Você já parou para pensar na quantidade de comentários que uma simples pesquisa pode gerar? São palavras espontâneas de consumidores que, ao final de um formulário, decidem dizer o que pensam com liberdade. É nesse espaço livre – sem múltipla escolha – que surgem elogios reveladores, reclamações valiosas e ideias com potencial de melhoria. Mas transformar esse mar de textos em informação estruturada sempre foi um grande desafio.
Durante anos, essa tarefa foi feita por pessoas. Profissionais liam milhares de comentários, criavam categorias e tentavam encontrar padrões. Era um trabalho cuidadoso, mas limitado. O tempo impunha restrições, nem tudo era lido ou revisado, e os custos eram altos – tanto de equipe quanto de prazo. Isso limitava a análise qualitativa em pesquisas maiores.
A digitalização foi o primeiro grande salto, eliminando barreiras físicas e acelerando a coleta de dados. Agora, a inteligência artificial representa um novo avanço – não apenas na coleta, mas principalmente na interpretação das respostas.
Hoje, com modelos treinados em linguagem natural, já é possível automatizar a leitura e organização dos comentários. A IA identifica temas, sugere agrupamentos, detecta padrões e até mudanças de sentimento. Mais do que encaixar respostas em categorias pré-definidas, ela é capaz de descobrir novas por conta própria – algo antes restrito à intuição humana.
Essa transformação potencializa o olhar humano. A tecnologia cuida do volume e da repetição; o analista ganha tempo para interpretar e pensar estrategicamente. Em vez de classificar frases, pode refletir sobre o que esses grupos revelam para o negócio. Além disso, os resultados tornam-se mais padronizados e consistentes. Sistemas automatizados não se cansam, não se contradizem e são menos suscetíveis a vieses. Isso proporciona uma base mais estável para decisões rápidas e embasadas.
No mercado de pesquisa, onde agilidade e profundidade precisam caminhar juntas, essa nova abordagem representa um salto. Projetos que levavam semanas para gerar relatórios agora trazem leituras quase em tempo real. O ganho é de tempo e de custo, porque o que exigia equipes grandes e prazos longos agora pode ser feito com eficiência e escala.
A IA também está redefinindo o valor do dado qualitativo. Se antes ele era visto como subjetivo, hoje pode ser metrificado: é possível saber quantas vezes uma opinião foi expressa, quais palavras se repetem, como sentimentos se distribuem nos comentários. Isso fortalece a análise e permite cruzamentos antes inviáveis.
Outro ponto importante é a democratização. Ferramentas baseadas em IA tornam possível que pequenas e médias empresas também acessem análises sofisticadas, com custo reduzido. Modelos atuais compreendem diferentes idiomas e contextos culturais, ampliando ainda mais o alcance dessa tecnologia.
Olhando adiante, a tendência é que essas ferramentas se tornem mais acessíveis e integradas. Em breve, será comum que pesquisas tragam sugestões automáticas de temas emergentes, com insights dinâmicos e atualizações em tempo real. Ou seja, etamos diante de uma mudança estrutural. A inteligência artificial está transformando como ouvimos e interpretamos os consumidores. Estamos aprendendo a ouvir melhor – com mais precisão, velocidade e profundidade. E no fim, é disso que a boa pesquisa sempre tratou.
Michel Begio Sinhoretti, sócio-diretor da HSR Tech
Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
