Você já notou como a inteligência artificial parece cada vez mais entender não só o que você quer, mas também como você se sente? Essa percepção crescente não é um acaso. Ela nasce de um volume enorme de dados sobre nosso comportamento de consumo. Esses dados vão além do que compramos, falando como, quando, por quê e, crucialmente, com qual emoção fazemos nossas escolhas.
Antigamente, os algoritmos operavam de forma fria e matemática. Hoje, eles se tornam quase empáticos, e a chave para essa mudança está nos dados. Não qualquer dado, mas informações de consumo contextualizadas, dinâmicas e profundamente humanas.
Especialistas indicam que o volume global de dados digitais atingirá 175 zettabytes até o fim de 2025. Uma parte grande disso vem do comportamento de consumo em tempo real. Cliques, pausas em vídeos, itens deixados no carrinho, músicas repetidas, curtidas rápidas e até hesitações ao olhar um produto; tudo isso virou uma nova linguagem para as máquinas.
O dado sozinho, porém, tem valor limitado. O que realmente importa é a história completa contada quando diferentes pontos de contato se unem. Essa nova geração de IA, por vezes chamada de empática, aprende baseada em padrões emocionais e preferências que nem sempre expressamos diretamente.
O Spotify serve como um bom exemplo dessa tendência. A plataforma usa algoritmos para identificar o estado emocional dos usuários pelas playlists ouvidas em horários específicos. O resultado são sugestões musicais que parecem vir de um amigo próximo, não de um programa de computador.
Acabaram as recomendações genéricas. Começa agora a curadoria preditiva e altamente pessoal. Cada ação que você toma ajuda a treinar uma IA que não só reage, mas consegue antecipar suas necessidades, e o faz com mais sensibilidade.
Dados emocionais moldam a experiência digital futura
A grande inovação reside nos chamados dados afetivos. Eles não são obtidos de maneira invasiva, mas interpretados a partir de padrões no nosso uso do digital. A Meta, por exemplo, investiga como pequenas expressões faciais captadas por câmeras podem ser usadas para desenvolver IAs mais adaptáveis, especialmente no metaverso e em dispositivos como óculos inteligentes.
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Neste cenário em evolução, os dados de consumo funcionam como a base. Eles constroem não apenas respostas mais rápidas, mas relacionamentos mais inteligentes entre pessoas e máquinas.
Em um mundo onde algoritmos já criam textos, compõem músicas e conversam com clientes, o verdadeiro diferencial não é a automação em si. É a humanização dessa automação, que só se torna possível quando os dados deixam de falar apenas sobre *o que* você fez e passam a mostrar *quem* você é enquanto age. No fim das contas, os dados do nosso consumo estão nos ajudando a construir inteligências artificiais que não só aprendem fatos, mas que realmente entendem as pessoas.
