Investir em pesquisa UX ainda é um desafio para muitas empresas por precisar de tempo e recursos, muitas vezes não disponíveis ou prioritários dependendo do momento do negócio.

A boa notícia é que com o advento da IA,  agora é possível escalar a pesquisa UX e integrar métodos distintos, como os focados em dados, ou os que visam o entendimento das necessidades específicas dos usuários, que só conseguimos obter, por exemplo, através de entrevistas em profundidade ou grupos focais.

Tradicionalmente, quando falamos em pesquisa com usuários, temos duas abordagens mais presentes, conversar com as pessoas, por meio de entrevistas, ou olhar para dados quantitativos, através de questionários, dashboards e CRM (Customer Relationship Management), a “Gestão de Relacionamento com o Cliente”, além de outros sistemas, para entender suas necessidades e comportamentos.

O primeiro caminho é mais aprofundado e também mais lento. O segundo é rápido, porém mais focado em quantidade do que qualidade, geralmente respondendo mais a “quanto”, sem compreender muito o “porquê”. Nesse cenário, a pesquisa com IA aparece como uma alternativa viável e escalável para unir os métodos qualitativos e quantitativos de pesquisa UX.

Impactos da pesquisa com IA nos produtos digitais

Com o uso da IA, agora podemos validar ideias com agilidade, escalar a análise de dados e, ainda assim, manter a qualidade da pesquisa UX. Ou seja, conseguimos entender os “porquês”, os “como” e os “quantos” em uma mesma pesquisa, analisando um volume muito maior de dados.

Se antes ouvíamos cinco pessoas em profundidade, hoje conseguimos ouvir 100, 200, 1000 usuários, mantendo o mesmo nível de qualidade e consumindo muito menos tempo, fazendo pesquisa com IA. 

Ao invés de depender apenas de entrevistas e análises manuais, passamos a usar formulários mais abertos, perguntas qualitativas em escala, e ferramentas que nos ajudam a interpretar padrões, sentimentos e necessidades. E o mais importante, sem comprometer a qualidade da informação. Os principais ganhos dessa abordagem são:

1. Validação de hipóteses com profundidade e assertividade

A união entre dados obtidos com pesquisa quantitativa e qualitativa permite enxergar tanto o que, e o porquê. E com o apoio da IA conseguimos organizar, conectar e traduzir grandes volumes de dados com precisão. Como mais usuários ouvidos, de maneira rápida e estruturada, garantimos assertividade, sem abrir mão da profundidade. 

2. Insights de pesquisa mais rápidos e acionáveis

A pesquisa UX com o apoio da IA deixa de ser uma entrega pontual, e passa a  ser uma base de conhecimento de fácil acesso. A criação de dashboards dinâmicos e análises em tempo real, alimentados por IA, permitem identificar padrões, antecipar riscos e aproveitar oportunidades com mais agilidade.

3. Pesquisa integrada à operação do negócio

A possibilidade de ganhar volume e contexto de forma mais rápida, possibilita a continuidade da pesquisa ao longo do ciclo de vida do produto. O conhecimento não se perde e pode ser constantemente atualizado, mantendo os times alinhados com as necessidades reais dos usuários.

Case Polícia Militar de Santa Catarina (PMSC) de Pesquisa com IA 

Nosso objetivo no case da Polícia Militar de Santa Catarina (PMSC) era reestruturar o aplicativo, pensando em melhorar as funcionalidades existentes, bem como projetar novas funcionalidades. Para isso era fundamental entendermos quais eram as necessidades dos usuários e como e em que contexto faria sentido utilizar o produto.

Por ser um aplicativo voltado para toda a população do estado de Santa Catarina, trabalhar apenas com uma amostra qualitativa pequena não traria a representatividade necessária. Além disso, o tempo para execução era curto, o escopo da pesquisa precisava ser enxuto e havia alta expectativa por entregas bem embasadas.

Nesse caso, estruturamos a pesquisa nessa abordagem combinada, otimizada através do apoio da inteligência artificial. Em um escopo com uma pesquisa em profundidade tradicional, provavelmente teríamos tempo de entrevistar 8-10 pessoas e dessa forma conseguimos alcançar aproximadamente 1500 respostas abertas por meio de formulários digitais e redes sociais, alcançando diferentes perfis da população com agilidade e profundidade.

Para analisar esse volume de forma eficiente, utilizamos IA para identificar padrões, temas recorrentes e sentimentos. Como resultado conseguimos uma validação consistente, embasada em um bom volume de respostas, representando todos os perfis e entregue rapidamente.

Essa estratégia mostrou como a união entre escala, profundidade e tecnologia é capaz de tornar a pesquisa mais relevante, viável e estratégica mesmo em contextos complexos e limitação de tempo e recursos. Saiba mais sobre o case PMSC no ebook Cases de Design de Produto 2. 

Pesquisa com IA para tomar decisões embasadas de forma rápida e com qualidade

A pesquisa com usuários não precisa ser demorada, complicada ou distante da realidade. Com o apoio da inteligência artificial, ficou mais fácil integrar a pesquisa ao processo de desenvolvimento de produtos digitais, de forma rápida e estratégica. 

Para as empresas que não faziam pesquisa por falta de recursos ou por achar que os resultados não eram tão confiáveis (amostra de entrevista ser pequena), essas objeções começaram a cair por terra. Não é necessário escolher entre qualidade ou velocidade, entre profundidade ou volume de dados, é possível fazer os dois. 

Ainda temos um longo caminho para percorrer na pesquisa com a IA, e com as novas formas de atuar nos processos de UX mas uma realidade que veio pra ficar é a agilidade que pode trazer para as etapas de product design. 

Chamada: Se você quer entender como aplicar essa abordagem na sua empresa, fale com a gente. Na Catarinas, ajudamos negócios a escutar melhor, decidir mais rápido e acertar com mais confiança.