LOGROÑO 26 abr. (EUROPA PRESS) -
Jorge Pelegrín-Borondo, Cristina Olarte Pascual, Alba García Milon e Francisco Javier Martínez de Pisón, pesquisadores da Universidade de La Rioja, publicaram na revista Journal of Retailing and Consumer Services, da editora Elsevier, uma pesquisa na qual analisaram se a Inteligência Artificial é capaz de construir modelos teóricos válidos que expliquem o comportamento dos consumidores e compararam sua precisão, parcimônia e capacidade preditiva com os modelos desenvolvidos pelo método científico tradicional.
O artigo, intitulado “Humans vs. AI in Social Science Research: Rivals or Allies in Understanding Consumers?”, e incluído na edição de junho de 2026 de uma das revistas mais influentes na área de marketing e comportamento do consumidor, compara dois modelos construídos de forma independente a partir das respostas obtidas em mil questionários.
O primeiro deles é um modelo clássico construído por um grupo de pesquisa que aplicou as etapas tradicionais: revisão teórica, definição de variáveis, hipóteses e escalas validadas. O segundo modelo foi gerado inteiramente por IA a partir de técnicas avançadas de prompt engineering para que selecionasse variáveis, justificasse sua escolha com literatura real e propusesse um questionário completo.
A pesquisa conclui, por um lado, que a Inteligência Artificial não atinge o nível de abstração conceitual necessário nas ciências sociais, uma vez que incluiu variáveis redundantes, o que gerou graves problemas de discriminação entre constructos e de colinearidade. Essa constatação confirma que a IA ainda não distingue adequadamente conceitos psicológicos próximos, fundamentais para a construção de uma teoria sólida.
Por outro lado, o artigo aponta que, quando a IA é corrigida por especialistas, ela supera o modelo humano tradicional. Após eliminar as variáveis problemáticas e refinar o modelo, a versão de IA corrigida pela equipe de pesquisa alcançou maior capacidade preditiva do que o modelo humano, maior parcimônia (apenas 2 variáveis explicativas contra 3 do modelo humano) e menos itens necessários (6 contra os 10 no modelo humano final).
Esses resultados demonstram que a IA não substitui o método científico, mas acelera e melhora a modelagem quando há supervisão especializada.
Por fim, a pesquisa aponta que a Inteligência Artificial gera questionários mais claros e foi avaliada como mais fácil de entender do que a dos especialistas, ou seja, que a IA pode melhorar a redação e a compreensão dos instrumentos de medição, uma tarefa central na pesquisa empírica.
Assim, o estudo propõe uma conclusão estratégica: a Inteligência Artificial não substitui a teoria construída por pessoas, mas permite potencializar sua capacidade preditiva quando integrada a um processo de pesquisa supervisionado.
Essa abordagem híbrida abre um caminho inovador para projetar questionários mais eficientes e compreensíveis, reduzir tempos e cargas de trabalho, identificar padrões complexos e melhorar a precisão dos modelos em marketing e comportamento do consumidor.
O artigo completo publicado no 'Journal of Retailing and Consumer Services' pode ser baixado neste link: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2026.104812.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático