Curso ABEP · Dados e personas sintéticas · 20 a 22 out 2026

Quem vende respondente sintético raramente publica a prova.

Mapa global de empresas que oferecem dados e personas sintéticas para pesquisa de mercado, cruzado com a única pergunta que importa em sala: o que sustenta a promessa de cada uma.Filtre, compare, jogue e saia com um checklist para auditar qualquer fornecedor.

O quadro Y × X

Poucas empresas chegam à zona de confiança: base em pessoas e prova de terceiros.

Horizontal: de que o fornecedor alimenta o modelo, do prompt puro até gêmeos de pessoas reais. Vertical: qual evidência pública sustenta a precisão que ele anuncia. Cada ponto é uma empresa. Clique para abrir a ficha.

Catálogo comparável

Fornecedor só se compara com os mesmos campos para todos.

Base, prova, oferta e ressalva na mesma ficha.Marque até três empresas para comparar. Os filtros do mapa valem aqui.

Cases e evidências

Número do fornecedor é hipótese. Estudo independente é régua.

Separamos cada caso pela origem da prova. Número autodeclarado serve de hipótese. Estudo independente serve de régua.

Método e boas práticas

Antes de confiar, meça fidelidade, utilidade e privacidade.

Três eixos, seis métricas e 32 práticas com fonte. Marque no checklist o que você já faz hoje. Cada item vale XP.

EIXO 1

Fidelidade

O dado sintético se parece com o real? Distribuições, correlações e dispersão. Compare com uma amostra real separada, no mesmo instrumento e na mesma época.

EIXO 2

Utilidade

Dá a mesma decisão? Treine no sintético, teste no real (TSTR) e compare com treinar e testar no real (TRTR). Ranking certo vale mais que ponto exato.

EIXO 3

Privacidade

Sintético não é anônimo por definição. Gêmeos de pessoas identificáveis seguem sendo dado pessoal; LGPD Art. 12 §2 e consentimento original entram na conta.

Métrica	Quando usar	Leitura rápida
KS	Variável contínua	Maior distância entre as duas distribuições acumuladas. Perto de 0 é bom.
Wasserstein	Escalas ordinais (1 a 5)	Quanto "esforço" para transformar uma distribuição na outra.
JSD / TV	Categorias nominais	Diferença entre proporções de respostas.
Razão de desvios	Sempre	Sintético costuma ser mais uniforme que gente de verdade. Razão bem abaixo de 1 acusa compressão de variância.
Teto de teste-reteste	Sempre	Nem a mesma pessoa repete 100% das respostas. Reporte a precisão bruta e a normalizada.
Erro por subgrupo	Sempre	Média boa pode esconder erro grande em jovens, classes C/D ou minorias.

Regras que já valem

ICC/ESOMAR 2025: Art. 4(a)(ii) avisar quando há IA falando com o participante; Art. 7(e) divulgar o uso de IA ao cliente.
ESOMAR 20 Questions: Q7 e Q8 para auditar fornecedor.
AI Act (UE) Art. 50 e LGPD Art. 12 §2 para gêmeos de pessoas reais.
AAPOR (2026): não chamar saída sintética de "pesquisa", "amostra" ou "respondentes".

Regra de bolso

Use para explorar: pré-teste de questionário, triagem de hipóteses, ranking direcional. Evite para estimativa pontual, segmentos pequenos, conceitos novos e mercados fora dos EUA sem validação local.

Texto sintético

Ler não basta para achar o texto sintético.

Dez avaliações de um café com baunilha. Metade escrita por clientes da Amazon, metade gerada por IA a partir de personas.Leia, aposte e descubra.

Brasil e América Latina

Ninguém validou em público o sintético com consumidor brasileiro.

Achado desta pesquisa

Nenhum estudo público de validação de respondentes sintéticos com consumidor brasileiro.

Os números de precisão que circulam aqui vêm de fornecedores, sem método aberto. Os estudos independentes que existem usam amostras dos EUA ou comparam modelos com pesquisas de valores. É um problema de pesquisa em aberto e um projeto natural para a ABEP.

O que existe no Brasil hoje

Paper ABEP em construção

Pergunta: sintético reproduz o consumidor brasileiro, e em que condições falha?

Benchmark real brasileiro, com base aberta ou painel parceiro (a definir).
Mesmas perguntas, mesma época, vários modelos e métodos de ancoragem.
Baselines: aleatório, persona só com demográficos e modelo estatístico simples.
Métricas do módulo Método e erro por região, classe e idade.
Protocolo e dados abertos, para outros institutos repetirem.

Rascunho de escopo. Convites para institutos parceiros e metodologia final ainda em definição.

Material de apoio

O debate tem dois lados, em vídeo, podcast e relatório.

Itens abertos na fonte quando possível. Os vídeos tiveram título e canal confirmados, mas não foram assistidos por inteiro: veja antes de usar em sala.

Transparência

Todo mapa de mercado declara método e limite.

Método

Coleta em 17 out 2026 a partir de páginas públicas, listas de terceiros e notícias. Cada ficha guarda a URL da fonte.
Citações são literais do que foi lido; confirme na fonte antes de usar em slide.
Base (eixo X) foi classificada pelo que o site diz. Quando o texto não deixava claro, a empresa ficou em "não divulga".
Evidência (eixo Y) mede a prova pública, não a qualidade real do produto.

Limites

Pode haver fornecedores fora da lista, sobretudo em idiomas que a busca cobriu mal.
Empresas sem oferta pública encontrada ficaram fora do mapa.
Rodadas e clientes mudam rápido.
A linha "Revisado por pares" ficou vazia de propósito: a Simile sobe ao nível de terceiro pelos artigos acadêmicos dos fundadores, não pelo produto comercial, e as citações a estudos revisados em outros sites não foram localizadas.
A empresa do professor não está no mapa, por conflito de interesse.