Pesquisa de mercado com IA já é realidade

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PESQUISA DE MERCADO COM IA JÁ É REALIDADE

Por Nilton Kleina

Quem acompanha ou está imerso no mundo corporativo sabe da importância de pesquisas de mercado. Esse tipo de relatório avaliativo ajuda uma companhia a ter noção do panorama geral de todo um setor, as necessidades do público, a situação da concorrência e possibilidades futuras de investimento.

O problema é que esse processo é tão importante quanto trabalhoso, demorado (com até vários meses de duração) e muitas vezes até financeiramente inviável. Ações como monitorar redes sociais, espalhar questionários e realizar grupos focais com amostragens da população são importantes em uma tomada de decisões, mas como equilibrar custos e benefícios?

Ganha uma estrelinha ao lado do nome na chamada quem falou em inteligência artificial (IA).

🔮 Não é bola de cristal

Pesquisas de mercado estão longe do glamour de outros casos de uso de IA generativa, como a criação de textos, programação e resumos de documentos inteiros. Mas isso na verdade é bom, porque ela está tanto surpreendentemente avançada quanto ainda demonstrando potencial para crescer.

Perigando fazer uma piada anacrônica, não tem nada de Mãe Dináh ou Walter Mercado por aqui. Análises de mercado com IA não envolvem palpites tirados do ar, mas uma análise automatizada e massiva de informações.

Como mostram o Harvard Business Review (HBR) e a Columbia Business School (CBS), a IA já pode ser inserida em várias etapas ou automatizar quase totalmente uma pesquisa de mercado — desde que feita com prompts e dados de qualidade, é claro.

Possíveis aplicações incluem:

• a criação de uma persona sintética, nada mais que um chatbot alimentado com dados demográficos e comportamentais de todo um segmento para representar o consumidor ou público-alvo médio; 

• o desenvolvimento de gêmeos digitais de um grupo real de consumidores para colocar essas réplicas de IA em situações hipotéticas de consumo ou infinitas configurações de grupos focais;

• a geração automática de surveys, com os questionamentos baseados em relatórios e dados da companhia;

• atividades de monitoramento e avaliação de postagens em redes sociais, de críticas e sugestões às simples menções por usuários;

• uma análise de dados massiva com a produção de relatórios interpretativos

De todas essas alternativas, as duas primeiras são especialmente interessantes por terem realmente o potencial de substituir etapas de uma pesquisa de mercado real. 

Um estudo preliminar da CBS com mais de 2 mil gêmeos digitais realizou questionários de mais de 500 perguntas com avaliações comportamentais, demográficas, de personalidade e até cognitivas. 

A taxa de precisão dos melhores modelos foi de 88%, um número longe de ser perfeito, mas considerado “muito promissor” pela equipe, embora ainda não seja o ápice dessa tecnologia.

🤖👀 “Aonde estão meus olhos de robô?”

Assim como qualquer outra aplicação do setor de IA, que passa por um momento de empolgação em investimentos nessa tecnologia que cada vez mais é considerado no mínimo um tipo de bolha, é preciso segurar a empolgação.

Isso porque apostar em IA para pesquisas de mercado é tão arriscado quanto pedir para o ChatGPT ou derivados escrever um texto sobre qualquer coisa, ou programar um aplicativo do zero e publicar o resultado sem mal colocar o olho no conteúdo.

Pense em um exército de clientes artificiais, capazes de replicar o esperado do seu público, dos concorrentes ou até dos próprios funcionários. Será mesmo que eles são tão representativos quanto a vida real?

A HBR lista riscos como alucinações típicas de qualquer IA, que pode simplesmente inventar problemas ou demandas, além da dificuldade em análise de emoções e representações mais abstratas de opiniões, que um chatbot pode não entender nas entrelinhas.

Só que o mais grave mesmo é o problema de viés e baixa diversidade: esses modelos são, veja só, modelos. E eles contam com uma representação limitada de públicos, que podem deixar de fora parcelas importantes de clientes existentes ou em potencial.

⚖️ Uma receita equilibrada

Como resolver esse dilema? Enquanto o tal momento de auge não chega, uma boa alternativa é usar a IA como acompanhante, não condutora do processo inteiro. 

Ferramentas como a AlphaSense (que realiza pesquisas financeiras e de desempenho corporativo), Remesh (que fornece insights em tempo real de grupos focais de verdade), Pecan (de interpretação preditiva de dados ou respostas) e Quantilope (que automatiza várias das tarefas que citamos aqui) já têm resultados satisfatórios.

É uma prova que a pesquisa de mercado pode ser uma aplicação boa até para quem vira o rosto para serviços de IA.

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👁️ Worldcoin: 100% de foco

A Tools for Humanity, startup por trás do escaneamento de íris (Worldcoin), defende uma cultura de trabalho "hardcore", com foco de 100% na missão da empresa, que é construir ferramentas para a era da IA.

O CEO Alex Blania e o diretor de Produto Tiago Sada confirmaram que os funcionários devem trabalhar até nos fins de semana e estar "sempre de prontidão", deixando de lado prioridades pessoais. A empresa enfrenta polêmica, já que a coleta de dados biométricos feita pelo dispositivo Orb foi proibida no Brasil em janeiro de 2025 pela ANPD. Leia mais.

🧪 IBM fecha lab no Brasil

A IBM decidiu encerrar as atividades do seu laboratório de investigação no Brasil após 14 anos, terminando os contratos de cerca de 100 funcionários nas unidades de São Paulo e Rio de Janeiro em dezembro. O laboratório estava focado em Inteligência Artificial, computação quântica e cloud computing.

A gigante tecnológica não divulgou o motivo, apenas que a decisão veio da matriz nos EUA. Colaboradores negaram que o fecho tenha sido por má performance. A IBM afirma que manterá o foco na inovação no mercado brasileiro por meio de outras operações. Leia mais.

🚀 Google no 2x da IA

O vice-presidente de infraestrutura de IA do Google, Amin Vahdat, revelou a funcionários que a empresa precisa dobrar sua capacidade de computação a cada seis meses para acompanhar a demanda crescente. O objetivo ousado é atingir um aumento de 1.000 vezes na capacidade total em quatro ou cinco anos, superando a famosa Lei de Moore.

Essa aceleração é vista como crucial para sustentar os futuros sistemas de publicidade e a intensa competição na área. Para isso, o Google vai investir pesado em chips personalizados, como as TPUs, e em modelos mais eficientes. Leia mais.

🍌 Google Lança 'Nano Banana Pro'

O Google lançou o Nano Banana Pro, um novo e poderoso modelo de IA para edição e criação de imagens ultrarrealistas, usando o Gemini 3 Pro Image. A ferramenta promete entregar designs com "qualidade de estúdio" e uma das suas maiores inovações é a capacidade de gerar texto legível e renderizado corretamente nas imagens, resolvendo um problema comum da IA.

O novo modelo foca em usos profissionais, como infográficos e storyboards, mantendo a consistência de até cinco pessoas em fotos. O Nano Banana Pro está disponível no app do Gemini, de forma gratuita, mas com um limite de uso diário. Leia mais.

🤔 PENSAMENTOS DE SEGUNDA ^{_{(voltamos para sua alegria!)}}

🩺 Eu disse ao meu médico que quebrei o braço em dois lugares. Ele me disse para ficar longe desses lugares.

⚰️ A vida é agradável. A morte é pacífica. É a transição que é problemática.

🗣️ A única coisa pior do que ser assunto de conversa é não ser assunto de conversa.

🗓️ Nunca deixe para amanhã o que você pode fazer depois de amanhã também.

🧹 Eu detesto tarefas domésticas. Você arruma as camas, lava a louça e seis meses depois tem que fazer tudo de novo.