Pontos de vista: o impacto da Inteligência Artificial nos Estudos de Mercado Qualitativos

Aliada ou adversária, a Inteligência Artificial generativa veio para ficar. De que maneira essa tecnologia vai afetar os estudos de mercado qualitativos? Neste “Ponto de Vista”, a nossa especialista em estudos qualitativos, Paula Mateus, avalia o impacto da IA, sem dramatismos nem deslumbramento. Ideia-chave: é essencial cultivar uma mente aberta à mudança.

Pontos de vista | Inteligência Artificial e Estudos de Mercado
Autores
  • Paula Mateus Senior Project Manager
Get in touch

A popularidade da Inteligência Artificial (AI) generativa não pára de aumentar. A ascensão vertiginosa desta tecnologia começou com o ChatGPT, mas hoje abundam alternativas tecnológicas capazes de transcrever, traduzir e resumir textos ou criar imagens através de meia dúzia de instruções.

A IA também captou a atenção das empresas de estudos de mercado. Apesar do departamento qualitativo não ser tradicionalmente o mais tecnológico numa empresa de Research – o nosso foco enquanto especialistas é o contacto direto com os consumidores —, a tecnologia tem vindo a fazer o seu caminho entre os qualis. Afinal de contas, cada avanço tecnológico aproxima-nos do consumidor. As ferramentas tecnológicas permitem-nos ocupar uma posição privilegiada para observar e interagir com as pessoas nos contextos onde vivem e consomem. Esta aproximação acaba por ser vital para enriquecer os relatórios com conclusões e insights que de outro modo seriam mais difíceis de revelar. Vejamos um exemplo. A appLife, uma aplicação desenvolvida para levar a cabo estudos qualitativos, tem-nos permitido interagir com públicos mais jovens, respeitando a sua linguagem própria. A app abriu-nos a porta da tribo.

Sentimentos ambíguos

Quando no início do ano se começou a falar da IA generativa e dos seus impactos na sociedade e na economia, a nossa reação foi contraditória. Alimentados ao longo de décadas com uma dieta rica em blockbusters de ficção científica, criámos a imagem de uma IA resultante do cruzamento do Rambo com um ciborgue. Assim, sempre que nos pusemos a prever o futuro da IA lá nos ocorria a imagem inescapável do Exterminador Implacável: uma inteligência superior, indestrutível e desprovida de emoções. 

No entanto, a realidade escreveu um guião distinto da ficção. A boa notícia é que acabámos por não ser invadidos por ciborgues aterradores enviados do futuro. A IA chegou sob a forma de um chat, similar aos que recorremos quando fazemos uma simples pesquisa na Internet. As diferenças em relação aos bots que utilizámos até então residem na qualidade e rapidez das respostas, e na produção de conteúdo indistinguível do produzido por humanos. A popularidade do ChatGPT apanhou de surpresa o mundo — eu incluída. Em apenas dois meses, o bot conversacional da OpenAI atingiu a marca de 100 milhões de utilizadores. Um feito impressionante. Basta pensar que o Instagram precisou de dois anos e meio para alcançar esse número.

É crucial perceber como os consumidores estão a usar a IA. Por outro, não podemos deixar de olhar para dentro para compreender como estas ferramentas podem ser integradas em projetos de Research.

Ao mesmo tempo que testávamos os limites do chat — atire a primeira a pedra quem nunca pediu ao chat para redigir e-mails de trabalho ou sugerir uma receita saudável —, começaram a sugir notícias alarmantes sobre a hipótese desta tecnologia alterar radicalmente o mundo do trabalho. Prevê-se que tecnologias como o ChatGPT, Google Bard e Microsoft Bing AI causem uma disrupção no mercado laboral, graças ao seu poder para gerar conteúdo — como texto, imagens, música, código informático — de qualidade igual ou superior ao produzido por humanos. O banco de investimento Goldman Sachs estima que a IA pode levar à redução de 300 milhões de postos de trabalho, sendo a maior fatia de empregos destruídos na Economia do Conhecimento.

Entre o fascínio pelas potencialidades dos algoritmos e o receio de nos tornarmos irrelevantes, o nosso desafio enquanto especialistas em estudos de mercado é duplo. Por um lado, é crucial perceber como os consumidores estão a usar a IA. Por outro, não podemos deixar de olhar para dentro para compreender como estas ferramentas podem ser integradas em projetos de Research.

IA, uma aliada no trabalho

O relatório What the Future: Intelligence produzido pela Ipsos concluiu que as pessoas estão numa fase de experimentação e descoberta da ferramenta. Estão a aprender a usar a seu favor as potencialidades da máquina em contexto laboral. Pesquisa e aprendizagem (43%) e revisão e edição de conteúdos (26%) são as tarefas para as quais os inquiridos recorrem mais ao auxílio da IA no trabalho. Estes resultados dão força à metáfora da IA enquanto copiloto. De acordo com essa ideia, a IA é um assistente incansável que nos ajuda a ultrapassar com rapidez e segurança os desafios laborais diários. 

E nós? Por cá, também já integrámos a IA em inúmeras tarefas do nosso quotidiano, sobretudo no que diz respeito à automatização de transcrições de focus group e entrevistas em profundidade online, elaboração de resumos e pesquisa inicial de informação. A experiência tem-nos mostrado que a máquina é um excelente apoio na execução de tarefas mais mecânicas e de rotina. Delegar essas tarefas liberta-nos para nos concentrarmos nas nossas mais-valias: escolher as metodologias mais adequadas aos objetivos dos clientes, captar emoções e gerar insights. Este modelo assenta numa divisão de trabalho que concilia o enorme poder de processamento da máquina com a flexibilidade da mente humana. 

Melhorar a capacidade de interação com os chats e ferramentas de IA com que nos vamos cruzando é algo que está ao nosso alcance.

Nesta transição para o modelo laboral humano-máquina, contamos com um aliado de peso: o Ipsos Facto, a nossa mais recente ferramenta de trabalho desenvolvida com base em IA. Com uma interface em tudo semelhante ao ChatGPT, o Ipsos Facto é um repositório de todo o conhecimento da Ipsos à distância de um clique. Esta espécie de segundo cérebro de toda a companhia dispõe de vários Large Language Models otimizados para diferentes usos e uma biblioteca de prompts testada e aprovada por uma equipa interna da Ipsos. É um sinal claro de que o conhecimento se constrói com o suporte de algoritmos, mas também em rede.

Com grandes poderes vêm grandes responsabilidades. Mais do que nunca, o researcher precisa ter em consideração princípios orientadores para assegurar a exatidão e a qualidade dos outputs, preservando a confidencialidade e segurança dos dados. Afinal, não podemos desbaratar a confiança dos nossos clientes e dos participantes dos nossos estudos. 

Manter a mente aberta

Qual é então o futuro dos estudos de mercado? Não tenho uma bola de cristal para adivinhar os próximos capítulos dessa novela que acompanho há vários anos. Em matéria de futurologia, sou fiel a uma regra quase infalível: o que hoje é verdade sobre os impactos da tecnologia nos vários setores de atividade, amanhã pode deixar de o ser. Ainda alguém se lembra do MiniDisc? Pois, eu também já quase me tinha esquecido desse aparelho de armazenamento de  áudio digital. Hoje vivemos uma curva de aceleração sem precedentes e de consequências imprevisíveis. Por isso, urge cultivar uma mentalidade preparada para a mudança. Como?

Capacitar-nos enquanto researchers do presente 

Se o futuro passa por uma parceria humano-máquina, o primeiro passo é não ter medo de arriscar e experimentar. Carpe diem! Melhorar a capacidade de interação com os chats e ferramentas de IA com que nos vamos cruzando é algo que está ao nosso alcance. Ao aprimorarmos a qualidade dos nossos prompts, acabamos por obter respostas mais relevantes e sofisticadas em áreas específicas. E também sentimos mais confiança no nosso novo papel de prompt engineers.

Ao mesmo tempo que tentamos e falhamos melhor, também aprendemos a avaliar a exatidão dos resultados devolvidos pela máquina. Desse modo, entendemos as subtilezas — e manhas! —  da máquina e garantimos a qualidade de informação ao longo de todas as etapas de um projeto.

Lembrar-nos das nossas forças (intemporais)  

Pode parecer evidente, mas nunca é demais recordar. Cá vai: respiremos bem fundo e reconheçamos o nosso valor enquanto profissionais desta área. É fundamental ter sempre presente essa ideia. Podemos não ser especialistas em tecnologia, mas somos, definitivamente, peritos na arte de perguntar e interpretar. A empatia é o núcleo da nossa atividade. Por isso, em plena era dos algoritmos, devemos continuar a escutar o consumidor e não cair na tentação de aceitar como definitiva a primeira resposta, quer seja da máquina ou de um humano. A dose certa de ceticismo leva-nos à raiz dos problemas e à descoberta do insight

O trabalho do researcher não se esgota na elaboração de relatórios em PowerPoint. Faz parte do nosso cardápio de competências partilhar de forma cativante e clara os resultados com clientes e facilitar workshops de ideação. Podemos incumbir a máquina de realizar a maioria do trabalho moroso e entediante de um projeto, mas estará sempre a nosso cargo mediar a relação com o cliente. Pelo menos até que alguma start-up de Silicon Valley se lembre de criar uma versão user-friendly do Exterminador Implacável.

Autores
  • Paula Mateus Senior Project Manager

Empresarial