O futuro não é a IA prevendo comportamentos, mas simulando-os. Empresas estão criando gêmeos digitais dos clientes — com personalidades, comportamentos e padrões de decisão — para testar estratégias de negócios.
Por Evandro Barros *
14/01/2025
Poucas pessoas se dão conta que quando falamos de IA Generativa estamos também falando de simulação. Gerar um novo texto é o mesmo que simular qual seria a sequência de um tema, do mesmo modo que criar uma nova imagem é o mesmo que simular baseado em alguns indicadores que chamamos de prompt. Se expandirmos o conceito significa que um texto que possui certas características está simulando um comportamento humano, assim como estilo artísticos, sons da natureza, games, vídeos etc.
Dai chegamos no que chamamos Agentic AI. A mesma tecnologia generativa é utilizada para gerar soluções que simulam decisores humanos em processos reais, capazes de alterar algo se necessário ou até mesmo de pedir ajuda. Esses agentes podem ter nome, estilo e até perfil psicológico.
Mas como tal tecnologia poderá impactar os negócios?
Vamos a um exemplo prático.
Uma importante distribuidora de produtos para varejistas, enfrenta o desafio de equilibrar eficiência operacional, redução de custos e satisfação dos clientes. Além desses objetivos principais, a empresa precisa lidar com desafios externos, como interrupções no trânsito ou condições climáticas adversas.
A empresa já possui acesso a uma vasta quantidade de dados sobre seus clientes, incluindo histórico de pedidos, preferências de localização de entrega e comunicações anteriores. Esses dados são inestimáveis e fornecem uma base sólida para análise. No entanto, quando combinados com insights qualitativos coletados diretamente dos clientes, tornam-se a chave para criar uma simulação robusta que reflete as complexidades reais.
Como uma fazenda de formigas a empresa resolve criar uma com seus clientes, sintetizando-os seus para poder prever certos resultados.
O processo começa com a identificação de um subconjunto diverso de clientes que represente os desafios da distribuição. Esses clientes podem variar em frequência de pedidos, localização geográfica ou requisitos específicos de entrega. Compreender esses perfis únicos garante que a simulação capture as nuances do cenário de negócios. A partir daí, a companhia pode realizar entrevistas detalhadas com esses clientes para descobrir insights críticos sobre como eles gerenciam seus estoques, preferências de entrega e experiências anteriores com interrupções. Essas conversas adicionam profundidade aos dados, revelando pontos problemáticos e preferências que frequentemente ficam ocultos nos números.
Munida desses insights, a distribuidora pode desenvolver “Agentes Gerativos de Clientes” baseados em IA. Esses agentes são avatares digitais de clientes reais, modelados com base em dados históricos e descobertas das entrevistas. Eles simulam os comportamentos, preferências e processos de tomada de decisão dos clientes reais, oferecendo uma representação realista de como cada um pode reagir a vários cenários.
O próximo passo é criar um ambiente simulado de distribuição, onde esses agentes possam interagir com elementos dinâmicos, como redes rodoviárias, condições de tráfego e interrupções climáticas. Esse mundo virtual inclui uma frota de veículos de entrega com diferentes capacidades e características, espelhando as realidades operacionais da companhia. Nesse ambiente, os agentes gerativos atuam como participantes ativos, fazendo pedidos, reagindo a cronogramas de entrega e respondendo a interrupções em tempo real. Eles também se comunicam com a empresa simulada, dando feedback que imita interações reais.
Por meio dessa simulação, a distribuidora pode testar e refinar várias estratégias. Rotas de entrega, cronogramas e métodos de comunicação podem ser otimizados para melhorar a eficiência e a satisfação dos clientes. O sistema também permite testes de estresse, possibilitando à empresa avaliar a resiliência de suas estratégias frente a interrupções inesperadas, como atrasos repentinos no trânsito ou condições climáticas severas. Esses experimentos não apenas destacam áreas de melhoria, mas também fornecem insights práticos que podem ser implementados no mundo real.
Os benefícios dessa abordagem são transformadores. Ao identificar as rotas e cronogramas de entrega mais eficientes, a companhia pode reduzir significativamente os custos. Estratégias de entrega personalizadas garantem que as necessidades e preferências dos clientes sejam atendidas, resultando em maior satisfação. A capacidade de se adaptar rapidamente a desafios imprevistos aumenta a resiliência operacional, enquanto o planejamento aprimorado auxilia a empresa a antecipar gargalos e otimizar a alocação de recursos.
Além dos ganhos operacionais imediatos, essa estratégia exemplifica o poder da IA em simular cenários complexos de negócios. Ao combinar insights qualitativos com dados quantitativos, a distribuidora vai além das análises tradicionais para criar um modelo vivo e adaptável de suas operações. Essa abordagem posiciona a empresa não apenas como uma distribuidora, mas como uma inovadora, abrindo caminho para o futuro da logística.
Futurista? Nem tanto.
A abordagem transformadora descrita aqui para simular os comportamentos dos clientes está intimamente alinhada com um estudo inovador conduzido por pesquisadores de Stanford — “Generative Agent Simulations of 1,000 People” — que desenvolveram agentes gerativos capazes de simular mais de 1.000 indivíduos.
Esses agentes foram criados com base em entrevistas abrangentes e dados sobre os comportamentos e atitudes de pessoas reais. Ao usar a IA para gerar modelos detalhados de interação humana, o trabalho de Stanford demonstra o poder das simulações para replicar processos complexos de tomada de decisão e dinâmicas sociais.
O experimento de Stanford começou com entrevistas qualitativas extensas, capturando detalhes sobre as vidas, valores e preferências dos participantes. Esses dados foram então combinados com a IA para criar agentes gerativos que podiam emular as respostas dos indivíduos a pesquisas e experimentos sociais com precisão notável. Esses agentes não eram meros modelos estáticos; eles se engajavam dinamicamente em cenários, adaptando-se a estímulos de maneira que refletia os comportamentos e atitudes das pessoas que representavam.
No nosso exemplo, a empresa aplica esse conceito ao usar uma combinação de dados históricos e entrevistas qualitativas com clientes para criar “Agentes Gerativos de Clientes”. Esses agentes simulam como os clientes podem fazer pedidos, reagir a interrupções ou comunicar preferências em cenários reais. Os paralelos são claros: ambos utilizam dados qualitativos ricos como base para aumentar o poder preditivo de modelos de IA. Em ambos os casos, o foco está na criação de agentes que incorporam a complexidade da tomada de decisão humana, seja um cliente escolhendo horários de entrega ou um participante respondendo a uma pesquisa social.
O estudo de Stanford destacou o potencial dessas simulações para avaliar respostas ao nível populacional a mudanças de políticas, lançamentos de produtos ou interrupções. Da mesma forma, o ambiente simulado permite à empresa testar estratégias de otimização de entregas e satisfação do cliente. Ao experimentar diferentes rotas, cronogramas e estilos de comunicação em um espaço virtual seguro, a distribuidora espelha a metodologia de Stanford, que usa simulações como um “laboratório” para explorar intervenções e refinar operações.
Além disso, a pesquisa de Stanford enfatizou as considerações éticas e os benefícios de reduzir vieses em modelos de IA. Ao criar agentes baseados em entrevistas detalhadas em vez de depender de estereótipos demográficos, os agentes gerativos alcançaram maior precisão e equidade. A abordagem da empresa em nosso exemplo também se beneficia desse princípio, já que seus agentes específicos para cada cliente evitam generalizações e se concentram em soluções personalizadas.
O mundo da chamada Agentic AI está só começando, mas logo vai fazer o que chamamos de RPA parecer coisa de nossos avós, e o mundo das simulações tendera a chegar a patamares de extrema fidelidade, substituindo inclusive algumas abordagens de predição.
(*) Evandro Barros é presidente do
Instituto de Inteligencia Artificial Aplicada – Toronto
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