Pesquisas com IA | recomendações técnicas

As inteligências artificiais já são, e serão cada vez mais, utilizadas por profissionais de pesquisa para diversas finalidades.  Entre as mais recorrentes estão:

¨     Mapeamento de Universos, segmentação e seleção amostral

¨     Automação de processos de geração, aplicação e processamento de questionários

¨     Monitoramento e gestão de painéis de respondentes

¨     Detecção de inconsistências e fraudes em todo o processo de pesquisa

¨     Identificação de padrões e tendências

¨     Análise de respostas a questões abertas e conteúdo de redes sociais (NLP)

¨     Desk Research, para coleta e interpretação de dados secundários

¨     Integração de dados de fontes diversas

¨     Geração de relatórios, tabelas, gráficos e dashboards

Qualquer que seja a aplicação, o processo de pesquisa deve adotar as recomendações técnicas, éticas e de qualidade indicados pelos manuais de referência internacionais e seguir as orientações do Código de Autorregulamentação da ABEP e ICC/Esomar.

1. TRANSPARÊNCIA E CONSENTIMENTO INFORMADO

• Informar explicitamente aos participantes sobre o uso de IA no processamento de dados da pesquisa;

• Obter consentimento específico quando a IA for utilizada para análise de dados pessoais ou sensíveis;

• Garantir que os respondentes compreendam como suas respostas serão processadas por sistemas automatizados.

2. QUALIDADE E VALIDAÇÃO DE DADOS

• Validar as respostas geradas ou processadas por IA através de revisão humana qualificada;

• Implementar mecanismos de detecção de vieses algorítmicos que possam comprometer a representatividade;

• Documentar as limitações conhecidas dos modelos de IA utilizados na coleta ou análise;

• Realizar testes de consistência e confiabilidade dos outputs gerados por IA.

3. PRIVACIDADE E PROTEÇÃO DE DADOS (LGPD)

• Assegurar que dados pessoais não sejam expostos a sistemas de IA de terceiros sem salvaguardas adequadas;

• Anonimizar ou pseudonimizar dados antes do processamento por IA quando tecnicamente viável;

• Estabelecer acordos de processamento de dados (DPA) com fornecedores de IA que especifiquem responsabilidades;

• Garantir o direito de exclusão e portabilidade dos dados conforme Art. 18 da LGPD.

4. METODOLOGIA E RIGOR CIENTÍFICO

• Documentar detalhadamente os prompts, parâmetros e configurações utilizados em ferramentas de IA;

• Manter registro de versões dos modelos de IA empregados para garantir reprodutibilidade;

• Complementar análises automatizadas com interpretação qualitativa de especialistas da área;

• Evitar dependência exclusiva de IA para decisões metodológicas críticas (ex: desenho amostral);

• Considerar o uso de agentes de IA que integram diversas ferramentas analíticas no caso de análises complexas.

5. IMPARCIALIDADE E GESTÃO DE VIESES

• Avaliar e mitigar vieses de gênero, raça, idade e outros fatores demográficos nos modelos utilizados;

• Avaliar, identificar e mitigar vieses políticos ou ideológicos reproduzidos pelas IAs a partir de dados coletados;

• Realizar auditorias regulares de equidade nos outputs gerados por IA;

• Demandar a triangulação de fontes no caso de pesquisas secundárias

• Reportar transparentemente quaisquer limitações ou vieses identificados nos relatórios de pesquisa.

6. RESPONSABILIDADE PROFISSIONAL

• Manter a supervisão humana especializada em todas as etapas críticas da pesquisa;

• Capacitar a equipe para compreender as capacidades e limitações das ferramentas de IA empregadas;

• Assumir responsabilidade total pelos resultados, independentemente do grau de automação utilizado;

• Declarar explicitamente o uso de IA nos relatórios e publicações derivadas da pesquisa.

RECOMENDAÇÕES TÉCNICAS - CUIDADOS COMPLEMENTARES

As inteligências artificiais têm características e competências distintas, e estão em constante desenvolvimento.

É recomendável se aprofundar, na medida do possível, no conhecimento de seus algoritmos, selecionar as IAs mais adequadas para cada tarefa e acompanhar sistematicamente o seu desenvolvimento, das demais opções e dessa nova tecnologia como um todo.

 

REFERÊNCIAS NORMATIVAS

Documento	Aplicação
Código ABEP	Princípios de conduta ética e profissional
ICC/ESOMAR Code	Padrões internacionais de pesquisa de mercado
LGPD (Lei 13.709/2018)	Proteção de dados pessoais e privacidade
ISO 20252:2019	Gestão da qualidade em pesquisa de mercado

Nota: Este documento deve ser revisado periodicamente para incorporar atualizações normativas e evolução tecnológica das ferramentas de IA.

Flavio Ferrari

05/02/2026