As Ferramentas de IA Que Estão Revolucionando a Pesquisa de Mercado

Quantas vezes você já precisou tomar uma decisão estratégica de marketing sem ter tempo ou orçamento para fazer uma pesquisa de mercado adequada? Quantas oportunidades sua empresa perdeu porque esperou meses por insights de consumidores simplesmente não era viável?

Se você trabalha com marketing, produto ou estratégia, sabe que pesquisa de mercado tradicional é cara, demorada e muitas vezes inacessível quando você mais precisa dela. Mas algo está mudando – e rápido.

A IA generativa está transformando radicalmente a forma como coletamos, criamos e analisamos insights de consumidores. E não estamos falando de melhorias incrementais. Estamos falando de uma revolução que pode tornar obsoleta boa parte da indústria de pesquisa de mercado de US$ 140 bilhões.

O Problema Que Ninguém Resolveu (Até Agora)

Pesquisa de mercado customizada sempre foi notoriamente lenta e cara. Meses de planejamento, recrutamento de participantes, coleta de dados, análise... e quando os resultados finalmente chegam, o mercado já mudou.

O resultado? A maioria das decisões estratégicas de marketing é tomada sem o benefício de insights externos atualizados. Baseamos nossas apostas em intuição, experiência passada, ou na última pesquisa que fizemos há seis meses (ou seis anos).

Mas e se você pudesse "entrevistar" milhares de consumidores em minutos? E se pudesse testar 50 variações de uma campanha antes de gastar um centavo em produção? E se pudesse simular o comportamento de clientes específicos sem precisar incomodá-los?

Isso não é ficção científica. É o que já está acontecendo.

As Duas Ferramentas Que Mudarão Tudo

No centro dessa transformação estão duas abordagens baseadas em IA que prometem substituir – ou ao menos complementar radicalmente – os métodos tradicionais de pesquisa:

1. Personas Sintéticas (Synthetic Personas)

Imagine criar uma persona de consumidor não baseada em suposições criativas, mas em dados reais processados por IA. Você alimenta o modelo com informações demográficas, psicográficas e comportamentais sobre um tipo ou segmento de cliente, e a IA cria uma persona representativa desse grupo.

A partir daí, você pode fazer perguntas como se estivesse conversando com uma pessoa real daquele segmento. "Quanto este grupo estaria disposto a pagar por este produto?" "Como reagiriam a esta campanha?" "Quais features são mais importantes para eles?"

Existem duas abordagens para usar personas sintéticas:

Abordagem Top-Down (Super-Agente): Você pergunta à IA para gerar uma única resposta que represente a "melhor estimativa" para todo o segmento. É como consultar um oráculo que conhece profundamente aquele público. Por exemplo: "Qual seria a disposição média de pagamento deste segmento?"

Abordagem Bottom-Up (Amostra de Silício): Você cria uma população inteira de personas sintéticas que correspondem aos critérios de segmentação, cada uma com suas próprias variações – exatamente como pessoas reais em qualquer segmento. Depois, você faz perguntas para essa população e agrega as respostas, como em uma pesquisa tradicional.

Curiosamente, pesquisadores tendem a preferir a abordagem bottom-up. Por quê? Porque há variabilidade nas respostas e o processo se parece mais com pesquisa tradicional. Pesquisas acadêmicas mostram que pessoas confiam mais em algoritmos que fazem previsões de forma semelhante aos processos que devem simular.

Mas aqui está a questão: ainda não sabemos qual abordagem funciona melhor, e para quê.

2. Gêmeos Digitais (Digital Twins)

Agora as coisas ficam ainda mais interessantes – e um pouco inquietantes.

E se, em vez de criar personas compostas, você pudesse replicar indivíduos reais? Se sua empresa tem dados detalhados de interações passadas, pesquisas ou entrevistas com clientes específicos, você pode usar esses dados para criar gêmeos digitais dessas pessoas.

Esses gêmeos podem participar de pesquisas virtuais, "entrevistas" qualitativas e até experimentos no lugar dos indivíduos que representam.

Sim, você leu certo. É possível que alguém já tenha criado um gêmeo digital básico de você e esteja usando-o para otimizar e personalizar materiais de vendas ou mensagens de marketing direcionadas a você.

O Que a Ciência Está Descobrindo

Um dos trabalhos mais ambiciosos nessa área está acontecendo na Columbia Business School, através da Digital Twins Initiative (DTI), liderada pelo professor Olivier Toubia – um dos autores do estudo que embasa este artigo.

A equipe da Columbia criou mais de 2.000 gêmeos digitais de pessoas reais, fazendo-as responder a quatro ondas de pesquisas com mais de 500 perguntas cobrindo medidas demográficas, psicológicas, comportamentais, de personalidade e cognitivas.

Os Resultados São Promissores (Mas Com Ressalvas)

Os melhores gêmeos digitais alcançaram 88% de precisão relativa comparados às suas contrapartes humanas em um benchmark de teste-reteste – um resultado muito promissor.

Mas há um porém: quando replicaram 17 experimentos clássicos de economia comportamental, os gêmeos digitais reproduziram apenas metade dos efeitos experimentais encontrados entre humanos. Isso indicou que mais testes eram necessários.

A equipe então conduziu 19 estudos adicionais em diversos domínios, testando tanto indivíduos reais quanto seus gêmeos digitais. A meta-análise revelou áreas de grande potencial e limitações importantes:

Onde Gêmeos Digitais Funcionam Bem:

• Questões relacionadas a interações sociais (ex: percepção de justiça em decisões de precificação e publicidade)

• Captura do impacto de traços de personalidade em decisões de compra

• Comportamento do consumidor em plataformas tecnológicas

  
  

Onde Ainda Há Limitações:

• Capturar a diversidade de opiniões em domínios políticos

• Tendência a fornecer respostas socialmente desejáveis

• Viés "pró-humano" (mais propensos a acreditar que pessoas são justas e confiáveis)

• Viés "pró-tecnologia" (mais aceitação de contratação algorítmica e targeting online)

• Maior precisão ao prever respostas de participantes mais educados, com renda mais alta e ideologicamente moderados

Personas Sintéticas vs. Gêmeos Digitais: Quem Vence?

Os pesquisadores compararam gêmeos digitais com personas sintéticas baseadas em extensas características demográficas nos 19 estudos.

Gêmeos digitais foram melhores em capturar variações entre participantes, com correlação de 0,2 em média (embora análises sugiram que talvez não seja realista esperar mais de 0,3 neste contexto).

Em precisão de respostas exatas, houve empate: ambos atingiram 75% de acurácia.

A conclusão? Embora as informações individuais ricas contidas nos gêmeos digitais ajudem a capturar variações entre pessoas, elas não necessariamente ajudam a prever cada resposta única com mais precisão.

A equipe da Columbia concluiu que "embora os gêmeos digitais mostrem promessa, eles ainda não estão totalmente 'prontos para o horário nobre'."

O Dilema da Qualidade: Como Saber se Funciona?

Aqui está um problema que não recebe atenção suficiente: como julgar a qualidade de dados sintéticos?

Se você tem acesso a dados individuais, pode estimar a precisão medindo quão próxima cada resposta sintética está de sua contraparte humana. Alternativamente, pode avaliar a correlação – quão bem as variações entre respostas sintéticas refletem variações entre respostas humanas.

Se não tem acesso a dados individuais, pode estimar a precisão da resposta sintética média ou comparar a variação geral em respostas sintéticas vs. humanas.

Alguns gestores podem estar mais interessados em saber se confiar em dados sintéticos levaria às mesmas decisões versus decisões diferentes. Mas atualmente não temos métricas bem estabelecidas para esse tipo de benchmark.

Guia Prático: Como Começar a Experimentar

Academia e indústria estão apenas começando a aprender como aproveitar IA generativa para insights estratégicos. Esta área está avançando rapidamente, mas provavelmente levará algum tempo até termos uma compreensão sólida do que funciona, para que propósito e por quê.

Por enquanto, pesquisa tradicional deve permanecer o método primário para coletar insights.

Mas este é o momento para empresas começarem a experimentar e testar possíveis casos de uso. Aqui está o processo recomendado pelos pesquisadores Jeremy Korst (fundador da Mindspan Labs e ex-executivo da Microsoft e T-Mobile), Stefano Puntoni (professor de marketing na Wharton School) e Olivier Toubia (professor de marketing na Columbia Business School):

1. Determine Seu Caso de Uso

Manter o fim em mente é crucial. Pergunte-se:

• Você está buscando uma estimativa pontual de um segmento-chave (ex: probabilidade de compra)?

• Quer entender como indivíduos valorizam diferencialmente certas características do produto?

• Está tentando aumentar os resultados de uma pesquisa tradicional com indivíduos difíceis de alcançar?

• Precisa apenas de resultados quantitativos ou busca feedback qualitativo também?

2. Determine o Tipo de Consumidores Que Quer Simular

Você quer entender melhor o ponto de vista médio ou composto de um segmento específico (ex: diretor financeiro industrial, homem universitário)? Nesse caso, uma persona sintética pode funcionar.

Ou você quer "feedback" de um consumidor específico ou conjunto de consumidores (ex: 500 mães do Centro-Oeste entre 24 e 36 anos)? Nesse caso, pode valer o esforço e custo extra de criar gêmeos digitais que capturam variações e nuances dentro e entre segmentos.

3. Obtenha os Dados Necessários para Calibrar Personas ou Gêmeos

Isso pode ser o fator limitante para algumas opções. Se você tem um tesouro de dados passados sobre consumidores específicos, criar gêmeos digitais se torna uma opção mais viável. Se está limitado a dados agregados ou publicamente disponíveis, personas sintéticas podem ser mais realistas.

Em qualquer caso, você precisará experimentar para avaliar quanto dado é necessário – e quanto pode ser demais.

4. Decida Métricas de Performance Claras e Precisas

Embora seja tentador tratar métricas de performance como intercambiáveis, elas não são. A escolha da sua métrica influenciará a conclusão que você tirará dos seus dados.

Para evitar escolher a dedo depois do fato, comprometa-se com um conjunto de métricas antes de coletar dados.

5. Faça um Teste Pequeno

Idealmente, esse teste deve ser representativo do seu caso de uso e executado em uma amostra de participantes humanos representativos dos seus clientes. Esses dados fornecem uma medida de "verdade fundamental" contra a qual você comparará dados sintéticos.

6. Avalie a Performance das Suas Personas Sintéticas ou Gêmeos Digitais

Compare seus dados sintéticos com aquela medida de verdade fundamental. Certifique-se de incluir benchmarks relevantes que ajudarão a contextualizar os resultados.

Por exemplo: quão bem um benchmark aleatório performa? E outros benchmarks mais simples que usam menos dados individuais?

Uma medida absoluta de performance (ex: 80% de precisão) não é tão útil quanto uma comparação entre benchmarks relevantes, que permite explorar o trade-off entre custo/complexidade e performance.

7. Decida se Quer Escalar

Neste estágio do processo, você terá uma visão holística do potencial de dados sintéticos para seu caso de uso. Uma análise de custo-benefício permitirá decidir se vale a pena incluir dados sintéticos no seu pipeline de pesquisa.

8. Teste Periodicamente para Garantir Validade Contínua

Por exemplo, pode ser útil periodicamente executar estudos paralelos nos humanos reais por trás do seu painel de gêmeos digitais para garantir performance contínua e aumentar seus dados de treinamento com dados humanos atualizados.

O Futuro Já Chegou (Quase)

Dado o crescente interesse neste espaço, veremos sem dúvida um aumento no uso de personas sintéticas e gêmeos digitais. Eles podem não estar totalmente prontos ainda – mas estarão em breve.

E quando estiverem, provavelmente revolucionarão o mundo do marketing.

Empresas inteligentes devem, portanto, começar a experimentar e investir neles agora.

As Implicações Éticas Que Precisamos Discutir

Vamos ser honestos: a ideia de que alguém pode criar um gêmeo digital seu sem seu conhecimento e usá-lo para manipular suas decisões de compra é, no mínimo, desconfortável.

Esta tecnologia levanta questões sérias:

• Quem pode criar gêmeos digitais de quem?

• Que tipo de consentimento é necessário?

• Como garantir que essas ferramentas não sejam usadas para exploração ou manipulação?

• Qual é o limite entre personalização útil e invasão de privacidade?

Essas não são questões para depois. São questões para agora.

E Sua Empresa, Onde Está Nisso?

Se você ainda está fazendo pesquisa de mercado da mesma forma que fazia há cinco anos, você já está atrasado.

Se você ainda espera meses por insights que informarão decisões que precisam ser tomadas amanhã, você está desperdiçando oportunidades.

Se você acha que IA é "coisa de TI" e não tem nada a ver com estratégia de marketing, você está prestes a ser ultrapassado por concorrentes que pensam diferente.

O momento de experimentar não é quando a tecnologia estiver perfeita. É agora, enquanto você ainda pode aprender, errar, ajustar e estar pronto quando ela atingir todo seu potencial.

A pergunta não é se isso vai transformar marketing. É se sua empresa estará liderando ou seguindo essa transformação.

Fonte: Este artigo foi baseado na pesquisa e análise de Jeremy Korst (fundador da Mindspan Labs e ex-executivo sênior da Microsoft e T-Mobile, co-autor do estudo anual da Wharton School sobre adoção empresarial de IA), Stefano Puntoni (professor de marketing na Wharton School da Universidade da Pensilvânia e co-diretor da Wharton Human-AI Research) e Olivier Toubia (professor de marketing na Columbia Business School e líder reconhecido em marketing quantitativo), publicado no artigo "The AI Tools That Are Transforming Market Research" na Harvard Business Review em novembro de 2025. A pesquisa mencionada é parte da Digital Twins Initiative na Columbia Business School, com todo o trabalho disponibilizado em código aberto.

Na Annexo, não apenas acompanhamos as transformações do marketing. Nós as aplicamos estrategicamente para criar vantagens competitivas reais. Porque o futuro não se prevê – se constrói.

Leia o artigo completo da HBR aqui: https://hbr.org/2025/11/the-ai-tools-that-are-transforming-market-research