Como a IA está mudando o comportamento do consumidor? No fundo, em três pontos: a busca, a descoberta de novos produtos e a confiança. Para as agências, isso tem uma consequência incômoda. Métodos de insight baseados em estudos anuais e segmentos demográficos ficam para trás em relação a um comportamento que não para de mudar.
Ao mesmo tempo, a IA está mudando os próprios estrategistas. Segundo o relatório “The Future of Strategy 2026”, da WARC, a adoção da IA é a maior mudança na função de estratégia. Cerca de 56% dos estrategistas ouvidos, a maioria deles em agências, apontam a substituição de funções de estratégia pela IA como a maior ameaça esperada – 15 pontos percentuais a mais do que no ano anterior. E, ainda assim, 66% veem motivos claros para otimismo.
Como a IA está mudando a forma como os consumidores se comportam?
Os estrategistas devem ficar de olho em três mudanças – não como leis da natureza, mas como hipóteses que se manifestam de forma diferente em cada categoria e que você deve testar com os seus próprios dados.
1. Da consulta de busca à pergunta
Em vez de digitar três palavras-chave e comparar dez links, as pessoas fazem cada vez mais perguntas inteiras a assistentes de IA – e recebem uma resposta com algumas recomendações. A seleção da shortlist passa do consumidor para a máquina. As marcas que não aparecem nessas respostas saem do conjunto de consideração antes mesmo de a comparação começar.
2. De buscar a ser servido
Os feeds do TikTok, do Instagram ou do YouTube são curados por algoritmos de recomendação, não por amigos. Os produtos são descobertos sem que ninguém os procure. Os impulsos de compra surgem em seções de comentários e vídeos de creators – em público e, portanto, observáveis.
3. Da confiança no conteúdo à confiança nas pessoas
Quanto mais conteúdo polido e genérico a IA produz, mais peso têm as vozes reconhecidamente reais: avaliações, relatos em primeira mão, creators com ponto de vista. A comunicação de marca que soa como todo o resto se perde no ruído de fundo.
Para cada disciplina, isso significa algo diferente. As agências de mídia precisam entender onde a shortlist é montada, antes mesmo de uma exposição a anúncio ser possível. As agências criativas precisam entregar trabalhos que soem reconhecidamente como pessoas, não como a média. As agências de CRM lidam com clientes mal-acostumados pelos algoritmos, que descartam newsletters genéricas mais rápido do que nunca. As agências de PR e de influenciadores ganham peso porque vozes confiáveis se tornam mais valiosas – desde que escolham essas vozes pela ressonância genuína, e não só pelo alcance.
Por que os métodos clássicos de insight não bastam mais?
Porque são lentos demais e distantes demais. Um estudo anual tira uma foto de um comportamento que já está mudando durante o trabalho de campo. Segmentos demográficos descrevem quem alguém é, mas não como essa pessoa decide hoje – tendo como conselheiros um chatbot, um creator e três seções de comentários.
Há ainda uma questão de método. Pesquisas medem o que as pessoas dizem sobre o próprio comportamento quando são perguntadas. As conversas públicas mostram o que elas expressam quando ninguém pergunta: em comentários, avaliações, fóruns. Os dois têm seu lugar, mas o segundo fica mais perto do momento da decisão.
A ilusão dos dados: por que mais dados não significam mais compreensão
Aqui há uma armadilha que cresce com a IA. O chamado efeito de ilusão de dados descreve a tendência de inferir uma compreensão profunda a partir de um grande volume de dados. Quanto mais curvas, clusters e dashboards na mesa, mais confiante a equipe se sente – independentemente de realmente entender as pessoas por trás deles.
A IA amplifica o efeito. Ela resume enormes quantidades de dados em três frases convincentes. Se essas frases estão certas, muitas vezes já não dá para rastrear. Mas um padrão não é uma explicação. Os dados revelam padrões, mas não são capazes de definir a humanidade.
A WARC tira a consequência para a disciplina: o valor está no julgamento, em saber quais perguntas valem a pena e em entender as pessoas por trás dos conjuntos de dados. Nenhum resumo faz isso por você.
Trabalho de insight antigo e novo em comparação
| Dimensão | Trabalho de insight clássico | Trabalho de insight na era da IA |
|---|---|---|
| Fonte | Pesquisas, painéis, estudos anuais | Conversas públicas, conteúdo e anúncios de concorrentes, complementados por pesquisas |
| Ritmo | Anual ou por projeto | Contínuo, com checkpoints fixos |
| Unidade | Segmentos demográficos | Personas com motivações e tensões |
| Evidência | Percentuais agregados | Cada afirmação rastreável até posts reais |
| Papel da IA | Quase ausente | Coletar, agrupar, resumir |
| Papel do estrategista | Levantar e preparar dados | Fazer perguntas, conferir, interpretar, decidir |
Como as agências reconstroem o trabalho de insight?
- Faça uma auditoria das suas fontes. Em que dados se baseiam suas personas e posicionamentos atuais? Qual a idade deles? Quem os conferiu pela última vez?
- Faça das conversas públicas uma fonte permanente. Comentários, avaliações, conteúdo de creators e anúncios de concorrentes da categoria devem estar em toda base de insight.
- Teste as três mudanças. Pergunte de forma específica: como as pessoas dessa categoria descobrem produtos? Que papel têm os assistentes de IA e os creators? Em quem elas confiam?
- Instale um ônus da prova. Nenhuma conclusão da IA entra no documento de estratégia sem que alguém tenha visto os posts por trás dela.
- Mude o ritmo. Não abandone o estudo anual, mas acrescente uma checagem mensal de insight com perguntas claras.
- Libere os estrategistas da coleta de dados. A IA pode assumir a coleta, a triagem e o resumo. O tempo ganho pertence à interpretação e às conversas com o cliente.
A IA vai substituir os estrategistas?
A preocupação é real, como mostram os números da WARC. O contra-argumento ainda é mais forte: a IA substitui a coleta de dados, não o julgamento. Quando o comportamento do consumidor muda mais rápido, cresce a necessidade de pessoas capazes de interpretar padrões, conviver com contradições e extrair uma direção delas.
As agências independentes podem até transformar isso em vantagem. Em geral, elas reconstroem processos mais rápido do que grandes redes com estruturas enraizadas – desde que tenham acesso a dados comparáveis. É para isso que a plataforma Defy foi feita: no Defy Monitor, cada conclusão da IA pode ser rastreada até os posts reais publicados por trás dela, e a estratégia nasce do que públicos e concorrentes realmente publicam, não de pesquisas.
O que isso significa para a sua próxima apresentação ao cliente?
Troque uma frase como “O público-alvo tem de 25 a 45 anos, é urbano e digitalmente conectado” por três citações reais de conversas públicas que mostrem o que essas pessoas têm na cabeça agora. Acrescente onde elas descobrem produtos e em quem confiam no caminho. O cliente não vai perguntar sobre o tamanho da amostra, mas sobre o próximo passo. E é exatamente aí que a estratégia começa.
