Mais uma revolução! Essa frase não nos surpreende mais, dado o que vivenciamos nos últimos anos. Contudo, a evolução da Inteligência Artificial (IA) promove dualidades nas avaliações de muitos profissionais de várias áreas. Essa dualidade pode ser associada à metáfora de Gilberto Gil em “A novidade”: “a novidade veio lá da praia na qualidade rara de sereia”. A qualidade da IA é rara, assim como a sereia. Tanto no caso da sereia quanto da IA, a dualidade entre encanto e assombro está presente.
As primeiras pesquisas sobre IA surgiram nos anos 1950, gerando debates intensos no campo da ciência. As evoluções tecnológicas — lentas no início e velozes nos últimos anos — reduziram a intensidade desses embates. Diversas soluções de IA surgiram na última década. Entusiastas de tecnologia e consumidores, maravilhados, celebraram os avanços. Mas foi com o lançamento oficial do ChatGPT (OpenAI), em novembro de 2022, que a IA se popularizou amplamente.
É o fim dos debates sobre IA? De forma alguma! Além dos embates entre entusiastas e céticos, o campo científico discute a distinção entre Inteligência Artificial e Consciência Artificial (CA). Muitos que aceitam a primeira não acreditam na segunda. A inteligência é uma performance; a consciência é o conhecimento e a compreensão do mundo que nos cerca. Seria possível o surgimento da CA?
De forma geral, a IA impactou os mercados de comunicação e administração. Tanto na busca de informações quanto no uso de agentes, a IA quebrou paradigmas e mexeu com estruturas. No segmento de pesquisas de opinião e de mercado, o impacto já é extraordinário — e promete ser ainda maior nos próximos anos.
Desde seu início nos EUA, os processos de pesquisa sofreram transformações metodológicas e tecnológicas. O grande pontapé inicial (que não deve perder relevância) foi a associação entre estatísticas e ciências sociais no início do século XX. Em seguida, vieram: os estudos da Escola de Chicago sobre “Ecologia Humana” nos anos 1930; os monitoramentos eleitorais da mesma década; os estudos acadêmicos com sofisticação metodológica (quantitativa e qualitativa); o surgimento dos censos; e a popularização dos métodos nos anos 1960.
Mais recentemente, nos anos que antecederam a revolução tecnológica, evoluções paulatinas surgiram: leitores de cartões que eliminaram processos de digitação; softwares estatísticos que reduzem o trabalho de análises multivariadas; softwares de análise de dados qualitativos; os primeiros palmtops, seguidos por ferramentas tecnológicas de aplicação de questionários e pesquisas online.
Tudo isso facilitou muito o trabalho dos pesquisadores. A IA surge com ainda mais facilitadores — e promete outros: prompts exclusivos para o segmento, criação de questionários e roteiros, entrevistas em profundidade aplicadas por robôs, produção de bancos de dados sintéticos com metodologias de séries temporais, relatórios e análises estatísticas.
A discussão em voga se concentra na empregabilidade: quais cargos resistirão? Mas uma outra discussão é necessária: a sagacidade de um pesquisador “raiz” — com habilidades que unem sociologia, estatística (quantitativa) e linguística/semiótica (qualitativa) — que aplica conhecimento, consciência e experiência com o auxílio da IA, pode ser facilmente substituída?
A revolução tecnológica, com seus facilitadores de extração de dados, promoveu o surgimento de novas empresas de pesquisa. Muitas delas se apresentam como um diferencial tecnológico, mas sem fundamentos científicos sólidos. Com a IA, surgirão outras tantas. Mas uma “profecia” acadêmica de escolas de negócios norte-americanas, feita no início dos anos 2000, se confirma a cada dia: com o tempo, as tecnologias não serão o diferencial — mas sim quem melhor as opera.
A lupa sociológica sempre fará a diferença em processos de pesquisa e ganha potência com a IA.
