- A IA já permite criar versões digitais de consumidores para simular opiniões, escolhas e comportamentos.
- Estudo com mais de mil participantes mostra que os agentes conseguem reproduzir parte relevante das respostas humanas.
- Consumidores simulados poderão percorrer aplicativos e protótipos antes que eles cheguem ao público.
- Agentes começam a acessar canais digitais e realizar tarefas em nome de consumidores reais.
Antes de lançar um novo produto, uma empresa reúne consumidores, apresenta um protótipo e pergunta o que eles acharam. Mas e se parte desse processo acontecer sem que nenhuma dessas pessoas esteja na sala?
A Inteligência Artificial já permite criar versões digitais de consumidores para simular como eles responderiam a perguntas, tomariam decisões e até percorreriam um aplicativo. E, nesse caso, quanto mais parecidas com pessoas reais, contraditórias, emocionais e nem sempre racionais, melhores essas simulações podem se tornar.
O tema foi discutido na Semana de Design do Itaú por Mihika Kapoor, head de Produto da Simile; Scott Voigt, fundador e CEO da FullStory; e Fernanda Laurentys, gerente de Pesquisa e Insights do Itaú.
O debate evidenciou como as empresas ganharam novas maneiras de entender quem está do outro lado. Elas podem perguntar ao consumidor o que ele faria, observar o que realmente faz e, agora, simular o que provavelmente fará. A questão é saber até onde confiar em cada uma dessas respostas.
Agora a IA sabe até errar como gente
Enquanto boa parte do mercado tenta criar agentes mais rápidos, precisos e eficientes do que seres humanos, a Simile foi pelo caminho contrário. A empresa desenvolve simulações capazes de reproduzir imperfeições.
“Enquanto grande parte da indústria buscava criar modelos mais perfeitos do que os humanos, nossos fundadores seguiram por uma direção muito diferente: como usar essa tecnologia para reproduzir as pessoas exatamente como são, com todas as suas imperfeições?”, contou Mihika.
A origem desse trabalho está em um experimento realizado por pesquisadores de Stanford. Em uma pequena cidade virtual, 25 agentes receberam personalidades, preferências, lembranças e relações. Eles circulavam pelo ambiente, conversavam, formavam opiniões e tomavam decisões.
Depois, os pesquisadores avançaram para algo bem mais ambicioso. Mais de mil pessoas participaram de entrevistas com cerca de duas horas de duração. A partir dessas conversas, foram criadas versões digitais que responderam a pesquisas e participaram de experimentos como se fossem os próprios entrevistados.
Os agentes reproduziram as respostas dos participantes com desempenho equivalente a 85% da consistência demonstrada pelas próprias pessoas ao responderem novamente duas semanas depois. Isso não significa que a IA consiga prever 85% de tudo o que alguém fará, mas mostra que ela já consegue reproduzir parte relevante de suas opiniões e escolhas em situações específicas. “A IA pode ser usada não apenas para executar, mas também para compreender seres humanos”, afirmou Mihika.
Essa diferença é crucial, porque um agente tradicional recebe uma tarefa e tenta realizá-la da maneira mais eficiente possível. Um consumidor simulado tem outro papel: reagir como alguém reagiria, inclusive hesitando, mudando de ideia ou escolhendo uma alternativa que não parece a mais racional.
O consumidor diz uma coisa e faz outra
Simular respostas pode ajudar uma empresa a testar hipóteses rapidamente. Mas existe uma diferença entre aquilo que alguém declara e o que acontece quando essa pessoa tenta realmente usar um produto.
A FullStory registra e analisa comportamentos durante a navegação, como abandono, caminhos percorridos, dificuldade para concluir uma tarefa e cliques repetidos numa tela que não responde. Esses sinais ajudam a enxergar emoções que não aparecem numa taxa de conversão.
“Uma métrica ou um painel é um pouco como medir a pressão arterial. Mas você ainda precisa ver o paciente para realmente entender o que está acontecendo. Essa é a diferença entre métricas e comportamento”, comparou Scott Voigt.
Uma empresa pode descobrir que milhares de pessoas abandonaram uma compra na mesma página. O número mostra que existe um problema, mas não explica se elas desistiram por causa do preço, se não encontraram uma informação ou se apertaram várias vezes o mesmo botão sem receber qualquer resposta.
Scott contou que, no início da FullStory, a empresa enviava pipoca e uma prancheta para potenciais clientes assistirem às gravações das sessões. A tarefa deles era marcar os momentos em que o consumidor parecia ter uma boa experiência e aqueles em que demonstrava incômodo.
Hoje, a tecnologia evoluiu, mas o objetivo segue sendo entender não só como a pessoa chegou, mas o que ela viveu até ali.
Quando o cliente entra mesmo sem estar presente
A combinação entre pesquisa, comportamento e simulação permite que as empresas coloquem uma representação do consumidor dentro de praticamente todas as decisões.
A Simile já trabalha para que seus consumidores simulados não apenas respondam a perguntas, mas percorram softwares e protótipos. Assim, poderiam tentar concluir uma compra, procurar determinada função, encontrar dificuldades e reagir às mudanças feitas no produto.
“Como podemos fazer com que as simulações não apenas digam como as pessoas se comportariam, mas realmente percorram um software, passem por protótipos e ofereçam suas respostas?”, questionou Mihika.
No futuro imaginado por ela, um agente poderá alterar um produto enquanto consumidores simulados testam a nova versão e devolvem suas reações. Esse ciclo poderá se repetir em poucos segundos, fazendo com que a pesquisa deixe de acontecer apenas no começo ou no fim do desenvolvimento. “Esperamos caminhar para um mundo em que a pesquisa seja muito mais presente. Que ela deixe de ser uma etapa isolada e passe a estar incorporada em todas as decisões.”
Na prática, uma empresa poderia testar diferentes versões de uma página antes de apresentá-las ao público, observar como distintos perfis reagiriam e encontrar possíveis dificuldades com mais rapidez.
A simulação não entregaria necessariamente a resposta definitiva, mas ajudaria a descobrir quais perguntas ainda precisam ser feitas às pessoas reais.
O novo consumidor também pode ser um agente
Até aqui, a discussão trata da empresa usando Inteligência Artificial para entender o consumidor. Mas o consumidor também pode usar um agente para interagir com as empresas em seu lugar.
Hoje, uma pessoa entra em um site, pesquisa produtos, compara opções e conclui uma compra. Aos poucos, parte dessas tarefas está sendo delegada a assistentes capazes de navegar, interpretar informações e tomar decisões.
Mas um site foi criado para alguém olhar imagens, ler textos, apertar botões e percorrer páginas. Um agente não precisa necessariamente fazer tudo isso da mesma maneira. Ele procura informações específicas e tenta encontrar o caminho mais eficiente para cumprir a missão recebida.
A FullStory já começou a adaptar seus produtos para esse cenário. Uma gravação de sessão, por exemplo, foi criada originalmente para ser assistida por uma pessoa. Ela aperta o play, acompanha os movimentos na tela e interpreta se aquela visita foi boa ou ruim.
Um agente precisa receber essas informações de outro jeito. Ele não assiste à gravação como nós. Precisa acessar os dados da sessão, localizar o que aconteceu e chegar a uma conclusão sem gastar processamento desnecessário.
Isso significa que uma mesma empresa poderá precisar atender quem gosta de navegar pelo site, quem prefere conversar com um assistente e quem simplesmente autoriza a IA a resolver tudo. “Estamos nos afastando da ideia de que uma experiência serve para todos”, afirmou Scott.
Simular não significa substituir
Apesar de todas as facilidades, uma simulação continua sendo apenas uma simulação. Ela é construída com base nas informações que recebeu, nas pessoas que participaram da pesquisa e nas perguntas que alguém decidiu fazer.
O próprio estudo que deu origem a esses agentes reconhece que a tecnologia ainda precisa avançar para se tornar confiável em diferentes usos. Também alerta para a necessidade de consentimento e proteção, já que esses sistemas trabalham com informações sensíveis e tentam reproduzir comportamentos individuais.
O risco aparece quando a versão digital se torna mais conveniente do que a pessoa real. Um consumidor verdadeiro muda de ideia, apresenta um problema inesperado, usa o produto de um jeito que ninguém imaginou e nem sempre responde aquilo que a empresa gostaria de ouvir, já a IA segue bem o roteiro idealizado.
As simulações podem ampliar a pesquisa, levantar hipóteses e encontrar falhas antes que elas cheguem ao mercado, mas elas não excluem a necessidade de conversar, observar e conferir o que acontece fora do ambiente controlado.
