Talento humano versus inteligência artificial: o futuro do research se coloca à prova
As decisões estão cada vez mais baseadas em dados, e a IA garante respostas em segundos. Nesse contexto, decidimos colocar a tecnologia à prova para que ela pesquisasse a si mesma. Dois times — um especializado em IA, liderado por Xavier Colomer, e outro em pesquisa aplicada, liderado por Sara Alvarellos — colaboraram em paralelo para entender como será o futuro do research em organizações complexas como a nossa. Este experimento explora o uso de ferramentas de IA para pesquisa, como o DeepSearch IA, no contexto da pesquisa aumentada.
O experimento: IA vs. metodologia humana
A equipe de IA desenvolveu uma ferramenta chamada DeepSearch, que combina tecnologias open source como LangChain, LLMs do Azure OpenAI, SerpAPI, Pydantic, BeautifulSoup e Plotly, com um backend em Python. O objetivo era simular um processo de pesquisa automatizado: detectar tendências emergentes a partir de notícias recentes, agrupar palavras-chave, construir mapas visuais e antecipar casos de uso — tudo sem intervenção humana.
Paralelamente, a equipe de research aplicou uma metodologia baseada em um conjunto curado de fontes de informação, selecionadas e categorizadas segundo critérios estratégicos internos, com foco em rastreabilidade, clareza contextual e valor para a tomada de decisão.
O que a IA encontrou?
O DeepSearch, em sua versão 0, funcionou como uma espécie de “Google inteligente”:
- Recebia uma consulta aberta (ex.: “Futuro do CISO”);
- Rastreava notícias recentes indexadas no Google;
- Extraía palavras-chave e casos de uso com LLMs;
- Agrupava os elementos em tendências por análise semântica;
- Visualizava os resultados em radares interativos por tempo e tema.
Todo esse processo levava menos de três minutos e permitia gerar uma visão automatizada inicial de sinais emergentes.
O que fez a equipe de research?
O time liderado por Sara Alvarellos seguiu uma abordagem mais analítica e deliberada, em que cada tendência é definida com base em uma lógica estruturada e validação contextual detalhada. Os casos de uso são enriquecidos com descrições completas, nomes específicos, objetivos e estimativas temporais.
Embora o processo demande mais tempo e curadoria, sua profundidade e coerência o tornam valioso em projetos estratégicos. As habilidades humanas são essenciais nesse caminho — é aí que as máquinas ainda têm limitações.
Além disso, a equipe foi fundamental para avaliar a utilidade real do DeepSearch. Identificou-se que seu valor não está em substituir a abordagem tradicional, mas em complementá-la como ferramenta de prototipagem rápida, exploração de buzzwords e construção ágil de visualizações.
O que dizem os líderes globais?
Nossa experiência está alinhada com o que organizações de referência estão começando a explorar:
- OpenAI, com o projeto Deep Research, propõe o uso de agentes especializados que colaboram, refletem e ajustam seus caminhos em ciclos iterativos.
- Hugging Face oferece uma abordagem aberta chamada Open Deep Research, onde ferramentas e modelos se combinam para responder perguntas complexas com uma arquitetura modular.
- Sakana.ai propõe um novo papel: o AI Scientist, capaz de formular hipóteses, executar simulações e gerar conhecimento de forma autônoma.
Essas iniciativas apontam para o mesmo caminho: novos modelos de pesquisa híbrida, com a IA como colaboradora cognitiva.
A era da pesquisa aumentada
A IA pode substituir o pesquisador? Depende do que entendemos por “pesquisar”. Se for coletar informações, identificar padrões e construir mapas visuais de sinais emergentes, a resposta é sim. A IA já faz isso — e cada vez melhor.
Mas se falamos de construir significado, alinhar descobertas com objetivos estratégicos e formular hipóteses relevantes em contextos complexos, ainda não. A IA precisa de direção e critério — características profundamente humanas.
No nosso experimento, o mais poderoso não foi o contraste, mas a convergência. Ao combinar a lógica estruturada da equipe de research com a exploração e visualização automatizada da equipe de IA, aceleramos hipóteses, geramos visuais iterativos e enriquecemos as conversas sobre o futuro.
O próximo passo não é mais inteligência, mas melhores dados de entrada. Em vez de rastrear a web aberta, propomos construir corpus curados, definidos tematicamente e conectados com os desafios reais de negócio.O “pesquisador do futuro” não será um analista nem uma máquina, mas um ecossistema híbrido de pessoas, dados e agentes inteligentes que co-criam, verificam e priorizam conhecimento útil.
O exercício nos deixou uma ideia clara: o futuro não será humano nem artificial — será aumentado.
Um convite aos líderes
Este artigo não pretende oferecer respostas definitivas, mas provocar novas perguntas:
- Como redesenhamos nossas capacidades de pesquisa na era da inteligência aumentada
- Quais habilidades precisamos desenvolver em nossos times?
- Que papel queremos assumir como líderes nessa transição?
Em um mundo onde os dados são infinitos, o que importa é dar sentido a eles.
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