Uma nova leitura da pele

Além da personalização

A era do B2A

High tech, high touch

matéria publicada na revista Cosmetics & Toiletries Brasil, Set-Out de 2026, Vol. 38 Nº5 (págs 9 a 15)

A inteligência artificial amplia as possibilidades de personalização no mercado cosmético, que vão da recomendação de produtos já disponíveis no portfólio à criação de rotinas individualizadas e, em outra frente, à formulação de produtos sob demanda. Entre esses extremos, diferentes modelos permitem combinar ativos, texturas e fragrâncias de acordo com as preferências do consumidor, em níveis distintos de individualização e complexidade tecnológica.

Entre as grandes empresas do setor, a inteligência artificial é incorporada à estratégia de personalização em diferentes abordagens. Em 2021, a Shiseido anunciou a criação de uma joint venture com a Accenture para criar a Shiseido Interactive Beauty. O objetivo do projeto era acelerar a transformação digital da empresa, usando análise de dados, IA, automação, design de serviços e marketing digital.

O projeto apresentou novas informações sobre o comportamento de consumo das japonesas e a percepção de que era preciso contribuir para que elas se sentissem mais bonitas. Uma das soluções encontradas pela companhia foi a personalização.

A marca criou o Beauty DNA Program, serviço de personalização de cuidados com a pele que combina análise genética, inteligência artificial e aconselhamento especializado. O consumidor realiza um teste de DNA para identificar características relacionadas à pele. Segundo a Shiseido, o programa avalia 27 parâmetros, distribuídos em três categorias principais: características da pele, resiliência e capacidade de metabolização.

Os dados são analisados por uma IA desenvolvida pela empresa, a partir de dados de pele de aproximadamente 1.470 pessoas. O resultado é interpretado por um personal beauty partner, profissional que realiza uma sessão individual de aconselhamento. O consumidor recebe orientações personalizadas sobre cuidados com a pele, hábitos de vida e alimentação, além de recomendações de produtos.

A L’Oréal vem ampliando as aplicações da inteligência artificial na personalização de forma diversificada. A estratégia passa por diferentes etapas da jornada do consumidor, incluindo diagnóstico de pele, recomendação de produtos e experimentação virtual. Um dos exemplos é o Beauty Genius, assistente de beleza baseado em IA (acessado a partir do site da L’Oréal) que combina diagnóstico, orientação personalizada e recomendação de produtos, além de permitir a experimentação virtual de diferentes itens.

Em 2020, durante a feira Consumer Electronics Show, a companhia apresentou o Perso, uma plataforma de personalização de beleza baseada em IA. A primeira aplicação comercial da tecnologia foi o Rouge Sur Mesure, dispositivo inteligente da YSL Beauty, que chegou ao mercado em 2021.

O dispositivo de uso doméstico permite criar diferentes tonalidades do batom YSL Beauty Velvet Cream Matte Finish. Conectado a um aplicativo, o sistema utiliza cartuchos com três cores que podem ser combinadas para gerar novas tonalidades. Segundo a marca, cada conjunto de cartuchos possibilita a criação de mais de 1.300 cores.

Há, atualmente, diferentes possibilidades de criação: Shade Wheel (o usuário escolhe uma cor em uma roda cromática e a transforma em um tom real de batom), Shade Match (a câmera do celular captura uma cor do mundo real, que pode ser uma roupa, objeto ou outra referência e o sistema procura reproduzi-la no batom) e Shade Stylist (o usuário escaneia uma roupa e recebe sugestões de cores de batom que podem combinar ou contrastar com o look).

Depois de definida a cor, o aparelho dispensa a quantidade correspondente de cada uma das três bases de cor, que são misturadas para chegar ao tom escolhido. A YSL orienta o usuário a misturar a formulação dispensada com o pincel antes da aplicação.

A Estée Lauder Companies vem explorando novas formas de personalização em parceria com sua marca Jo Malone London. Em dezembro de 2025, a empresa lançou o AI Scent Advisor, ferramenta desenvolvida com tecnologias do Google Cloud para reproduzir a experiência de uma consulta com um especialista em fragrâncias. Por meio de uma conversa em linguagem natural, o consumidor descreve o aroma que procura, e a inteligência artificial interpreta suas preferências e as cruza com os dados olfativos da marca para recomendar as fragrâncias mais adequadas ao seu perfil.

Em junho de 2026, a parceria avançou com o Scent Scanner, desenvolvido para o Pinterest. Com a autorização do usuário, a ferramenta analisa as imagens salvas em seus painéis – incluindo cores, texturas, destinos, rituais e referências estéticas – e transforma esse repertório visual em uma seleção personalizada de fragrâncias. A iniciativa representa uma mudança interessante na lógica da personalização: em vez de perguntar apenas ao consumidor o que ele deseja, a tecnologia procura compreender seus gostos a partir das imagens que ele espontaneamente seleciona e organiza.

Em agosto de 2026, a Natura apresentou um projeto-piloto de máquinas para personalização de fragrâncias e maquiagem. As duas iniciativas integram o sandbox regulatório da Anvisa, ambiente experimental e temporário criado para permitir a avaliação, sob supervisão, de tecnologias inovadoras, com salvaguardas para a segurança do consumidor, a qualidade dos produtos e a rastreabilidade dos processos. Os resultados poderão contribuir para a construção de um futuro marco regulatório para cosméticos e aromas personalizados no Brasil.

A iniciativa é resultado de cerca de cinco anos de trabalho da Natura, em parceria com a Anvisa e com apoio da Abihpec, para a construção desse modelo regulatório. Agora, a companhia passa a testar tecnologias capazes de produzir, em tempo real, fragrâncias criadas com o apoio de inteligência artificial e bases de maquiagem desenvolvidas de acordo com o tom e o subtom de pele de cada consumidor.

No modelo de personalização de fragrâncias, o consumidor interage com uma plataforma conversacional que faz perguntas sobre preferências, memórias e sensações. A partir das respostas, a tecnologia cruza as informações e seleciona combinações entre 54 acordes olfativos para criar até três fragrâncias exclusivas, que são preparadas e envasadas na hora, com identificação personalizada.

Uma das primeiras experiências com essa tecnologia aconteceu durante a 26ª edição do Festival Internacional de Linguagem Eletrônica (FILE 2026), em São Paulo. A experiência, chamada Algorithmic Perfumery by EveryHuman, foi concebida pelo artista e tecnólogo Frederik Duerinck como uma obra participativa que combina inteligência artificial e perfumaria, colocando o visitante no centro do processo criativo.

A tecnologia utilizada na experiência é desenvolvida pela Scentronix, startup holandesa cofundada por Duerinck e pela designer de aromas Anahita Mekanik. A empresa desenvolve soluções de hardware e software para experiências de criação de fragrâncias com apoio de inteligência artificial, que podem ser utilizadas tanto em instituições culturais quanto em ambientes comerciais.

A segunda iniciativa é uma máquina de personalização de maquiagem, desenvolvida pela própria Natura para produzir bases Natura UNA personalizadas em menos de uma hora. A partir da leitura do tom e do subtom da pele, o equipamento combina automaticamente as cores necessárias para chegar à tonalidade adequada a cada consumidor. A implementação da tecnologia começará nos próximos meses.

As duas iniciativas integram a fase experimental autorizada pela Anvisa, com duração inicial de um ano. Nesse período, a Natura acompanhará indicadores técnicos e a aceitação dos consumidores para avaliar o novo modelo de fabricação personalizada no varejo. Os aprendizados deverão contribuir para a construção de conhecimento técnico e para a evolução da regulamentação brasileira, além de abrir possibilidades para novas aplicações da hiperpersonalização em categorias como skincare e bem-estar.

Para a Natura, perfumaria e maquiagem representam apenas os primeiros passos de uma transformação mais ampla. À medida que inteligência artificial, ciência e dados permitem compreender as necessidades individuais com maior precisão, a empresa aposta em um modelo no qual os produtos possam ser desenvolvidos cada vez mais de acordo com as características de cada consumidor. “É um futuro em que os produtos deixam de ser pensados para milhões de pessoas e passam a ser desenvolvidos para cada indivíduo”, aponta a companhia.

Uma nova leitura da pele

A Roalisderma nasceu em 2021 a partir de uma pergunta aparentemente simples: quando duas pessoas apresentam características semelhantes na aparência da pele, elas inevitavelmente têm as mesmas necessidades do ponto de vista biológico?

“Normalmente, quando pensamos em um cosmético, partimos daquilo que conseguimos observar: pele seca, oleosa, sensível, sinais de envelhecimento, manchas e assim por diante. Essas informações são importantes, mas mostram principalmente aquilo que está se manifestando na pele naquele momento”, diz Israel Feferman, criador da empresa que integra o grupo Singhula.

Para compreender o que acontece por trás dessas manifestações, a empresa realiza uma coleta minimamente invasiva de uma amostra da pele, da qual obtém material biológico para analisar a expressão de determinados genes por meio do RNA.

Feferman ressalta que a empresa não analisa o DNA nem busca identificar predisposições genéticas. “O que nos interessa é a expressão gênica, porque ela nos ajuda a compreender o estado funcional daquela pele naquele determinado momento”, explica. A abordagem considera que a pele carrega marcas da trajetória de cada indivíduo.

“Eu não gosto de dizer que a pele responde à idade, porque a idade, por si só, não é um estímulo biológico. A idade cronológica apenas nos diz quanto tempo passou. O que realmente importa é o que aconteceu durante esse tempo”, afirma.

Radiação solar, poluição, alimentação, sono, estresse, clima, hábitos de vida, condições fisiológicas, alterações hormonais, doenças e tratamentos são alguns dos fatores que podem deixar marcas biológicas ao longo da vida. “É o que chamo de vida vivida. Por isso, duas pessoas com a mesma idade cronológica podem apresentar peles biologicamente muito diferentes. Elas chegaram àquela idade por trajetórias completamente distintas”, observa.

A partir da análise da expressão de genes relacionados a diferentes processos cutâneos, a empresa constrói uma visão funcional da pele, considerando aspectos como barreira cutânea, hidratação, matriz extracelular, inflamação, estresse oxidativo e outros mecanismos envolvidos na homeostase e no envelhecimento.

O passo seguinte é transformar esse conhecimento biológico em uma decisão cosmética. O sistema relaciona as necessidades identificadas aos mecanismos de ação de ativos e tecnologias disponíveis, buscando determinar quais intervenções apresentam maior potencial para aquele perfil de pele.

“Existe um ponto que considero fundamental: o objetivo da Roalisderma não é personalizar por personalizar. A personalização é uma consequência. O que estamos tentando fazer é diminuir uma incerteza que sempre existiu no desenvolvimento e na recomendação de cosméticos. Diante de todas as intervenções possíveis, qual delas tem maior probabilidade de fazer sentido para esta pele, neste contexto e neste momento? Quanto melhor conseguirmos responder a essa pergunta, mais racional será a escolha da intervenção. E a formulação personalizada passa a ser consequência desse conhecimento”, argumenta.

A inteligência artificial participa de diferentes etapas desse processo, principalmente na interpretação dos dados biológicos e na definição das possibilidades de intervenção. “Quando trabalhamos com expressão gênica, não faz muito sentido olhar para um único gene isoladamente e tentar tirar uma conclusão. A biologia funciona como um sistema. Temos genes interagindo, vias sendo ativadas ou reduzidas, mecanismos compensatórios e uma quantidade muito grande de relações acontecendo simultaneamente”, diz.

Diante dessa complexidade, ferramentas computacionais e inteligência artificial ajudam a identificar padrões e relações que seriam difíceis de perceber pela análise isolada de cada variável. A tecnologia também apoia uma segunda etapa: transformar o conhecimento biológico em uma decisão sobre a intervenção mais adequada.

“É preciso transformar conhecimento biológico em decisão”, afirma. Isso significa avaliar quais processos merecem maior atenção, quais mecanismos devem ser priorizados e quais ativos apresentam evidências compatíveis com essas necessidades. A IA pode auxiliar nesse cruzamento, integrando informações sobre o estado biológico da pele, evidências científicas, mecanismos de ação, compatibilidade entre ingredientes e restrições de formulação para identificar combinações com maior potencial de adequação a cada perfil.

A personalização pode partir de diferentes tipos de informação. Enquanto a Roalisderma investiga o estado biológico da pele, a Ritualiza utiliza dados sobre características, hábitos e objetivos relatados pelo próprio consumidor para definir a formulação.

Criada em 2021, a Ritualiza atua em três frentes: cosméticos personalizados, soluções digitais para análise e personalização de produtos e soluções de inteligência para P&D. “Em cosméticos personalizados, desenvolvemos produtos a partir das necessidades individuais do consumidor, considerando características da pele, objetivos de tratamento, preferências e rotina de uso. Atualmente, temos soluções de skincare que abrangem quatro passos: gel de limpeza, bruma termal, hidratante e óleo facial”, conta a diretora Cassiana Mendes.

Nessa frente, a empresa utiliza um sistema próprio de inteligência de dados e combinação de ingredientes naturais de alta performance para transformar informações individuais em uma formulação personalizada. O processo começa com um quiz de avaliação da pele, realizado no site da empresa, que reúne informações sobre a percepção do consumidor em relação ao estado atual da pele, tipo de pele, faixa etária, estilo de vida, hábitos e objetivos do tratamento.

A partir desses dados, o sistema combina ativos e componentes da formulação, considerando os objetivos definidos para cada consumidor e a compatibilidade entre os ingredientes. O resultado é um cosmético produzido sob demanda, especificamente para aquele perfil.

A personalização não termina, porém, na primeira formulação. A Ritualiza acompanha o comportamento de uso e coleta feedbacks do consumidor para compreender sua experiência e orientar ajustes nas formulações seguintes. O sistema considera, por exemplo, mudanças na condição da pele, na rotina, na estação do ano ou em determinadas fases da vida. “Esse acompanhamento permite que o sistema evolua junto com o consumidor, transformando a personalização em um processo contínuo de adaptação e não em uma formulação estática”, diz. Os primeiros produtos são acondicionados em frascos de vidro e, a partir da segunda compra, o sistema utiliza refis, reduzindo a geração de resíduos.

Além dos cosméticos personalizados, a Ritualiza desenvolve soluções digitais voltadas ao consumidor e ferramentas de inteligência para empresas. Entre elas está o Desvenda, aplicativo que analisa a composição dos cosméticos e traduz informações técnicas sobre os ingredientes, seus benefícios e possíveis impactos, apoiando escolhas mais conscientes e personalizadas.

Na área de P&D, a empresa desenvolve uma plataforma digital que organiza informações sobre ingredientes, necessidades do mercado e objetivos dos produtos para apoiar profissionais na elaboração de formulações. A proposta é reduzir o tempo entre o insight e o desenvolvimento e aumentar a assertividade do processo.

Para a Ritualiza, essas frentes fazem parte de uma mesma estratégia de aplicação da ciência e da tecnologia à beleza. “As três frentes se complementam: personalizamos o produto para o consumidor, desenvolvemos tecnologia para ajudá-lo a fazer melhores escolhas e levamos inteligência e ciência para as empresas que criam os próximos produtos cosméticos”, afirma.

Nesse processo, a inteligência artificial tem o papel de ampliar o conhecimento técnico acumulado pela empresa. “Nosso conhecimento está concentrado em áreas como ciência cosmética, ingredientes, formulação, personalização, inteligência de negócio e sustentabilidade”, diz Cassiana.

“A IA entra como uma ferramenta potente para escalar e replicar esse conhecimento técnico. Estamos estruturando e treinando nossos sistemas a partir das nossas bases de dados, metodologias e conhecimento especializado, para que a inteligência artificial consiga ampliar nossa capacidade de analisar informações, combinar ingredientes, personalizar recomendações e aprender a partir dos dados e dos feedbacks dos consumidores”, acrescenta.

Além da personalização

Para Cassiana, da Ritualiza, a inteligência artificial deverá transformar profundamente o desenvolvimento de cosméticos, principalmente pela capacidade de organizar, cruzar e aplicar grandes volumes de conhecimento técnico que hoje estão dispersos. “O potencial não está apenas em acelerar a criação de uma formulação, mas em tornar o processo de desenvolvimento mais inteligente, preditivo e orientado por dados”, afirma.

Ela vislumbra uma personalização dinâmica, capaz de considerar o indivíduo, seus objetivos, hábitos, contexto e as mudanças que acontecem ao longo do tempo. Nesse caminho, a empresa também investiga aspectos mais profundos da biologia da pele, como a microbiota cutânea. “Na Ritualiza, desde o início consideramos a preservação da microbiota na escolha dos ativos e na construção das formulações. Agora, estamos avançando em uma pesquisa para compreender de forma mais precisa os perfis de microbiota associados às diferentes características da pele”, menciona.

A ideia é cruzar esse conhecimento com as informações relatadas pelo consumidor e, quando a microbiota for relevante, incorporá-la ao direcionamento da formulação. “Dessa forma, conseguimos reduzir a dependência exclusiva da autopercepção, que pode ser subjetiva e nem sempre refletir as características biológicas reais da pele”, aponta.

Cassiana também vê oportunidades na relação entre personalização e sustentabilidade. “A IA pode ajudar a encontrar soluções que conciliem eficácia, segurança, experiência do consumidor, viabilidade de formulação e menor impacto ambiental. Não queremos apenas formular melhor para cada indivíduo, mas também tomar decisões melhores para o sistema como um todo”, destaca.

Para Feferman, da Roalisderma, é importante não atribuir à inteligência artificial capacidades que ela não tem. “Ela pode encontrar padrões extremamente interessantes, mas não transforma automaticamente uma associação em uma relação causal e não substitui evidência científica”, ressalta.

“Ela nos permite lidar com uma quantidade e uma complexidade de informação muito maiores, reconhecer padrões e construir hipóteses mais rapidamente. Mas a decisão precisa fazer sentido biologicamente, tecnologicamente e clinicamente. A contribuição mais importante da IA é reduzir incerteza para que possamos tomar decisões melhores”, acrescenta.

Feferman não acredita que o futuro da personalização seja necessariamente um cenário em que cada pessoa terá um cosmético completamente diferente. “Para mim, a transformação mais interessante acontece antes disso.”

Ele argumenta que, historicamente, a indústria cosmética trabalha com médias populacionais: desenvolve-se um produto para determinado público, realiza-se um estudo clínico e verifica-se que, em média, aquela intervenção produz determinado benefício. “Isso é perfeitamente válido e continuará sendo importante. Mas existe uma coisa muito interessante escondida dentro dessa média: as pessoas não respondem todas da mesma maneira”, diz.

Algumas respondem muito bem a uma intervenção, outras de maneira intermediária e algumas respondem pouco ou praticamente nada. “Para mim, uma das perguntas mais interessantes para a ciência cosmética dos próximos anos é justamente: por quê?”, aponta.

A resposta pode estar em uma compreensão mais sofisticada da variabilidade biológica. Indivíduos aparentemente muito diferentes podem compartilhar estados biológicos semelhantes, enquanto duas pessoas com características visíveis parecidas podem apresentar necessidades completamente distintas.

“É aqui que acredito que a inteligência artificial pode ter um papel transformador. À medida que conseguirmos integrar características clínicas da pele, imagens, hábitos de vida, ambiente, expossoma, microbioma e, quando fizer sentido, informações moleculares como transcriptômica, metabolômica ou proteômica, teremos condições de enxergar uma parte da variabilidade biológica que hoje permanece escondida”, afirma.

Essa visão se conecta ao conceito de “vida vivida” apresentado por Feferman. Duas pessoas de 60 anos podem carregar histórias de exposição solar, alimentação, poluição, estresse, sono, doenças, atividade física, condições ambientais e cuidados com a pele completamente diferentes.

“Talvez a evolução mais importante não seja sair de ‘um produto para todos’ diretamente para ‘um produto para cada pessoa’. Podemos encontrar etapas intermediárias extremamente interessantes ao identificar estados biológicos ou grupos funcionais de pele e descobrir quais intervenções apresentam maior probabilidade de funcionar para cada um deles”, acredita.

Ele explica que, em algumas situações, essa abordagem poderá levar a uma segmentação mais sofisticada. Em outras, à personalização e em determinados casos, à individualização praticamente completa. “Se conseguirmos fazer isso, reduziremos progressivamente uma característica ainda muito presente no consumo de cosméticos: a tentativa e erro”, completa.

Cassiana acredita que um dos principais desafios para ampliar a personalização é garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados que sustentam esse processo. “Isso é particularmente desafiador quando falamos de ingredientes cosméticos. Ainda existem lacunas importantes de informação sobre determinados ingredientes, especialmente quando buscamos avaliar conjuntamente aspectos de eficácia, segurança, impacto ambiental e sustentabilidade”, afirma.

Outro desafio está na organização e padronização dessas informações, para que dados provenientes de diferentes fontes possam ser comparados e utilizados de maneira confiável. Ela ressalta a importância da curadoria técnica e científica especializada, que valide os dados antes que sejam incorporados aos sistemas de inteligência. “É essa combinação entre dados confiáveis, padronização, curadoria científica e inteligência artificial que permitirá escalar a personalização com segurança e consistência”, completa.

Para Feferman, também é preciso demonstrar quando realmente vale a pena personalizar. “Se uma análise sofisticada identifica várias diferenças entre duas pessoas, mas leva à mesma recomendação que obteríamos com informações muito mais simples, acrescentamos complexidade, mas não necessariamente valor”, pontua.

“Depois, precisamos construir uma ponte cientificamente consistente entre biomarcador e intervenção cosmética, além de dispor de bases de dados robustas e representativas da enorme diversidade de trajetórias biológicas e exposições”, acrescenta.

Há ainda desafios industriais, uma vez que a personalização exige flexibilidade, automação, rastreabilidade e produção economicamente viável em pequenos lotes, além de questões regulatórias. “Por isso, acredito menos em personalização máxima e mais em personalização necessária. A pergunta mais importante talvez não seja ‘até onde conseguimos personalizar?’, mas sim ‘quanta informação precisamos para tomar uma decisão significativamente melhor?’”, ressalta.

A era do B2A

A personalização proporcionada pela inteligência artificial começa a transformar também a maneira como o consumidor encontra e escolhe produtos. Nesse novo cenário, desponta o B2A (Business-to-Agent), conceito que descreve uma relação na qual as empresas passam a se comunicar não apenas diretamente com as pessoas, mas também com agentes de IA que atuam como intermediários na jornada de compra.

Em vez de pesquisar individualmente produtos, comparar dezenas de opções e interpretar avaliações, o consumidor pode delegar parte dessa tarefa a um agente, que conhece suas preferências, necessidades e seu histórico. Na compra de um cosmético, esse agente poderia considerar características da pele, objetivos de tratamento, ingredientes de preferência, faixa de preço e até hábitos de consumo para filtrar o mercado e indicar as opções mais adequadas.

Esses agentes podem ser configurados para realizar tarefas específicas, a partir de informações fornecidas pelo usuário e de regras definidas para sua atuação. À medida que recebem novas orientações e informações, podem refinar suas respostas e assumir determinadas tarefas de forma cada vez mais autônoma. Na prática, o consumidor deixa de apenas consultar a tecnologia e passa a delegar a ela parte do processo de decisão.

A tendência cria um novo desafio para as marcas. Se hoje a disputa pela atenção acontece principalmente nos mecanismos de busca, nas redes sociais e nos pontos de venda, em um cenário B2A será preciso garantir que produtos e informações sejam compreensíveis, confiáveis e relevantes para os agentes de IA. Dados estruturados, descrições precisas, composição, benefícios, evidências, avaliações e outros atributos podem ganhar importância à medida que algoritmos passam a interpretar e comparar ofertas em nome dos consumidores.

Esse movimento pode ganhar escala rapidamente. Segundo o Global Digital Shopping Index 2026, pesquisa da PYMNTS Intelligence em parceria com a Visa Acceptance Solutions, 64% dos consumidores entrevistados nos Estados Unidos, no Brasil e nos Emirados Árabes Unidos esperam utilizar agentes de IA para fazer compras pelo menos ocasionalmente nos próximos dois anos. Entre eles, 30% projetam um uso frequente.

O dado sinaliza uma tendência que pode transformar as jornadas de compra. A disputa pela preferência poderá acontecer não apenas diante dos olhos do consumidor, mas também diante dos algoritmos que ajudam a decidir o que ele verá e, potencialmente, o que comprará.

High tech, high touch

À medida que a inteligência artificial amplia a capacidade das marcas de conhecer seus consumidores, cresce a importância de preservar o componente humano nessa relação. Para Bianca Dramali, especialista em comportamento do consumidor e professora do Hub de Trade Marketing da ESPM, a tecnologia é especialmente eficiente para identificar padrões, cruzar informações e reconhecer comportamentos, mas não substitui a capacidade humana de compreender aquilo que está por trás dos números.

Pensamento analítico, curiosidade estratégica e interesse genuíno pelo consumidor são, portanto, competências essenciais em um mercado cada vez mais orientado por dados e inteligência artificial. “É preciso compreender que dados qualitativos também são dados”, observa, destacando a importância de entender sentimentos, expectativas, medos e motivações que nem sempre aparecem nas métricas.

É nesse contexto que ganha força o conceito de high tech e high touch: a combinação entre tecnologia e interação humana. A questão não é escolher entre máquina e pessoa, mas entender em quais momentos da jornada cada uma pode oferecer mais valor. “Uma mesma empresa pode ter diversas personas para situações diferentes de consumo”, ela diz. Enquanto o high tech proporciona conveniência, agilidade e escala, o high touch acrescenta acolhimento, escuta e uma interação que depende da sensibilidade humana.

Bianca cita como exemplo a tecnologia Perso, da L’Oréal, que possibilita a criação de cosméticos de acordo com necessidades específicas do consumidor, além das possibilidades da IA generativa para diagnóstico e recomendação de produtos para pele e cabelo. São aplicações que representam o potencial do high tech na construção de experiências cada vez mais individualizadas. “É o sonho do marketing um a um”, comenta.

Nas estratégias de relacionamento, a IA generativa pode criar mensagens personalizadas, antecipar necessidades e ampliar a interação em diferentes pontos de contato. Ao mesmo tempo, a escuta humana continua fundamental para compreender aspectos que os dados não conseguem traduzir integralmente. “A gente pode, no relacionamento omnichannel, aprender mais ainda sobre os consumidores e ter, por exemplo, uma compra assistida e mais consultiva no próprio ambiente digital, em qualquer setor”, afirma.

A tecnologia pode, assim, transformar as diferentes etapas da jornada do consumidor, que está cada vez menos linear, “desde que os dados estejam bem-organizados, para que essa inteligência seja usada a favor do que o cliente procura, seja acolhimento, rapidez, agilidade, conveniência ou outro benefício capaz de fortalecer sua relação com a marca”, destaca.

O desafio é utilizar a tecnologia para ampliar o conhecimento sobre as pessoas e, a partir dele, construir experiências que combinem eficiência, conveniência e relevância, com escuta e relacionamento.

“A IA generativa está a serviço de todas as marcas. Ganha esse jogo quem souber utilizar com capacidade analítica, inteligência, organização e intenção de conhecer o consumidor em todas as suas particularidades. Se não houver essa intenção, de nada vai adiantar a IA generativa. A IA é uma ferramenta e não uma resposta isolada para os desafios de relacionamento”, aponta.