Inteligência Artificial Gerativa para Pesquisa de Mercado: Oportunidades e Riscos

“Com grande poder vem grande responsabilidade.” Você não precisa ser um fã da Marvel para reconhecer essa citação, popularizada pela franquia do Homem-Aranha. E, embora o sentimento original se referisse à velocidade, força, agilidade e resistência super-humanas, é uma ideia útil para entender o surgimento da inteligência artificial gerativa.

Enquanto a tecnologia em si não é nova, o lançamento do ChatGPT a colocou nas mãos de 100 milhões de pessoas em apenas 2 meses, algo que, para muitos, parecia adquirir um superpoder. Mas, como todos os superpoderes, o que importa é para que você os usa. A inteligência artificial gerativa não é diferente. Há o potencial para o grande, para o bem e para o mal.

As maiores marcas do mundo agora estão em uma encruzilhada crítica para decidir como usar essa tecnologia. Ao mesmo tempo, a incerteza econômica e a inflação em alta persistiram — deixando os consumidores incertos sobre como priorizar seus gastos.

Considerando ambos os fatores, a inteligência artificial gerativa pode ajudar a dar às marcas uma vantagem na batalha pela atenção do consumidor. No entanto, elas precisam adotar uma perspectiva equilibrada – vendo as possibilidades, mas também os riscos, e abordando ambos com uma mente aberta.

O que a inteligência artificial gerativa significa para o trabalho de insights

A indústria de pesquisa de mercado não é estranha à mudança – as ferramentas e metodologias disponíveis para profissionais de insights de consumidor evoluíram rapidamente nas últimas décadas.

Nesta etapa, a extensão e a velocidade das mudanças que a inteligência artificial gerativa cada vez mais acessível trará são algo que só podemos especular. Mas há certos fundamentos a serem estabelecidos que ajudarão os tomadores de decisões a descobrir como responder rapidamente à medida que mais informações se tornam disponíveis.

Em última análise, tudo volta a fazer as perguntas certas.

Quais são as oportunidades?

Atualmente, a oportunidade principal oferecida pela inteligência artificial gerativa é a produtividade aprimorada. Ela pode acelerar drasticamente os processos de geração de ideias, informações e textos escritos, como os primeiros rascunhos de e-mails, relatórios ou artigos. Ao criar eficiência nessas áreas, permite que mais tempo seja gasto em tarefas que exigem significativa expertise humana.

Tempo mais rápido para insights

Para o trabalho de insights, especificamente, uma área em que vemos muito potencial é a resumo de informações. Por exemplo, a plataforma Stravito já está usando inteligência artificial gerativa para criar resumos automáticos de relatórios de pesquisa de mercado individuais, removendo a necessidade de escrever manualmente uma descrição original para cada relatório.

Também vemos potencial para desenvolver esse caso de uso mais a fundo com a capacidade de resumir grandes volumes de informações para responder a perguntas de negócios rapidamente, em um formato fácil de consumir. Por exemplo, isso poderia parecer digitar uma pergunta na barra de pesquisa e obter uma resposta sucinta com base na base de conhecimento interna da empresa.

Para as marcas, isso significaria ser capaz de responder a perguntas simples mais rapidamente, e também poderia ajudar a cuidar de muito do trabalho de base quando se aprofunda em problemas mais complexos.

Democratização de insights por meio de um melhor autoatendimento

A inteligência artificial gerativa também pode tornar mais fácil para todos os stakeholders de negócios acessar insights sem precisar envolver diretamente um gerente de insights cada vez. Ao remover barreiras de acesso, a inteligência artificial gerativa pode ajudar a apoiar organizações que buscam integrar mais profundamente insights de consumidor em suas operações diárias.

Isso também pode ajudar a aliviar preocupações comuns associadas a todos os stakeholders acessando a pesquisa de mercado, como fazer as perguntas erradas. Nesse caso de uso, a inteligência artificial gerativa pode ajudar os stakeholders de negócios sem background de pesquisa a fazer perguntas melhores, fornecendo-lhes perguntas relevantes relacionadas à sua consulta de pesquisa.

Comunicação personalizada para audiências internas e externas

Outra oportunidade que vem com a inteligência artificial gerativa é a capacidade de personalizar a comunicação para audiências internas e externas.

No contexto de insights, há várias aplicações potenciais. Isso pode ajudar a tornar o compartilhamento de conhecimento mais impactante, tornando mais fácil personalizar as comunicações de insights para vários stakeholders de negócios em toda a organização. Também pode ser usado para personalizar briefs para agências de pesquisa como uma maneira de simplificar o processo de pesquisa e minimizar o vaivém envolvido.

Quais são os riscos?

A inteligência artificial gerativa pode ser uma ferramenta eficaz para equipes de insights, mas também apresenta vários riscos que as organizações devem estar cientes antes da implementação.

Dependência de prompt

Um risco fundamental é a dependência de prompt. A inteligência artificial gerativa é estatística, não analítica, então funciona previsando a informação mais provável a ser dita em seguida. Se você der a ela o prompt errado, ainda é provável obter uma resposta altamente convincente.

Confiança

O que se torna ainda mais complicado é a maneira como a inteligência artificial gerativa pode misturar informações corretas com informações incorretas. Em situações de baixa aposta, isso pode ser divertido. Mas em situações em que decisões de negócios de milhões de dólares estão sendo tomadas, as entradas para cada decisão precisam ser confiáveis.

Além disso, muitas perguntas sobre o comportamento do consumidor são complexas. Enquanto uma pergunta como “Como os millennials que vivem nos EUA responderam ao nosso teste de conceito mais recente?” pode gerar uma resposta clara, perguntas mais profundas sobre valores ou emoções humanas frequentemente exigem uma perspectiva mais matizada. Nem todas as perguntas têm uma resposta certa, e quando se busca sintetizar grandes conjuntos de relatórios de pesquisa, detalhes importantes podem cair entre as lacunas.

Transparência

Outro risco importante a ser considerado é a falta de transparência sobre como os algoritmos são treinados. Por exemplo, o ChatGPT não pode sempre dizer de onde obteve suas respostas, e mesmo quando pode, essas fontes podem ser impossíveis de verificar ou até mesmo existir.

E porque os algoritmos de IA, gerativos ou não, são treinados por humanos e informações existentes, eles podem ser tendenciosos. Isso pode levar a respostas que são racistas, sexistas ou ofensivas de outra forma. Para organizações que buscam desafiar tendências em sua tomada de decisões e criar um mundo melhor para os consumidores, isso seria um exemplo de inteligência artificial gerativa tornando o trabalho menos produtivo.

Segurança

Alguns dos casos de uso comuns para o ChatGPT são usá-lo para gerar e-mails, agendas de reunião ou relatórios. Mas colocar os detalhes necessários para gerar esses textos pode estar colocando informações confidenciais da empresa em risco.

De fato, uma análise realizada pela empresa de segurança Cyberhaven encontrou que, de 1,6 milhão de trabalhadores do conhecimento em várias indústrias, 5,6% haviam tentado o ChatGPT pelo menos uma vez no trabalho, e 2,3% haviam colocado dados confidenciais da empresa no ChatGPT.

Empresas como JP Morgan, Verizon, Accenture e Amazon proibiram os funcionários de usarem o ChatGPT no trabalho devido a preocupações de segurança. E recentemente, a Itália se tornou o primeiro país ocidental a proibir o ChatGPT enquanto investiga preocupações de privacidade, chamando a atenção de reguladores de privacidade em outros países europeus.

Para equipes de insights ou qualquer pessoa que trabalhe com pesquisas e insights proprietários, é essencial estar ciente dos riscos associados à inserção de informações em uma ferramenta como o ChatGPT e permanecer atualizado sobre as políticas de segurança de dados internas da organização e as políticas de fornecedores como a OpenAI.

É nossa firme crença de que o futuro da compreensão do consumidor ainda precisará combinar expertise humana com tecnologia poderosa. A tecnologia mais poderosa do mundo será inútil se ninguém realmente quiser usá-la.

Portanto, o foco para as marcas deve ser a experimentação responsável, para encontrar os problemas certos a serem resolvidos com as ferramentas certas, e não simplesmente implementar tecnologia por implementar. Com grande poder vem grande responsabilidade. Agora é a hora para as marcas decidirem como usar isso.