Imagens de produto com IA: o que pode mudar e quem aprova

As imagens de produto com IA poupam sessões de estúdio, mas trazem uma pergunta que a fotografia tradicional raramente punha: o que se vê na imagem ainda é o produto que o cliente vai receber? Aqui separamos o que a IA generativa pode mudar, o que a lei não deixa mudar e onde decide a equipa da loja.

Resumo rápido do artigo

• As imagens de produto com IA partem de uma fotografia real do produto e mudam o que está à volta dele: o fundo, a luz e o ambiente.
• A IA generativa ajuda sobretudo em catálogos com muitas referências, onde refazer fundos e ambientes à mão pode levar semanas.
• Uma imagem gerada que mostra o produto com outra cor, outra forma ou acessórios que não vêm na caixa pode ser uma prática comercial enganosa, ao abrigo do Decreto-Lei n.º 57/2008.
• Desde 2 de agosto de 2026, o artigo 50.º do AI Act obriga quem publica uma «falsificação profunda» gerada por IA a divulgar que foi gerada; numa imagem de produto, isso depende sobretudo de a imagem poder enganar sobre o produto.
• O agente do ShopGuru prepara as imagens geradas a partir das fotografias da loja, com o produto recortado do original e sem alterações.
• Cada imagem gerada chega à app como proposta, ao lado da fotografia original, e só é publicada com a aprovação de alguém da equipa, registada com nome e hora.
• Uma conversa de 30 minutos com um engenheiro do ShopGuru chega para perceber que fotografias do catálogo podem ganhar com imagens geradas.

O que a IA generativa faz bem numa fotografia de produto

Uma fotografia de produto tem duas partes: o produto, que é o que o cliente compra, e o cenário (fundo, sombra, luz), que serve para o mostrar bem. É no cenário que a IA generativa rende:

• Pôr todo o catálogo no mesmo fundo, quando as fotografias vieram de fornecedores diferentes.
• Criar um ambiente para a mesma fotografia: as botas num soalho de madeira, o candeeiro numa sala.
• Preparar uma versão sazonal da imagem principal sem nova sessão fotográfica.

Em lojas com centenas de referências, a equipa deixa de editar imagens uma a uma e passa a rever propostas.

«A IA pode mudar tudo à volta do produto. O produto fica como está.» ShopGuru

A linha que não se cruza: o produto da imagem é o produto da caixa

A nossa posição: numa imagem de produto, a IA mexe no cenário e não toca no produto. Os geradores de imagem não sabem onde acaba um e começa o outro. Uma instrução como «luz quente de fim de tarde» pode aclarar o couro, esticar a sola ou acrescentar um atacador que o modelo não tem.

Em Portugal, as práticas comerciais desleais estão no Decreto-Lei n.º 57/2008, que transpõe a Diretiva 2005/29/CE. Uma prática é enganosa quando dá informação falsa, ou que induz em erro, sobre as características principais do bem, como resume o guia do Estado sobre práticas comerciais desleais.

Uma imagem que mostra outra cor ou outro tamanho é informação sobre o produto. E «a cor é diferente da fotografia» é um motivo de devolução que qualquer lojista conhece.

«Uma imagem que vende o produto errado vende uma devolução.» ShopGuru

Os casos que pedem mais atenção:

O que o AI Act pede às imagens de produto com IA

O Regulamento (UE) 2024/1689, conhecido como AI Act, tem duas regras no artigo 50.º que tocam nas imagens geradas, aplicáveis desde 2 de agosto de 2026. O calendário completo, depois das alterações do pacote Omnibus, está no artigo sobre o que o AI Act e o RGPD pedem a um agente de IA.

A primeira é para quem fornece o gerador de imagens: o n.º 2 obriga a marcar o conteúdo gerado num formato legível por máquina. O Regulamento (UE) 2026/1744 deu aos sistemas colocados no mercado antes de 2 de agosto de 2026 até 2 de dezembro de 2026 para o cumprir.

A segunda é para quem usa o sistema e publica o resultado. O n.º 4 obriga a divulgar que a imagem foi gerada ou manipulada quando se trata de uma «falsificação profunda»: conteúdo gerado ou manipulado por IA, semelhante a pessoas, objetos, locais, entidades ou acontecimentos reais, que possa levar alguém a crer, erradamente, que é autêntico. As orientações da Comissão Europeia sobre o artigo 50.º, publicadas a 20 de julho de 2026, incluem os bens de consumo nos «objetos».

As mesmas orientações dão pistas para as imagens de produto. Um produto real num fundo gerado tende a não ser uma falsificação profunda se a imagem não enganar sobre o aspeto, as características ou o uso do produto. Uma imagem que faz o produto parecer diferente do real, ou melhor do que é, aparece entre os exemplos de falsificação profunda.

A nossa leitura é que a linha do AI Act coincide em boa parte com a regra de que o produto da imagem é o produto da caixa, mas cada imagem avalia-se caso a caso. A nossa recomendação: na dúvida, a ficha diz que a imagem foi gerada. A forma de avisar é uma decisão da loja, e convém validá-la com um jurista.

«Na dúvida, a ficha diz que a imagem foi gerada. O cliente não perde nada com a informação.» ShopGuru

Como o agente prepara imagens de produto e onde a equipa aprova

O agente do ShopGuru parte das fotografias de produto que a loja já tem. Recorta o produto da fotografia original e gera à volta dele um fundo de estúdio ou um ambiente. O produto não é redesenhado: mudam o fundo e a luz à volta.

Cada imagem gerada chega à app como proposta, ao lado da original, para a equipa comparar. A equipa aprova, altera ou recusa, e a decisão fica registada com nome e hora. Recusar é uma decisão normal, e o agente só volta a propor o mesmo se os dados mudarem.

Um exemplo de revisão numa loja de calçado

Exemplo fictício. Numa loja de calçado, o agente preparou duas imagens geradas para as Botas Serra, a partir da fotografia que a loja já usava: uma com fundo de estúdio e outra num soalho de madeira. A Sónia, da equipa da loja, comparou as duas com a original.

• Fundo de estúdio: a cor do couro e a forma da sola batem com a original. Aprovada.
• Soalho de madeira: a luz quente do ambiente faz o couro parecer dois tons mais claro. Recusada, com o motivo escrito no registo.

A primeira entrou na ficha com a nota de que a imagem foi gerada, como a loja decidiu fazer em todas.

Na revisão, a equipa olha para o mesmo que olharia numa sessão fotográfica: cor, forma, escala, o que aparece junto do produto e se as letras da etiqueta se leem.

Quando não compensa gerar imagens de produto

Há produtos em que a imagem gerada acrescenta pouco ou arrisca demasiado:

• Peças únicas ou em segunda mão, em que o cliente compra exatamente aquele exemplar, com as marcas que tem.
• Produtos em que a cor exata é a decisão, como tintas, fios ou maquilhagem; aí, a fotografia calibrada vale mais do que qualquer ambiente.
• Fotografias originais desfocadas ou mal iluminadas: a IA melhora o cenário, mas o produto continua tão mal fotografado como estava.

A imagem também não responde a tudo. Medidas, materiais e cuidados resolvem-se no texto, e explicamos como no artigo sobre fichas de produto que respondem às perguntas dos clientes.

Perguntas frequentes

De onde parte o agente para preparar imagens de produto?

Das fotografias de produto que a loja já tem. O agente recorta o produto do original e gera o fundo ou o ambiente à volta, para que o produto da imagem seja o da fotografia real.

É obrigatório dizer ao cliente que a imagem de produto foi gerada com IA?

O artigo 50.º, n.º 4, do AI Act obriga a divulgar as falsificações profundas, imagens geradas ou manipuladas que possam passar por autênticas. Se uma imagem de produto concreta está abrangida depende do caso; a forma de avisar é uma decisão da loja, que convém validar com um jurista.

Quem responde se uma imagem gerada enganar o cliente?

A imagem é publicada pela loja, que é quem vende o produto. Por isso, as imagens geradas chegam como proposta: alguém da equipa compara com a original antes de publicar. O nível de autonomia de cada tipo de ação é o lojista que o escolhe.

Por onde começar

O primeiro passo é olhar para as fotografias do catálogo e separar as que ganham com um fundo ou um ambiente das que devem ficar como estão. É o que fazemos numa primeira conversa de 30 minutos com um engenheiro do ShopGuru. Marcar uma conversa.

Sobre este artigo

Escrito pelos engenheiros do ShopGuru a partir do desenho do serviço. Publicado a 21 de outubro de 2026. A loja, o produto e os nomes do exemplo são fictícios. Reflete a legislação em vigor nessa data: o Regulamento (UE) 2024/1689 (artigos 3.º e 50.º), com as alterações do Regulamento (UE) 2026/1744, as orientações da Comissão Europeia sobre o artigo 50.º, de 20 de julho de 2026, o Decreto-Lei n.º 57/2008 e a Diretiva 2005/29/CE. Este artigo é informativo e não substitui aconselhamento jurídico.