A ascensão dos gêmeos digitais está permitindo que as empresas ignorem pessoas reais para aumentar os lucros

Grandes empresas estão abandonando as pesquisas tradicionais e recorrendo a réplicas de pessoas reais geradas por IA, uma mudança que oferece insights mais rápidos, mas também levanta preocupações sobre emprego e privacidade de dados.

Um vídeo viral no TikTok pode tornar uma marca famosa em questão de horas, mas muitas empresas ainda dependem de ciclos de pesquisa de doze semanas.

Quando os resultados chegam, os dados geralmente já estão obsoletos.

Frequentemente, há um atraso entre receber o feedback e entender o seu significado. Por isso, grandes empresas podem ter dificuldades para responder rapidamente quando as tendências mudam de forma repentina.

Muitas empresas acreditam que os gêmeos digitais são a solução.

São cópias digitais de coisas, sistemas ou até mesmo pessoas reais. As empresas as utilizam para testar ideias e ver o que pode acontecer antes de implementá-las na vida real.

Grandes bancos e empresas farmacêuticas já estão utilizando essa tecnologia para prever como as pessoas reagiriam a eventos importantes ou a produtos recém-lançados.

Os testes acontecem em segundos, em vez de semanas

A tecnologia está ganhando força atualmente em empresas de alta tecnologia.

Pesquisadores da Universidade de Glasgow construíram um sistema de gêmeos digitais que utiliza aprendizado de máquina para verificar redes de computadores.

O novo método consegue medir o desempenho de uma rede em apenas 4,78 segundos. Os métodos antigos levavam cerca de 33 horas para realizar a mesma tarefa.

Por ser muito mais rápido, os engenheiros podem testar muito mais situações, especialmente à medida que as redes se tornam mais complexas.

A mesma exigência por informações rápidas está alterando a pesquisa do consumidor.

Uma startup chamada Brox gerou 60.000 duplicatas digitais de indivíduos reais.

Esses não são meras estimativas, mas perfis altamente detalhados baseados em extensas entrevistas, alguns com até 300 páginas de material sobre uma única pessoa.

Em vez de depender principalmente de modelos estatísticos tradicionais, as empresas agora podem executar várias simulações em horas, em vez de meses.

Hamish Brocklebank, que dirige a Brox, explicou a diferença.

“É possível criar 10.000 gêmeos digitais verdadeiramente sintéticos [usando LLMs], mas as respostas ainda assim tenderão a se normalizar em uma distribuição muito restrita, o que não é realista quando se está perguntando a pessoas reais”, disse ele.

Como a Brox já tem esses gêmeos prontos para uso, uma grande empresa farmacêutica pode fazer perguntas à multidão digital e obter resultados confiáveis em poucas horas, pulando toda a etapa de encontrar pessoas reais para entrevistar.

A automação tem como alvo os trabalhadores com salários mais altos

A rápida adoção da automação tem uma desvantagem.

Segundo o economista do MIT, Daron Acemoglu, muitas empresas utilizam a automação principalmente para economizar dinheiro, e não para aumentar a eficiência.

Segundo sua pesquisa, os empregadores estão mais dispostos a substituir funcionários com remuneração mais alta.

O estudo também demonstrou um impacto significativo na desigualdade de renda.

A automação foi responsável por 52% do aumento da desigualdade de renda entre 1980 e 2016.

Acemoglu observou que quanto maior o salário de um trabalhador, mais as empresas são incentivadas a automatizar essa função.

Ele também argumentou que esse foco na redução dos custos de mão de obra diminuiu muitos dos benefícios potenciais da automação.

Segundo a pesquisa, os esforços para reduzir os salários eliminaram de 60% a 90% dos ganhos de produtividade que a automação deveria gerar, resultando no que ele descreveu como um crescimento de produtividade relativamente fraco.

A privacidade também está se tornando um problema importante.

Uma equipe do IMDEA Networks Institute descobriu que sistemas de IA, incluindo ChatGPT, Claude e Perplexity AI, usam tracdesenvolvidas pelo Google e pelo TikTok.

Esses tracpodem coletar informações sobre o que os usuários conversam, como títulos de bate-papo e endereços da web.

Os gêmeos digitais são criados utilizando informações altamente pessoais, como experiências da infância, comportamentos e relacionamentos.

Quando combinadas com sistemas tracde terceiros, essas tecnologias podem coletar e processar grandes volumes de dados sensíveis.

Prevê-se que o setor de simulação de IA e gêmeos digitais atinja US$ 21,33 bilhões até 2030.

Se você está lendo isto, já está um passo à frente. Continue assim assinando nossa newsletter.