A análise do comportamento do consumidor pelas empresas está em transformação.

A chamada “Pesquisa 3.0”, impulsionada por inteligência artificial, aprendizado de máquina e modelos de linguagem em larga escala (LLMs), estabelece um novo padrão de eficiência para o setor.

Bruno Strassburger, Head de Pesquisa da Neura, acredita que existe a chance de repensar os métodos convencionais e aumentar a velocidade na geração de insights com maior exatidão.

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Atualmente, tarefas que anteriormente demandavam semanas podem ser concluídas em minutos. Processos como recrutamento funcionam agora com a mesma velocidade da criação de um avatar em um jogo online, segundo a declaração.

Três ondas marcaram a evolução da pesquisa de mercado.

Para entender o quadro presente, é preciso retomar o desenvolvimento da pesquisa.

A primeira fase, denominada Pesquisa 1.0, era analógica e descritiva.

Este modelo utilizava dados provenientes de questionários em papel, com análises que demandavam tempo e apresentavam pouca flexibilidade.

A Pesquisa 2.0 introduziu o digital e a velocidade.

Big data, redes sociais e feedback imediato elevaram o volume de dados.

Contudo, carecia de contexto, profundidade e síntese.

Atualmente, na terceira fase, a Pesquisa 3.0 integra inteligência artificial e análise preditiva para o processamento de grandes volumes de dados em tempo real.

A tecnologia possibilita a identificação de padrões, a previsão de comportamentos e a diminuição dos prazos de decisão.

Dados sintéticos e inteligência artificial diminuem o tempo e aumentam a precisão.

A utilização de dados sintéticos é um dos avanços mais recentes.

Esses dados, produzidos por meio de simulações computacionais, reproduzem o comportamento real de maneira confiável.

De acordo com o relatório 2025 Market Research Trends da Qualtrics, 71% dos pesquisadores estimam que a coleta de dados será majoritariamente realizada a partir de dados sintéticos até 2027.

Ademais, 69% já utilizaram esse tipo de dado nos últimos 12 meses.

A rapidez é um dos principais diferenciais.

O que antes exigia semanas pode ser realizado em minutos, com alto índice de precisão.

Essa mudança já está presente em plataformas comerciais que otimizam o planejamento de campanhas e produtos.

A inteligência artificial não elimina o fator humano, mas o reorienta.

Apesar da automação, o fator humano continua relevante.

Segundo Bruno Strassburger, aproximadamente 30% das análises ainda necessitam de avaliação crítica.

A inteligência artificial cobre com eficiência os casos comuns, porém a supervisão assegura a coerência nas exceções, observa.

Essa visão é reforçada por estudos do Nielsen Norman Group.

Ainda, para eles, a inteligência artificial não consegue abarcar completamente a complexidade do comportamento humano, sendo a integração com dados reais (RAG) ainda recomendada.

Ainda assim, a inteligência artificial já é o novo padrão em diversas áreas.

No marketing digital, não se avalia campanha com grupo focal.

As decisões são tomadas com base em dados de desempenho em tempo real.

Resistência cultural ainda impede a transformação.

Apesar dos benefícios evidentes, persiste a resistência à mudança.

Inclui-se, entre eles, a adesão a metodologias convencionais, o temor de perder o controle dos dados e a convicção de que apenas consumidores genuínos representam fontes legítimas de informação.

Strassburger identifica o desafio, mas ressalta a importância de seguir em frente.

A pesquisa está se tornando mais rápida, escalável e precisa, conclui.

O futuro será híbrido, conectado e cada vez mais inteligente.

Com a evolução das ferramentas e a consolidação de dados sintéticos como ativos estratégicos, a pesquisa de mercado entra em uma nova fase.

Ela não substitui a visão humana, mas a reorienta.

Atualmente, o foco reside na interpretação, na seleção e na tomada de decisões.

A inteligência artificial não surgiu para auxiliar os métodos tradicionais, mas para transformar a maneira como se estabelecem perguntas e respostas.

Fonte: Carta Capital