Quando comecei a enxergar a inteligência artificial (IA) com outros olhos, não foi só pela tecnologia, mas pela necessidade de inclusão. Eu via, no trabalho diário, diálogos inesperados surgindo entre humanos e máquinas, cada um trazendo sua bagagem: idosos e jovens, pessoas com sotaques variados, ou quem usa gírias e quem prefere formalidade. Ensinar IA a conversar de verdade com tanta gente diferente não é simples. Mas foi aí que vi o potencial de projetos como a Odisseia AI: a proposta de criar assistentes inteligentes que lidam com perfis diversos de comunicação coloca o humano no centro da conversa, sem travas nem padrões rígidos.
Respeitar a forma de falar é respeitar a pessoa.
Por que a diversidade de comunicação importa na IA
Talvez o primeiro choque para mim foi perceber quantos grupos são ainda pouco considerados no desenho dos algoritmos. Uma pesquisa amplamente divulgada pelo Governo Federal mostrou que, só no Brasil, mais de 134 milhões de pessoas utilizam a internet, e cada uma traz uma maneira única de se comunicar. Dos mais velhos, que preferem atendimento tradicional, às crianças e adolescentes já conectados às redes sociais (são 92% entre 9 e 17 anos, segundo a pesquisa TIC Kids Online), essa pluralidade exige mais das IAs do que apenas entender perguntas objetivas.
Na Conferência da Era Digital, foi ressaltada a importância da representatividade e inclusão na comunicação – desde gerações até questões raciais, mostrando como a adaptação é um caminho sem volta para a tecnologia.
Como diferentes perfis se manifestam?
Eu vejo que perfis de comunicação não se limitam a idade ou escolaridade, mas abrangem fatores como:
- Idioma e sotaque
- Grau de formalidade ou informalidade
- Referências culturais
- Gírias, expressões e regionalismos
- Dificuldades de leitura e escrita
- Necessidades especiais de acessibilidade
- Velocidade e tipo de perguntas (objetivas, abertas, indiretas…)
Cada perfil dessa lista exige da IA sensibilidade e flexibilidade. Eu penso sempre em como seria frustrante para alguém ser “corretamente entendido” só se falasse de um único jeito. Não à toa, 57,2% dos brasileiros preferem atendimento presencial, ainda que 77,1% considerem fácil acessar serviços digitais – essa diferença guarda relação, de certo modo, com o quanto se sentem acolhidos na comunicação digital. Eu encaro os dados assim: se a IA não ajusta o tom, ela perde parte da confiança do usuário.
O passo a passo para ensinar IA sobre diversidade
1. Compreensão do contexto
Algo essencial, no que vejo na prática da Odisseia AI, é que não basta ensinar regras. É preciso fornecer à IA contexto: quem está falando? De onde? Qual a faixa etária? A IA aprende mais quando exposta a reais interações humanas, múltiplos exemplos e situações imprevisíveis, de verdade, como explico no artigo sobre transformação do atendimento pré-venda.
2. Treinamento com dados diversos e reais
Eu sempre insisto: a base de treinamento faz toda diferença. Um algoritmo treinado apenas com discursos formais terá dificuldades nos diálogos informais do dia a dia. Misturei, então, exemplos de registros de chamados, conversas em redes sociais, atendimentos presenciais adaptados, grupos de WhatsApp, entre outros. A diversidade do treinamento permite que a IA reconheça diferentes padrões e se adapte espontaneamente.
3. Personalização e adaptação em tempo real
Na Odisseia, trabalho com o conceito de onboarding da IA semelhante ao de um funcionário novo. Ela recebe instruções, regras, contextos, mas testa e ajusta suas respostas conforme percebe o perfil do interlocutor. Isso faz uma diferença real, especialmente quando o assunto é automatização de processos que precisam ser humanizados. Aliás, se quiser se aprofundar nesse tema, recomendo o artigo sobre o impacto da automação e IA na pré-venda.
4. Feedback, melhoria contínua e empatia
Costumo afirmar que a IA precisa “errar para aprender”, assim como fazemos com pessoas. Explicito erros, comparo padrões e monitoro reações dos usuários – se uma resposta gerou confusão, significa que a IA ainda tem o que ajustar. A supervisão humana faz todo sentido aqui. Em ambientes complexos, como ensino de media literacy para jovens digitais (assunto abordado em relatórios oficiais), o feedback do usuário é ouro para uma IA aprimorar a linguagem, o tom e o timing das respostas.
Como ajustar IAs para comunicação acessível
A busca por acessibilidade vai além do uso de leitor de tela ou tradução. Eu penso que uma IA acessível “ouve” a intenção de quem fala, mesmo em mensagens truncadas ou com erros. A construção desse entendimento depende de:
- Testes com usuários reais de diferentes faixas etárias, níveis de alfabetização digital e habilidades físicas
- Parâmetros adaptativos, como responder mais lentamente a quem digita devagar ou usar linguagem mais simples quando percebe dúvidas frequentes
- Capacidade de reconhecer e se adaptar a feedbacks emocionais – seja identificando impaciência, insegurança, ou entusiasmo
IA que entende só comando não entende pessoas.
Esses parâmetros, em minha experiência, ampliam a aceitação dos assistentes inteligentes e dão mais autonomia para públicos historicamente excluídos.
Os desafios éticos e sociais envolvidos
Debater diversidade na IA é também falar de equidade social, transparência e responsabilidade. Em eventos como o do G20, especialistas reforçaram o papel das tecnologias inclusivas no combate ao racismo e no acesso democrático a serviços. Na prática, saber lidar com diferentes perfis de comunicação significa garantir que algoritmos não reforcem estereótipos nem discriminem pelo modo de falar.
No contexto da Odisseia, isso implica desenhar assistentes digitais com lógica adaptável e linguagem plural. Faz parte do compromisso do projeto acompanhar de perto as novidades e desafios dessa área, e, sempre que possível, compartilhar aprendizados, como nos artigos sobre inteligência artificial e os caminhos da IA nativa para empresas e usuários finais.
Construindo IAs verdadeiramente humanas
Se tem algo que aprendi nesses anos, foi aceitar que a IA nunca será perfeita, e tudo bem. O que importa é ela estar disposta a ouvir, se corrigir e se aproximar do plural, do real. Os resultados aparecem quando assistentes digitais são tratados como colegas de equipe, treinados, acompanhados e expostos a situações variadas, exatamente como defendemos na Odisseia. Criar uma IA que respeita e aprende com perfis diversos é, no fundo, criar pontes entre pessoas que nunca se encontrariam, mas que agora são ouvidas da sua própria forma.
Convido você a conhecer mais sobre as soluções e reflexões do projeto Odisseia AI. Descubra como podemos, juntos, transformar IA em ferramenta de contato real entre pessoas. Seja parte dessa conversa, para que cada vez mais vozes sejam acolhidas e compreendidas.
Perguntas frequentes
O que é perfil de comunicação diverso?
Perfil de comunicação diverso é toda a variedade de estilos, maneiras, contextos, idiomas e níveis de formalidade que uma pessoa pode usar para se expressar, seja falado, escrito, digital ou presencial. Inclui diferenças por idade, cultura, escolaridade, região, entre outros fatores. Essas características impactam diretamente a forma como pessoas interagem e são entendidas por outros, ou por algoritmos.
Como a IA entende diferentes estilos de comunicação?
A IA reconhece estilos por meio do treinamento com grandes volumes de conversas reais, análise de padrões de linguagem e adaptação baseada em feedback. Ela consegue identificar variações, como gírias, perguntas indiretas ou tom formal, ajustando suas respostas para aproximar-se do perfil do usuário. Por vezes, o ajuste é automático ao perceber um tipo diferente de expressão.
Quais desafios a IA enfrenta com perfis diversos?
Os principais desafios são: evitar vieses nos dados, compreender nuances culturais e regionais, adaptar linguagem sem soar artificial, garantir acessibilidade e manter o respeito à individualidade. Algumas vezes, a IA pode não captar ironias, sotaques ou particularidades e, por isso, é importante o acompanhamento humano e melhoria constante.
Como treinar IA para se adaptar a perfis?
O treino acontece com exposição a interações variadas, coleta de feedback de diferentes públicos e ajuste contínuo dos algoritmos. É recomendável usar conjuntos de dados representativos, monitorar erros e corrigir rotas com base nas respostas e experiências reais dos usuários. Em projetos como a Odisseia, simula-se o onboarding de um funcionário para ensinar contexto e regras antes de “colocar a IA” em contato com usuários finais.
Por que ensinar IA sobre diversidade comunica melhor?
Quanto mais a IA entende e respeita as formas de expressão humanas, maior a chance de criar conexão real, gerar confiança e proporcionar um atendimento próximo, acolhedor e eficiente. Isso reduz barreiras de acesso, diminui ruídos na comunicação e amplia as possibilidades da tecnologia incluir todos, sem exceções.
