Por Roberta Prescott
O uso de dados sintéticos na pesquisa de mercado tem tudo para aumentar a agilidade e o teste de produtos. Isso porque há uma projeção de que os dados sintéticos tragam uma economia de custos de 20 a 60% e a redução do tempo de desenvolvimento, conforme explicou Nikolai Reynolds, líder de soluções globais de inovação em teste de produtos na Ipsos na Alemanha, ao participar do evento “E se a inovação não tivesse limites?”, organizado pela área de Estudos de Inovação da Ipsos Brasil, na quarta-feira, 9/4.
O evento debateu como a inteligência artificial (IA) está transformando a forma como criamos, testamos e lançamos novos produtos; como gerar inovações de produtos mais bem-sucedidas por meio de modelos de IA alimentados por dados humanos; e o poder de dados sintéticos para otimizar pesquisas e análises de subgrupos.
“Dados sintéticos são dados gerados artificialmente com base em dados brutos. Existem muitas definições, muitas maneiras de descrevê-los, mas acho que essa é uma terminologia simples do que são dados sintéticos. Por que queremos incorporar isso na pesquisa? Bem, porque há benefícios, como de criar coisas mais rápidas, mais eficientes e mais ágeis. Agora, quando pensamos em dados sintéticos, existem diferentes maneiras de produzi-los”, explicou o especialista.
Os dados sintéticos oferecem uma variedade de aplicações, incluindo aumento de dados (data augmentation),imputação e fusão de dados, agentes de inteligência artificial generativa e robôs pessoais e dados sintéticos completos. Segundo Nikolai Reynolds, esta modelagem de geração de dados não é um conceito necessariamente novo. “Isso tem sido feito com muita frequência na tarefa de pesquisa, onde você tem, por exemplo, valores ausentes no nível do respondente e tenta entender quais são os valores ausentes ou usa diferentes fontes de dados, o que é frequentemente feito em testes de produto em estágio inicial”, detalhou.
“Com a abordagem correta, os dados sintéticos têm tudo para turbinar os testes de produtos”, ressaltou Reynolds.
Ainda que dados sintéticos estejam transformando o setor de pesquisa de mercado, é óbvio que eles nunca serão humanos, reforçou Reynolds, explicando que eles têm sido usados para aumentar a agilidade e os testes de produtos e obter insights mais ricos sobre populações de difícil acesso para melhores conexões de produtos e melhores resultados de negócios.
O uso de dados sintéticos e de inteligência artificial na área de testes de produtos tem sido focado para situações quando é necessário, por exemplo, reduzir os protótipos ou para endereçar grupos específicos. “Quando pensamos sobre esses tamanhos de amostras de custos e quanto tempo leva para desenvolver um produto, a ideia é naturalmente pensar em como os dados sintéticos específicos podem ajudar a reduzir a amostra do produto para criar eficiências”, disse.
Dados sintéticos funcionam? De acordo com Nikolai Reynolds, a mesma decisão de negócio foi tomada em 95% dos casos, enquanto a qualidade dos exemplos/testes foi essencial e amostras aumentadas trouxeram percepções mais nítidas sobre os subgrupos. “Quando pensamos no processo de inovação, podemos usar a IA para otimizar o processo e garantir que o desenvolvimento seja acelerado”, disse, apontando para a necessidade de abordagens de segurança.
