Inovação

Ipsos: dados sintéticos têm tudo para turbinar os testes de produtos

Mas os dados sintéticos (artificiais) por mais que transformem, nunca serão humanos, adverte Nikolai Reynolds, líder de soluções globais de inovação em teste de produtos na Ipsos na Alemanha.

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.

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