Enquanto as empresas tradicionais de pesquisa de mercado trabalham arduamente em seus relatórios esperados, uma revolução está ocorrendo silenciosamente. A inteligência artificial não apenas está redefinindo a forma como entendemos os consumidores, mas também está prestes a transformar completamente essa indústria gigantesca de 140 bilhões de dólares.
Por décadas, empresas investiram bilhões de dólares em pesquisas de mercado para entender melhor as necessidades dos clientes, mas continuaram presas a questionários lentos, grupos focais com viés e análises de insights atrasadas. Nesse setor que consome anualmente 140 bilhões de dólares, o valor da tecnologia de software é insignificante. As grandes consultorias humanamente orientadas, Gartner e McKinsey, são avaliadas cada uma em 40 bilhões de dólares, enquanto plataformas de software como Qualtrics e Medallia têm valores de mercado de apenas 12,5 bilhões e 6,4 bilhões de dólares, respectivamente. Esses números refletem apenas as despesas externas.
Com o avanço da tecnologia de IA, estamos testemunhando outro mercado pronto para transferir gastos com人力 para softwares. Participantes iniciais da IA estão começando a usar modelos de transcrição de voz para texto e texto para voz para construir plataformas nativas de IA que podem realizar entrevistas por vídeo de forma autônoma e analisar os resultados usando modelos de linguagem grande. Esses pioneiros estão crescendo rapidamente, assinando contratos volumosos e ocupando orçamentos tradicionalmente destinados a empresas de pesquisa de mercado e consultoria.
Essas startups impulsionadas pela IA estão redesenhando a forma como as organizações obtêm insights dos clientes, tomam decisões e implementam em larga escala. No entanto, a maioria dessas startups ainda depende de fornecedores de grupos para encontrar participantes. Agora, vemos um lote de empresas de pesquisa de IA começando a substituir completamente os processos de pesquisa e análise humanamente caros.
Em vez de recrutar grupos humanos para perguntar suas opiniões, essas empresas conseguem simular uma sociedade inteira composta por agentes gerados por IA. Esses agentes podem ser consultados, observados e experimentados, simulando comportamentos humanos reais. Isso transforma a pesquisa de mercado de uma entrada passiva e ocasional em uma vantagem dinâmica contínua.
O campo de pesquisa de mercado tradicional se incorporou lentamente à tecnologia de software nas últimas décadas. Nos anos 1990, as pesquisas eram realizadas principalmente de forma manual, utilizando papel e caneta para coletar e analisar dados. Qualtrics e Medallia introduziram pesquisas online nos primeiros anos de 2000, seguidas por análise em tempo real e coleta de pesquisas baseada em dispositivos móveis. Essas duas empresas utilizaram suas ferramentas para criar ferramentas mais profundas de gestão de experiência centradas no cliente e no funcionário.
Enquanto isso, ferramentas autoatendidas de baixo para cima, como o SurveyMonkey, permitiram que equipes individuais realizassem pesquisas rápidas e leves, aumentando a acessibilidade das pesquisas, mas frequentemente resultando em esforços dispersos, métodos inconsistentes e visibilidade limitada na organização. Essas ferramentas carecem de governança, escala e integração necessárias para operações de pesquisa de nível corporativo.
Incluindo a McKinsey, as empresas de consultoria criaram departamentos dedicados para implantar ferramentas de pesquisa baseadas em software, destinadas a segmentação de clientes e insights de consumidores em massa. Esses projetos geralmente levam meses, custam milhões de dólares e dependem de grupos focais caros e com viés. O processo de pesquisa geralmente leva semanas para recrutar grupos de participantes, realizar a pesquisa, analisar os resultados e criar relatórios. Os resultados são entregues em pacotes ao comprador, sem muitas oportunidades de rever o processo ou explorar profundamente as descobertas.
A maioria das empresas ainda depende de pesquisas trimestrais para guiar lançamentos de produtos importantes, mas isso não oferece insights contínuos necessários para decisões diárias rápidas. Devido ao alto custo das pesquisas tradicionais, pequenos investimentos e ideias iniciais frequentemente não são testados. Mesmo empresas ávidas por modernização encontram-se presas em ferramentas obsoletas e processos lentos.
No final da década de 2010, surgiu uma onda de ferramentas de pesquisa de experiência do usuário projetadas para equipes de produto, em vez de consultores ou operações de pesquisa. As empresas começaram a integrar pesquisas de usuários nos ciclos de desenvolvimento, em vez de terceirizar essas pesquisas. Ferramentas como Sprig, Maze e Dovetail possibilitaram decisões mais rápidas e centradas no cliente através de testes de usabilidade sem supervisão, pesquisas internas e feedback de protótipos.
Essas ferramentas demonstraram a importância da integração de pesquisas nas empresas modernas. No entanto, embora essas ferramentas ofereçam valor em tempo real para equipes baseadas em software, elas são menos voltadas para empresas não baseadas em software e otimizadas principalmente para uso de equipe, em vez de uso interfuncional. Empresas de pesquisa nativas de IA estão construídas com base nas melhorias das ferramentas de pesquisa de experiência do usuário, proporcionando insights instantâneos e aplicáveis a várias equipes, produtos e setores, independentemente de serem nativas de software ou não.
A IA já aumentou a velocidade das pesquisas e reduziu seus custos. A IA torna fácil gerar pesquisas rapidamente e ajustar questões em tempo real com base nas respostas das pessoas. Análises que antes levavam semanas agora podem ser concluídas em horas. O banco de dados de insights aprende com o tempo, identificando padrões entre projetos e inferindo sinais precoces. Essa transformação não apenas torna as pesquisas mais acessíveis para pequenas empresas, mas também amplia o conjunto de decisões que podem ser informadas por dados, desde conceitos iniciais de produtos até questões detalhadas que anteriormente eram muito caras para investigar.
Ferramentas de pesquisa impulsionadas por IA estão sendo adotadas por times de marketing, produto, vendas e sucesso do cliente, além de usuários em níveis de liderança. Essas melhorias são importantes, mas mesmo as pesquisas impulsionadas por IA ainda são limitadas pela variabilidade e acessibilidade dos grupos humanos, geralmente dependendo de terceiros para acessar respondentes, o que restringe o controle de preços e diferenciação.
O conceito de agentes gerados por IA foi inicialmente apresentado em um artigo paradigmático intitulado "Agentes Gerados: Simulação Interativa de Comportamento Humano". Pesquisadores mostraram como papéis simulados impulsionados por modelos de linguagem grande começaram a exibir comportamentos cada vez mais humanos, impulsionados pela memória, reflexão e planejamento. Embora a ideia tenha inicialmente chamado atenção por seu potencial em construir sociedades simuladas realistas, seu impacto vai muito além do interesse acadêmico. Uma de suas aplicações comerciais mais promissoras é a pesquisa de mercado.
Um exemplo específico: antes de lançar um novo produto de cuidados com a pele na França, uma empresa de beleza pode simular 10.000 agentes baseados em consumidores franceses da geração Z e millennials. Cada agente receberá dados de comentários de clientes, histórico CRM, insights de monitoramento de mídias sociais (como tendências sobre rotinas de cuidados com a pele no TikTok) e comportamento de compra passado. Esses agentes podem interagir uns com os outros, assistir a conteúdo de influenciadores simulados, fazer compras em prateleiras virtuais e postar opiniões sobre produtos em redes sociais geradas por IA, evoluindo com o tempo à medida que absorvem novas informações e refletem sobre experiências passadas.
O que torna essas simulações possíveis não são apenas modelos de linguagem grandes disponíveis no mercado, mas uma pilha tecnológica cada vez mais complexa. Agentes agora estão ancorados em arquiteturas de memória persistente, geralmente baseadas em dados qualitativos ricos como entrevistas ou históricos de comportamento, permitindo-lhes evoluir ao longo do tempo com experiências acumuladas e retroalimentação contextual. Sugestões contextuais fornecem histórico de comportamento, pistas ambientais e decisões anteriores, criando respostas mais detalhadas e realistas.
Por trás das cortinas, métodos como recuperação reforçada por geração (RAG) e cadeias de agentes suportam tomadas de decisão complexas em múltiplos passos, gerando simulações que refletem jornadas reais do cliente. Modelos multimoedas finamente ajustados treinados em tarefas específicas - cruzando texto, visual e interação - levam os comportamentos de agentes para além do texto.
Plataformas iniciais já estão aproveitando esses métodos. Startups de simulação impulsas por IA como Simile e Aaru (que recentemente anunciaram parceria com a Accenture) sugerem tendências iminentes: populações dinâmicas e sempre ativas, comportando-se como clientes reais, prontas para serem consultadas, observadas e experimentadas.
A simulação de agentes acelera processos que antes demoravam semanas, e fundamentalmente reinventa a forma como as pesquisas e decisões são feitas. Também supera muitas limitações das pesquisas tradicionais ao criar uma ferramenta de pesquisa que pode existir dentro de fluxos de trabalho. Essa evolução não se trata apenas de eficiência, mas também de fidelidade.
Se a história for um guia, as empresas que dominarão esta onda de IA não só terão a melhor tecnologia, mas também saberão distribuí-la e adotá-la. Por exemplo, Qualtrics e Medallia conquistaram vantagens iniciais priorizando adoção, familiaridade e lealdade, integrando-se profundamente em universidades e setores-chave.
Claro, a precisão é importante, especialmente quando equipes comparam ferramentas de IA com pesquisas tradicionais, humanamente orientadas. No entanto, neste campo, não há benchmarks estabelecidos ou frameworks de avaliação, tornando difícil a avaliação objetiva de um determinado modelo. As empresas que testam tecnologias de simulação de agentes geralmente precisam definir seus próprios indicadores.
O importante é que o sucesso não significa alcançar 100% de precisão, mas atingir um limiar suficiente para sua aplicação específica. Muitos diretores de marketing com quem conversamos ficaram satisfeitos com saídas que alcançam pelo menos 70% de precisão, especialmente porque os dados são mais baratos, rápidos e atualizados em tempo real. Na ausência de expectativas padronizadas, isso cria uma janela para startups agirem rapidamente, validar seu produto por meio de uso real e se integrar cedo aos fluxos de trabalho.
Isso significa que as startups devem continuar aperfeiçoando seus produtos: benchmarks surgirão e quanto mais cobrar, mais altas serão as expectativas dos clientes. Nesta fase, o maior risco não está na perfeição, mas em engenharia excessiva para teoricamente maior precisão. Startups que priorizarem velocidade, integração e distribuição podem definir os padrões emergentes. Aquelas que adiarão por perfeição podem se ver presas em projetos-piloto intermináveis, enquanto outras companhias entram em produção.
As empresas de pesquisa nativas de IA estão em posição mais forte para redefinir as expectativas do mercado de pesquisa em comparação às tradicionais. Embora as empresas tradicionais de pesquisa de mercado possam ter profundos dados de grupos, seus modelos de negócios e fluxos de trabalho não foram projetados para automação. Por outro lado, os participantes nativos de IA já desenvolveram ferramentas especializadas para pesquisa impulsionada por IA e estão estruturalmente motivados a impulsionar avanços, em vez de proteger o passado. Elas estão prontas para possuir camadas de dados e simulação.
O amplamente citado artigo de pesquisa "Simulação de 1000 Agentes Gerados" ilustra essa fusão: seus autores confiam em entrevistas verdadeiras geradas por IA para alimentar perfis de agentes - algo semelhante ao fluxo que empresas nativas de IA já executam em larga escala. Para ter impacto, os insights precisam ser aplicáveis a equipes de UX e marketing além de produtos, estratégias e operações. O desafio está em fornecer suporte suficiente sem recriar o peso das instituições tradicionais.
A era de pesquisas tardias está chegando ao fim. A pesquisa de mercado impulsionada por IA está mudando a forma como entendemos os clientes, seja através de simulações, análises ou geração de insights. As empresas que adotarem ferramentas de pesquisa impulsionadas por IA mais cedo obterão insights mais rápidos, tomarão melhores decisões e liberarão novas vantagens competitivas. Com lançamentos de produtos se tornando mais rápidos e fáceis, a verdadeira vantagem está em saber o que construir.