IA generativa e Estudos Qualitativos, uma combinação poderosa

A Inteligência Artificial (IA) generativa pode ajudar os especialistas de estudos qualitativos a obter resultados pertinentes de modo mais rápido e económico. No entanto, fazer as perguntas corretas continua a ser uma competência-chave.

Ipsos | Conversa com IA | inteligência artificialTodas as conversas começam com uma pergunta. Mas, por vezes, quando a questão não é bem formulada, a resposta acaba por ser pouco esclarecedora. De facto, uma pergunta mal elaborada pode motivar uma interpretação distorcida da realidade, ao passo que uma questão bem construída pode originar respostas precisas e informativas. Por isso, as perguntas podem ter um impacto considerável na nossa compreensão do mundo e nas nossas ações.

Este princípio aplica-se não só às conversas com seres humanos, mas também às instruções — ou prompts — usadas para interagir com chats de IA generativa.

No nosso primeiro artigo da série dedicada à IA generativa, revelamos cenários para os próximos avanços desta tecnologia. Também partilhamos ideias importantes sobre os limites, riscos e ameaças desta ferramenta, assim como os critérios para avaliá-la. Além disso, analisamos a necessidade de dominar a arte de perguntar para tirar o máximo partido das soluções de IA, sem comprometer a confidencialidade dos dados. 

A IA traz inúmeros benefícios para o dia a dia dos researchers. Esta tecnologia consegue gerar respostas semelhantes às humanas e acelerar a descoberta de insights e teste de conceitos. Porém, nem todas as pretensões sobre as proezas da IA são credíveis. O juízo humano ainda é crucial para fazer questões, treinar modelos e analisar e apresentar resultados. Ainda assim, olhamos para a IA generativa como um poderoso instrumento para produzir, mais rapidamente, estudos de mercado melhores e mais baratos.

A chave desta colaboração reside em fazer perguntas pertinentes à máquina. Para tal, é preciso criar prompts eficazes. O prompt ideal deve contextualizar, colocar perguntas e dar exemplos. Além disso, deve especificar a estrutura do output, o formato, o tom e o tipo de dados. 

As respostas mais precisas resultam de afinações feitas após cada iteração com os outputs do IA. Assim, do mesmo modo que um especialista em estudos qualitativos deve fazer as perguntas certas às pessoas para conduzir uma investigação bem-sucedida, também é fundamental que o researcher comece a entender como a IA responde a prompts

No paper Conversations with AI, defendemos que a combinação de competências de prompt engineering com conhecimento sobre domínios específicos, dados de qualidade e modelos de IA treinados em estudos de mercado dará origem a uma nova abordagem científica: as Ciências Iterativas.

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