Acessar alguns tipos de usuários é muito difícil. Recrutar custa, pesquisar exige tempo e, em muitos contextos, as mesmas pessoas acabam sendo acionadas repetidamente por diferentes áreas da empresa.
Quando novas perguntas surgem, uma nova pesquisa começa. A área de Produto investiga uma nova funcionalidade, o Marketing precisa testar campanhas, a Estratégia quer avaliar uma nova oferta ou o UX busca compreender se uma jornada está adequada.
Mas será que precisamos reaprender sobre o mesmo grupo de usuário a cada nova interação? É nesse espaço que as personas sintéticas começam a se tornar interessantes para os negócios.
Não se trata de substituir pessoas por IA
Personas sintéticas são representações de usuários construídas com apoio de inteligência artificial e fundamentadas em dados sobre determinado público, contexto e comportamento. Diferentemente de uma persona tradicional, elas podem ser consultadas: diferentes áreas podem fazer novas perguntas, explorar cenários e levantar hipóteses a partir de uma base de conhecimento já construída.
O ganho, portanto, não está necessariamente em pesquisar menos, mas em reutilizar melhor aquilo que a empresa já aprendeu. Uma mesma inteligência sobre determinado público pode apoiar perguntas de Produto, Marketing, Tecnologia, Estratégia ou UX, reduzindo a necessidade de começar do zero a cada nova demanda.
E existe uma razão econômica para esse interesse. Um estudo publicado em 2026 nos Proceedings of the Design Society comparou participantes humanos e sintéticos em uma pesquisa de Discovery com professores. A pesquisa com 38 participantes humanos ocorreu ao longo de oito semanas. A simulação com 38 participantes sintéticos levou menos de uma hora.
A diferença de tempo é significativa. Mas ela não demonstra que os dois grupos sejam equivalentes. É nesse ponto que a discussão fica mais interessante.
Velocidade não significa equivalência
No mesmo estudo, os participantes sintéticos apresentaram maior proximidade com as respostas humanas em questões abertas. Já em perguntas semiabertas e fechadas, os pesquisadores encontraram divergências relevantes.
Em alguns casos, participantes sintéticos não identificaram barreiras relatadas pelos professores reais e produziram respostas menos diversas. Isso nos coloca diante de uma distinção importante.
Uma resposta plausível não é necessariamente uma evidência confiável.
Modelos de IA já conseguem assumir perfis e produzir respostas bastante convincentes. O desafio deixa de ser simplesmente criar uma persona capaz de responder e passa a ser compreender até onde podemos confiar naquela resposta para apoiar determinada decisão.
Para isso, importa saber de onde vieram os dados que constituem a persona, para quais contextos eles são válidos e como aquela representação se comporta quando confrontada com evidências reais.
É aqui que tecnologia deixa de ser suficiente.
Pesquisa, método e calibração são o que podem transformar uma simulação convincente em um instrumento útil para apoiar decisões.
Sintético ou humano?
Uma das discussões mais interessantes sobre personas sintéticas está na relação entre esses dois tipos de pesquisa. Participantes sintéticos podem permitir que uma organização explore rapidamente possibilidades, confronte alternativas, identifique possíveis objeções e formule hipóteses antes de levar determinadas perguntas ao campo.
Isso não torna a pesquisa com pessoas menos importante. Pode tornar mais criteriosa a decisão sobre quando precisamos voltar a elas e o que realmente precisamos investigar.
À medida que aumentam o risco, o impacto ou a incerteza de uma decisão, a necessidade de confrontar hipóteses com evidências produzidas com pessoas reais também se torna mais relevante. Em vez de pensar em uma substituição, podemos começar a imaginar um ciclo contínuo de interação com usuários reais, que amplie as informações já capturadas e alimente o desenvolvimento e a evolução das personas sintéticas.
Nesse modelo, o sintético não encerra a pesquisa. Ele ocupa o espaço entre diferentes ciclos de investigação.
Conhecimento sobre usuários como ativo
Acreditamos que essa seja a mudança mais interessante trazida pelas personas sintéticas.
Em vez de pensar na pesquisa apenas como algo realizado para responder a uma decisão específica, podemos começar a pensar no conhecimento produzido sobre usuários como um ativo vivo da organização: reutilizável, compartilhável e continuamente enriquecido.
Cada novo contato com pessoas reais pode alimentar essa inteligência. A cada nova pergunta feita a ela pode revelar aquilo que ainda não sabemos e precisa voltar ao campo. Isso muda também a forma como tratamos a tecnologia no desenvolvimento da pesquisa.
Na Ideativo, olhamos para personas sintéticas menos como um novo artefato de IA e mais como uma questão de estratégia de pesquisa: quais evidências sustentam essa representação, para quais decisões ela pode ser utilizada e quais critérios indicam a necessidade de voltar ao campo.
Porque o potencial das personas sintéticas não está apenas em criar pessoas artificiais, mas em transformar o conhecimento sobre usuários reais em uma inteligência compartilhada, viva e disponível para toda a organização.
Vocês já estão experimentando personas sintéticas ou discutindo como elas poderiam entrar nos processos de pesquisa e tomada de decisão?
Esse é um tema que estamos investigando na Ideativo e queremos ampliar essa conversa com outras empresas e profissionais.
