Por Jocemary Sasnauskas
A inteligência artificial já está profundamente inserida no dia a dia da indústria de insights. Hoje, modelos que vão do machine learning aos grandes modelos de linguagem (LLMs) auxiliam em múltiplas frentes: seleção de amostras mais precisas, sugestão de perguntas contextualizadas, detecção de padrões em respostas abertas, classificação de sentimentos e até automação de relatórios e dashboards, tudo em tempo real e em escala.
À medida que o uso da IA se consolida e se expande para novas áreas da pesquisa, cresce também uma inquietação legítima entre os profissionais: como garantir que a IA preserve, ou até eleve, a qualidade dos dados e dos insights?
Essa preocupação é concreta. O GRIT Business & Innovation Report 2024 mostra que apenas 9% dos compradores de pesquisa afirmam confiar plenamente nas pessoas que treinam os modelos de IA para que sejam honestas, imparciais e competentes, o índice mais baixo entre todos os segmentos analisados. Para efeito de comparação, a confiança chega a 26% entre profissionais de dados e analytics do lado comprador e 22% entre fornecedores de pesquisa full service. Números que, mesmo mais altos, ainda revelam um ceticismo generalizado em toda a cadeia de insights.
Não é difícil entender a razão. A pesquisa de mercado existe para revelar o que está latente: comportamentos, atitudes, percepções. Seu papel é interpretar a complexidade do consumidor para gerar conhecimento útil e acionável. A IA, por sua vez, não é neutra. Ela opera a partir de dados e lógicas que podem obscurecer a origem dos resultados. Em vez de revelar a complexidade do consumidor, corre o risco de reduzi-la a uma falsa aparência de objetividade. O risco não é apenas o erro, é a ilusão de precisão.
O que realmente preocupa os profissionais de pesquisa
O guia da ESOMAR com 20 perguntas para compradores de soluções baseadas em IA sintetiza bem o momento atual da indústria. Por trás de cada questão, estão riscos estruturais que precisam ser enfrentados:
- Quem treina os modelos?
- A base de dados representa, de fato, o público real?
- O sistema é explicável e auditável?
- Há validação humana nos pontos críticos?
- Quem detém os dados e os resultados?
Essas perguntas não são apenas técnicas. Elas definem o nível de confiança possível entre cliente e fornecedor, além de esclarecer o que está em jogo quando se adota uma metodologia ou solução com IA em processos decisórios. Trata-se de governança, ética e responsabilidade profissional sobre a integridade do que chamamos de dado confiável.
Inteligência aumentada
Na Toluna, consolidamos a abordagem de inteligência aumentada como modelo desejável. Acreditamos que a IA amplia, mas não substitui, as capacidades do pesquisador.
Ela apoia em tarefas operacionais, como triagem de dados, categorização e sugestões de aprofundamento. Mas a responsabilidade de interpretar, validar e contextualizar continua sendo do pesquisador.
Análises recentes do GreenBook/GRIT reforçam essa visão: a IA deve ser reforço, não substituto, da capacidade humana de gerar insights. O futuro da pesquisa não está em escolher entre humano ou máquina, mas em criar modelos nos quais a tecnologia potencializa a análise, a empatia e a criatividade do pesquisador. Afinal, a IA não compreende contexto, não percebe ambiguidades nem reconhece contradições culturais. É o pesquisador quem transforma dado em insight.
IA responsável começa no desenho
Trabalhar com IA de forma ética começa na concepção da solução, e não apenas na etapa final. A seleção da base de dados, a definição dos objetivos de uso e os limites embutidos no sistema moldam diretamente os resultados.
Por isso, práticas como os cartões de confiança do modelo (AI Model Trust Cards) e as declarações metodológicas adaptadas à IA (AI Methodology Statements) ganham força. Elas explicam como o modelo foi treinado, como opera, quais dados utiliza e onde estão seus limites. Só a explicabilidade cria confiança real, não fé cega na tecnologia.
O papel do pesquisador evolui e se fortalece
Com a evolução da IA, o pesquisador deixa de ser apenas produtor de dados para se tornar consultor estratégico. Cabe a ele formular as perguntas corretas, garantir a pertinência dos dados, interpretar os resultados à luz dos objetivos do estudo e traduzi-los em recomendações acionáveis.
Isso exige fluência em IA. Não se trata de programar, mas de compreender a arquitetura e a lógica dos modelos, seus dados de treinamento, limitações e vieses, para poder questionar, validar e aplicar discernimento. Em suma, o pesquisador continua sendo o elo que transforma dados brutos em conhecimento útil.
Conclusão: IA com rigor e contexto gera valor, não apenas eficiência
A IA pode ser uma aliada poderosa da pesquisa, mas seu valor depende inteiramente de como é desenhada, aplicada e acompanhada.
Na Toluna, acreditamos que a filosofia da inteligência aumentada, tecnologia e inteligência humana trabalhando em conjunto, é a resposta às necessidades atuais do setor: agilidade com qualidade, automação com discernimento, escala com responsabilidade.
Esse é o caminho para que a IA seja, de fato, uma alavanca de transformação e não apenas um atalho tecnológico.
Fale com nossos especialistas para conhecer como a Toluna integra IA aos seus protocolos de qualidade e soluções ágeis, ajudando empresas a navegar essa nova fase com insights de valor, responsabilidade e rigor.