Fotos de comida feitas por IA prometem economia, mas podem afastar clientes

A inteligência artificial generativa vem democratizando o acesso a ferramentas de criação visual. Para pequenos negócios, isso não é pouca coisa. Em vez de contratar fotógrafo, designer ou agência para cada peça, o dono de um restaurante, café, salão ou loja consegue produzir anúncios, posts, cartazes e cardápios em poucos minutos, muitas vezes com custo quase zero.

O fenômeno, porém, não nasce do nada. Antes da IA, plataformas como o Canva já haviam facilitado a criação de peças publicitárias por não especialistas. Mais atrás, ainda antes da internet se tornar parte da rotina de pequenos empreendedores, pacotes de cliparts, modelos prontos e designs do Word também espalharam uma estética reconhecível: panfletos, cartazes e comunicados diferentes, mas com a mesma “cara” de ferramenta pronta.

Agora, a IA leva essa lógica a outro nível. A promessa é maior, porque as imagens parecem personalizadas. O problema é que, quando os comandos são genéricos, os resultados também tendem a se parecer entre si: luz exageradamente dramática, texturas lisas demais, simetria artificial, rostos e objetos com aparência padronizada. Entre profissionais criativos, cresce a sensação de que parte das imagens geradas por IA já nasce com um acabamento reconhecível demais — bonito à primeira vista, mas repetitivo quando visto em escala.

No Brasil, esse incômodo já apareceu em debates sobre criatividade, autoria e repetição de fórmulas na era das ferramentas generativas, como em episódio recente do podcast BrainCast. Mas, para além da disputa entre profissionais e amadores, há um campo em que o problema pode ser ainda mais visceral — literalmente: a comida.

Quando a imagem tira a fome

Uma reportagem publicada pelo jornal britânico The Guardian, em 6 de setembro de 2026, mostrou como restaurantes e cafés nos Estados Unidos passaram a usar imagens criadas ou editadas por IA em cardápios, fachadas e aplicativos de entrega. A intenção é compreensível: economizar em um setor pressionado por custos de alimentos, mão de obra e margens apertadas. Mas a reação de parte dos consumidores tem sido bem diferente da esperada.

O caso que ganhou repercussão ocorreu em Denver. Jill Sennett, enfermeira de 37 anos, fotografou o cardápio de um restaurante pop-up de churrasco jamaicano instalado em seu local de trabalho e publicou as imagens no X. As carnes, geradas por IA, foram comparadas por usuários a pedaços de couro, com textura estranha e pouco apetitosa. A postagem foi compartilhada centenas de vezes e virou exemplo de como a automação visual pode produzir exatamente o oposto do que uma foto de comida deveria provocar.

O gerente do Jamaican Jerk and Barbecue Restaurant confirmou ao The Guardian que havia usado o ChatGPT para criar as imagens do cardápio temporário, em vez de contratar um designer gráfico, como faz na unidade fixa. A justificativa foi direta: chamar atenção e economizar. A frase resume bem o dilema. O pequeno negócio quer visibilidade; o cliente, porém, espera alguma correspondência entre a imagem e aquilo que vai receber no prato.

Em São Francisco, cidade fortemente associada ao desenvolvimento de tecnologia, a reação também foi negativa. O café Grind & Unwind instalou uma placa com imagens de menu identificadas por frequentadores como geradas por IA. A fachada acabou pichada, e a proprietária disse posteriormente ao SFGate que o material era temporário. Segundo a reportagem, ela e o marido retiraram a sinalização e gastaram cerca de 700 dólares para repintar o local.

O limite entre retoque e engano

O uso de imagens idealizadas em publicidade de comida não é novidade. Há décadas, anúncios recorrem a iluminação especial, montagem de cena, retoques e truques visuais para deixar pratos mais atraentes. A diferença é que, com IA, o prato exibido pode deixar de ser uma fotografia melhorada e se transformar em algo que nunca existiu.

É nesse ponto que a economia de produção começa a se confundir com quebra de confiança. Uma coisa é corrigir a luz de uma foto real. Outra é apresentar ao consumidor uma imagem sintética de hambúrguer, pão, carne ou sobremesa que talvez não corresponda a nenhum item produzido na cozinha.

O debate chegou também aos aplicativos de entrega. O DoorDash, citado pelo The Guardian, oferece ferramentas de IA para melhorar a apresentação de imagens existentes, ajustando iluminação, cor ou fundo. A empresa afirma que suas políticas proíbem criar ou alterar imagens de forma enganosa e que revisa fotos dos cardápios. Ainda assim, a fronteira pode ser difícil de perceber para quem está apenas rolando a tela antes de fazer um pedido.

Um estudo de 2024 conduzido por Charles Spence, professor de psicologia experimental da Universidade de Oxford, ajuda a explicar a reação ambígua. Segundo a pesquisa citada pelo jornal, consumidores podiam preferir imagens de comida geradas por IA quando não sabiam sua origem. Mas, ao descobrir que eram artificiais, passavam a considerá-las menos atraentes. A rejeição, portanto, não está apenas na imagem em si, mas na sensação de ter sido conduzido por uma representação falsa.

Um mercado em adaptação

Para pequenos negócios, seria simplista tratar a IA apenas como ameaça. A tecnologia já ajuda empreendedores a escrever textos, organizar campanhas, criar rascunhos de peças, testar ideias e produzir materiais que antes dependeriam de estruturas mais caras. Em muitos casos, ela amplia o acesso à comunicação visual e permite que empresas pequenas disputem atenção em ambientes dominados por marcas maiores.

Mas a adoção apressada também cobra preço. Quando tudo parece bonito demais, liso demais ou parecido demais, o público começa a desconfiar. E, no caso da comida, a desconfiança é imediata: antes de decidir se compra, o consumidor precisa sentir vontade de comer.

O desafio, portanto, não é abandonar a IA, mas entender onde ela ajuda e onde atrapalha. Usada nos bastidores, pode economizar tempo e abrir possibilidades. Usada para substituir sem critério a imagem real de um produto sensorial — especialmente comida —, pode transformar uma solução barata em um problema de credibilidade.

O mercado ainda está aprendendo a lidar com essa nova ferramenta. Como aconteceu com os cliparts, os modelos prontos e os primeiros designs amadores da internet, a fase inicial tende a produzir excessos, repetições e erros visíveis. A diferença é que, agora, a aparência artificial pode ser sofisticada o bastante para enganar por um segundo — e estranha o bastante para afastar o cliente logo depois.

Com informações do The Guardian e BrainCast