Que inteligência artificial tem sido o tema do momento, não há dúvidas. Há quem diga que vai roubar nossos empregos, que vai dominar o mundo estilo animatrix, e outros que acreditam que as ferramentas de IA ajudam e complementam o trabalho. Não importa qual lado você esteja, uma coisa é fato: a IA veio e não vai embora.

Na área de pesquisa e UX Research, eu costumo ser daquelas que acredita que a IA vem para impulsionar o nosso trabalho. Pode ser que algumas coisas mais manuais e automáticas do nosso trabalho no geral serão eliminadas, mas o que restar será elevado a uma potência extrema com a ajuda da inteligência artificial. Bem, tenho usado algumas ferramentas para o dia a dia de pesquisadora e posso dizer que, para algumas coisas, tem facilitado e aprimorado bastante. E esse texto é exatamente para compartilhar como tenho usado e de que maneira tem elevado meu potencial como pesquisadora.

Antes de seguirmos, acho que vale um disclaimer: não adianta fazer pesquisa com ferramentas de IA se não temos uma base sólida em pesquisa e metodologias. A ideia de usar essas ferramentas é complementar e auxiliar no processo. Exatamente por isso, é essencial que quem está dirigindo o processo entenda o início, o meio e o fim. Claro, ferramentas de IA podem auxiliar no entendimento desse processo, mas sem alguém que entenda as decisões de negócio específicas da sua empresa e as particularidades culturais do contexto dos pesquisados, ou não tenha um olhar crítico com rigor metodológico, fica mais difícil garantir uma entrega de pesquisa de qualidade.

A seguir compartilho 4 potenciais que vejo do uso de inteligência artificial no dia a dia de fazer pesquisa.

Processo de análise qualitativa:

Uma das coisas que a IA tem me facilitado bastante é o debriefing de pesquisas quali. Principalmente para quem gosta de ler uma transcrição bem feita, além de conseguir encontrar quotes mais facilmente, dependendo da ferramenta que você utiliza é possível interagir com ela como se criasse uma persona daquele cliente.

É aí que vem o poder da pesquisadora: saber como interagir e quais perguntas fazer. No final tem tudo a ver com como fazer um bom prompt. E claro, lembre-se que a maioria das ferramentas de IA são passíveis de falha, então é sempre bom fazer essas interações após rever a gravação ou logo após realização das entrevistas, de modo que você seja capaz de lapidar as respostas caso surja algo muito díspar do que você observou.

Entrega incremental para stakeholders:

Todo mundo sabe que nem sempre todas as pessoas envolvidas num projeto conseguem participar do dia a dia de entrevista - por mais que seja uma boa prática, acabam não conseguindo driblar outras demandas. Por nossa sorte, ferramentas de IA facilitam o processo de resumo das entrevistas de modo que isso se torna uma entrega a mais ao longo do processo do fazer da pesquisa.

Existem várias maneiras de fazer isso: em algumas ferramentas você pode criar templates prévios para uma entrevista com prompts já direcionados aos tópicos principais do seu roteiro. Então imaginemos que você vai fazer uma pesquisa sobre a preferência de marcas de chocolate e você dividiu o seu roteiro em blocos 1) atuação do cliente; 2) uso e consumo de doces no geral; 3) preferência de chocolate. Você pode deixar pré-definido que cada um desses blocos trará certas informações a partir de prompts escritos por você, de modo que esse template te retorna um resumo personalizado logo que você finaliza a entrevista.

Após a entrevista você pode copiar e enviar para seus stakeholders ou colocar no canal de slack designado àquela pesquisa. Claro, não se esqueça de lapidar e revisar o conteúdo antes!

Se você não tem acesso a ferramentas externas, que normalmente são pagas, é possível também fazer bastante coisa bacana com o Gemini. Recentemente o Google lançou o Take Notes no Meet, que pode ser usado para realizar transcrição e fazer resumo dos papos. Após uma entrevista, por exemplo, você pode ir no aplicativo do Gemini Advanced, puxar aquele arquivo de transcrição e solicitar um resumo baseado nos tópicos que você orientar via prompt! Acredito que o Copilot também tenha algo similar para quem usa o pacote Office.

Resumos para stakeholders é sempre uma boa prática, com ou sem IA (sempre legal incrementar as entregas e trazer o time para perto do cliente). Agora com o apoio de ferramentas de IA, vejo que meu processo de criação desses resumos acelerou, permitindo que eu invista mais tempo em outras atividades mais profundas, como o compilado de todas as análises.

Análise de sentimento em NPS e perguntas abertas:

Todo mundo sabe que fazer pergunta aberta em questionário é uma prática desaconselhada, usada em casos muito específicos por atrapalhar análises e porque pesquisa quantitativa é usada mais para validação de hipóteses. Mas… quem nunca se debruçou em taggeamento de respostas abertas ou precisou avaliar o sentimento geral de uma base a respeito de métricas de NPS? Se você já passou por isso então provavelmente já entendeu onde eu estou querendo chegar.

Com a chegada da IA ficou muito mais fácil fazer essas análises, principalmente com o apoio de ferramentas internas dos pacotes - tanto o Gemini no Gsuite como o Copilot no Office. Diretamente do seu Excel ou Sheets, você pode realizar um prompt robusto para análise de detratores e promotores e seus principais tópicos. Uma boa prática após analisar NPS dessa maneira é conversar com o time de atendimento ao cliente para bater os principais tópicos que surgem em atendimento e garantir que não há desalinhamento com o dia a dia do que é vivenciado na empresa.

IA como um colega de trabalho:

No final do dia, você também consegue coletar feedbacks rápidos como “como modelar essa pergunta para que não transpareça XYZ”, e discutir possíveis aprimoramentos em questionários com perguntas mais sensíveis e complexas.

Para pesquisadoras que não estão inseridas em um time de pesquisa, ou se você é a única pessoa da nossa área técnica na sua empresa, é uma ótima ferramenta para aprender e implementar melhorias rápidas quando surgirem dúvidas ou se você quiser validar melhor a sua forma de perguntar ou realizar roteiros por exemplo.

Mas claro, se suas dúvidas forem sobre o negócio e sobre qual decisão o time demandante precisa tomar com a sua pesquisa, o papo tem que ser diretamente com o pessoal de produto real oficial mesmo!

Boas práticas quando trabalhar com IA:

• Lembre-se sempre de se certificar que a ferramenta que você está usando é homologada pela sua empresa e que você não está copiando e colando dados sensíveis e jogando no ChatGPT.

• Nem tudo é IA. Pense nas ferramentas de IA como apoio que você tem no dia a dia, quando tem que lidar com a celeridade demandada da sua pesquisa sem perder a qualidade da sua entrega. Pense nas coisas positivas que traz para o seu fazer da pesquisa. Você não precisa gastar tempo mais com transcrição de pesquisa, e isso é uma coisa boa. Você pode investir tempo e energia em outras partes estratégicas do fazer e entregar da pesquisa.

E você? Já tem usado IA no seu dia a dia? Quais outros potenciais você vê para essas ferramentas no dia a dia do mundo de UX Research e pesquisa?