 4 de maio de 2026. Consultado em 7 de maio de 2026
