TL; DR: A IA ajuda a identificar as necessidades dos clientes por meio de três capacidades interligadas: classificação e análise de sentimentos baseadas em PNL (Processamento de Linguagem Natural) de grandes volumes de feedback; modelos de linguagem robustos que identificam necessidades primárias e secundárias com mais precisão do que analistas especializados (um estudo do MIT Sloan de 2025 constatou que modelos otimizados detectaram 100% das necessidades primárias dos clientes, contra 87.5% para analistas humanos); e Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que permite à IA acessar documentos adicionais quando os dados de treinamento são insuficientes. O próximo nível de interesse reside na combinação de IA ativa e avatares de IA, que abre possibilidades para profissionais de marketing e vendedores de IA treinados especificamente para analisar necessidades. Este artigo explora o que a IA pode e não pode fazer na análise das necessidades dos clientes e qual o papel dos humanos nesse processo.
Falar sobre como as ferramentas modernas de IA são projetadas para libertar as pessoas do trabalho rotineiro já se tornou um clichê. Os exemplos geralmente incluem classificar e-mails e mensagens, destacar trechos importantes de texto, personalizar mensagens padrão, construir "pirâmides de fornecedores", monitorar o desempenho em tempo real e assim por diante. Sejamos honestos: tudo isso se tornou banal.
É muito mais interessante analisar as tarefas que pertencem à categoria condicional de “rotina criativa”. O nome pode soar paradoxal, mas descreve a situação perfeitamente. Analisar o que os clientes realmente desejam é exatamente uma dessas tarefas. É uma das tarefas mais valiosas nos negócios, exigindo compreensão da natureza humana, experiência, intuição e habilidades interpessoais genuínas. Também envolve uma enorme quantidade de trabalho analítico, exaustivo e tedioso, que inclui o estudo de milhares (ou até dezenas de milhares) de entrevistas com clientes, conversas de vendas, avaliações, opiniões, comentários e solicitações. Fica claro o quanto o sucesso de um produto ou serviço depende da qualidade desse trabalho: se ele “atingirá o objetivo” ou simplesmente acumulará poeira na prateleira.
Quem disse o quê - e como disseram?
À primeira vista, o que a inteligência artificial pode oferecer em uma questão tão profundamente humana? Felizmente, muita coisa. Por exemplo, uma classificação incrivelmente precisa. Moderna Ferramentas de análise de IA que utilizam Processamento de Linguagem Natural (PLN) podem classificar e organizar milhares de avaliações, comentários, solicitações de suporte e outros feedbacks de clientes em tópicos.
O resultado: dados classificados em categorias com exatamente o nível de detalhe que um profissional de marketing precisa: desde o simples “70% dos clientes estão bastante satisfeitos com o serviço, 30% estão bastante insatisfeitos” até “clientes reclamando da configuração complicada – 21%”, “clientes que querem comprar o produto na cor vermelha – 17%”, “líderes empresariais interessados no serviço – 6%”, “homens que recusaram a garantia estendida – 55%”, e assim por diante.
A IA é auxiliada na realização dessa classificação complexa, entre outras coisas, pela Análise de Sentimentos. A ferramenta determina a coloração emocional do texto e pode dividir as mensagens em grupos "positivos" e "negativos" ou usar categorias mais específicas: "prazer", "irritação", "alegria", "raiva", "decepção", "satisfação", "indiferença" e outras.
Será mesmo necessário mencionar que a IA consegue fazer tudo isso enquanto monitora a chegada de novas informações em tempo real? Provavelmente não, mas esclarecemos por precaução.
O que se esconde por trás das palavras?
A classificação mais inteligente, que também "lê" emoções, ainda não responde à pergunta principal: "O que o cliente realmente quer?" O problema é que as palavras de um cliente muitas vezes não refletem seus desejos. Não porque estejam tentando enganar alguém, mas simplesmente porque é assim que a natureza humana funciona.
Eis o exemplo mais simples: a solicitação “Comprar uma vara de pesca”. A classificação por IA a colocará na pasta “Clientes que querem comprar uma vara de pesca”. Mas, na realidade, a pessoa não quer a vara em si. Ela quer pescar! Ou, de forma mais ampla, ir pescar. Ou talvez queira dar um presente a alguém. Em qualquer caso, a probabilidade de ela realmente querer a vara de pesca como um objeto em si é extremamente baixa.
O trabalho do profissional de marketing é entender, calcular e sentir os verdadeiros motivos ocultos por trás das palavras do cliente. E esses motivos geralmente são muito mais complexos do que no exemplo acima.
Se você trabalha da maneira tradicional, precisa ler e analisar as mensagens dos clientes manualmente – mesmo que elas já tenham sido cuidadosamente classificadas por IA. E isso se torna rotina. Seria ótimo se a inteligência artificial pudesse ir além da classificação e realmente entender o que está oculto por trás dos desejos do cliente. E (sonhos se tornam realidade!) ela já aprendeu a fazer exatamente isso.
Estamos falando de soluções de IA baseadas em grandes modelos de linguagem (LLM) que passaram por ajuste fino, ou seja, ajuste fino supervisionado. Eles foram treinados adicionalmente com exemplos de entrevistas com clientes, avaliações e comentários que já haviam sido analisados por especialistas humanos.
Em geral, isso não exige quantidades enormes de dados. No Estudo MIT Sloan de 2025Aproximadamente mil exemplos foram suficientes. O modelo analisou o feedback de compradores de verniz para madeira e identificou 100% das necessidades primárias dos clientes (oito no total) e 30 necessidades secundárias. Analistas profissionais identificaram 87.5% das necessidades primárias – deixando de fora uma das oito.
O modelo demonstrou a mesma alta qualidade de análise em outras categorias de produtos e serviços também.
Um exemplo clássico: quando um cliente reclamou da bateria do smartphone, a IA concluiu corretamente que a real necessidade era de "uso prolongado e ininterrupto fora de casa". Essa informação amplia imediatamente as capacidades do vendedor, que pode recomendar um carregador portátil e dispositivos similares.
Se o modelo não tiver dados suficientes, a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) entra em ação – geração com recuperação aumentada. A IA obtém acesso a fontes adicionais (seus documentos, sites, bases de conhecimento) e as utiliza no processo de análise.
Profissionais de marketing e vendas com IA
Ao que tudo indica, o assunto está encerrado. Mas decidimos ir um passo além e perguntar: como as informações sobre as necessidades dos clientes, obtidas com o auxílio da IA, serão utilizadas na prática?
Hoje, a resposta já não é tão óbvia como era há cinco anos. Duas tecnologias em rápido desenvolvimento (com o segmento de avatares de IA, por si só, projetado para atingir $ 5.93 bilhões até 2032) surgiram e estão diretamente relacionadas ao nosso tema:
- Agentic AI – o que possibilita a criação de agentes de IA autônomos capazes de planejar e executar ações sequenciais complexas.
- Avatares de IA - “Humanos digitais” realistas que usam expressões faciais, gestos, entonação e olham as pessoas nos olhos sem desencadear o efeito vale misterioso.
A combinação dessas duas tecnologias abre possibilidades incríveis. Por exemplo, Companhias Aéreas de ScootA Air Canada, subsidiária da Singapore Airlines, já utiliza realidade estendida (XR) e inteligência artificial generativa em um simulador para treinar sua tripulação de cabine. Os passageiros digitais representam crianças mimadas, pessoas que trocam de assento sem permissão, passageiros embriagados e outros clientes "difíceis".
Outro caso marcante é Parceria de Pesquisa, que cria avatares de IA com base em histórias reais de pacientes. Esses “pacientes digitais” contam a médicos e pesquisadores sobre seus problemas e experiências quando o contato direto é impossível por algum motivo.
Você consegue imaginar as oportunidades que a combinação de IA com agentes e avatares de IA abre para os negócios? A inteligência artificial em forma humana desperta uma... resposta muito mais forte Por que não usar dados precisos sobre as necessidades dos clientes em vez de um chatbot impessoal?
As mesmas tecnologias possibilitam treinar profissionais de marketing com inteligência artificial que entrevistarão clientes e coletarão ainda mais dados para análise.
Análise Criativa e Formação Especializada
Então, o que as tecnologias modernas de IA nos proporcionam em última análise?
A inteligência artificial pode classificar cuidadosamente as avaliações dos clientes por dezenas de parâmetros e identificar desejos e necessidades reais. Com base nesses dados, é possível treinar agentes de IA com uma interface semelhante à humana (avatares de IA), que serão capazes tanto de vender produtos e serviços quanto de se comunicar com os clientes para coletar novos dados.
Uma questão lógica surge: onde o ser humano se encaixa nesse sistema? Como isso se alinha com o princípio da participação humana no processo? Será que vendedores e profissionais de marketing... perdem seus empregos sob a pressão de agentes de IA treinados por eles e vestidos com avatares de IA atraentes?
Não se preocupe – eles não vão.
Para os profissionais de marketing, resta a parte mais interessante: a análise criativa dos dados após o processamento por IA. Não importa o quão precisa e rápida seja a inteligência artificial, uma análise verdadeiramente eficaz é essencial. profundo entendimento das pessoas Ao nível dos profissionais de marketing experientes, ainda é inatingível. Ainda não se chegou ao ponto de formular táticas e estratégias de marketing. Muita coisa nesse processo depende de fenômenos difíceis de algoritmizar.
Os profissionais de marketing são os especialistas que devem selecionar dados de qualidade para o ajuste fino e o treinamento controlado. Dado o ritmo acelerado das mudanças, esses sistemas de IA precisam ser retreinados e atualizados regularmente.
Quanto aos vendedores, eles também estão se saindo bem. Sempre haverá clientes com necessidades complexas e interessantes que somente um vendedor experiente, com inteligência biológica, pode realmente compreender.
Portanto, por mais que a IA nos ajude, sempre haverá muito trabalho a ser feito com base no princípio de "pessoas para pessoas".
E aqui, talvez, possamos pôr um fim a isso.
