O uso de inteligência artificial (IA) no marketing vai muito além da criação de textos, imagens e vídeos. Um dos campos mais promissores e ainda pouco visível é o dos dados sintéticos, aplicados em pesquisa de mercado, desenvolvimento de produtos e inteligência competitiva.
Dados sintéticos são simulações estatísticas geradas por IA que representam comportamentos e atributos de uma população, sem copiar informações reais. Eles preservam correlações e variáveis relevantes, criando um “espelho” do mundo real que acelera descobertas, reduz custos e mitiga riscos de privacidade, refere o mundo do marketing.
Segundo a Gartner, até 60% dos líderes podem enfrentar falhas críticas no uso desses dados até 2027 devido à falta de governança e critérios de validação. A McKinsey estima que até 75% das empresas utilizarão IA generativa para gerar dados sintéticos até 2026, contra menos de 5% em 2023.
Na prática, os dados sintéticos permitem pré-testes de questionários, simulações de comportamento de consumo e criação de personas digitais para testar mensagens, scripts de vendas e experiências de cliente. O processo reduz o tempo de pesquisa de meses para dias, mas não substitui o olhar humano na validação estatística e análise crítica.
Especialistas alertam para riscos como “model collapse”, quando a repetição do uso de dados sintéticos degrada a qualidade das informações, e reidentificação de padrões sensíveis, reforçando a necessidade de governança e ética no uso dessas tecnologias.
