Pesquisa: Quando utilizados corretamente, os LLMs podem revelar ideias mais criativas

O surgimento da IA generativa está remodelando não apenas a forma como trabalhamos, mas também a forma como pensamos. Em nossa experiência, muitos líderes se concentram na produtividade na implantação da IA generativa. A IA generativa realmente tornará muitas tarefas mais fáceis e rápidas de executar, aumentando a eficiência e reduzindo custos. No entanto, acreditamos que uma das maiores promessas dessa tecnologia está em outro lugar: no desbloqueio de novas formas de criatividade humana que podem impulsionar a inovação e o crescimento. Do design de produtos à estratégia de marca, os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão influenciando a fase de ideação — o estágio inicial e confuso em que as possibilidades são exploradas e as suposições desafiadas. Por exemplo, em uma pesquisa recente sobre a adoção corporativa de IA generativa conduzida por um de nós (Stefano), “geração de ideias e brainstorming” foi o caso de uso que apresentou o maior salto entre 2024 e 2025 (+12%). Agora, ele está entre os cinco casos de uso mais comuns, subindo nove posições em um único ano. Essas ferramentas estão simplesmente produzindo em grandes quantidades mais das mesmas ideias ou podem revelar insights radicais? E o que as empresas podem fazer para maximizar a criatividade de seus resultados? Este artigo reúne décadas de pesquisa sobre ideação com insights emergentes da literatura em rápido crescimento sobre criatividade impulsionada por IA generativa. Nosso foco é como os LLMs afetam os estágios iniciais do trabalho criativo, especificamente a geração de ideias, e identificamos as condições sob as quais eles aumentam ou prejudicam a originalidade. Com base em estudos sobre comportamento do consumidor, ciência da criatividade e colaboração entre humanos e IA, mapeamos as capacidades da IA em estruturas clássicas de criatividade, apresentamos funções práticas que os LLMs podem desempenhar na cocriação e oferecemos maneiras concretas de usar a IA generativa para melhorar a qualidade, a diversidade e o impacto das ideias. O que é ideação e como medimos sua qualidade? Ideação é o processo de gerar novas ideias em resposta a um objetivo ou problema específico. Em sua essência, trata-se de produzir conceitos que sejam originais e apropriados. As melhores ideias são inovadoras e oferecem relevância prática. Originalidade refere-se ao quanto uma ideia se desvia do que já existe. Algumas ideias são pequenas ou incrementais: refinamentos cuidadosos em produtos ou estratégias estabelecidos. Outras são grandes ou radicais: desafiam categorias ou introduzem significados inesperados. A adequação diz respeito à viabilidade: a ideia pode realmente resolver uma necessidade do consumidor ou se encaixar nos comportamentos existentes? Uma ideia pode ser extremamente original, mas impraticável na prática, ou altamente viável, mas sem novidade. A ideação serve como ponto de partida do processo de inovação: uma fase em que a quantidade serve à qualidade. O objetivo é lançar uma ampla rede, produzindo muitas possibilidades. Após filtragem e refinamento sistemáticos, apenas algumas ideias de alto potencial permanecem. Um bom processo de ideação aumenta as chances de que as melhores ideias sejam excepcionais, tanto em termos de originalidade quanto de adequação. No entanto, embora a IA possa ajudar cada indivíduo a ter ideias de maior qualidade, ela também pode fazer com que as ideias de todos se pareçam mais. Como a IA generativa estimula a ideação A IA generativa não se limita a automatizar; ela cria. Os LLMs geram resultados semelhantes aos humanos em resposta a prompts, escrevendo textos, esboçando logotipos, gerando receitas, compondo músicas e fazendo brainstorming de conceitos de produtos. Por que os LLMs podem ser valiosos para a ideação? Duas vias estão na base da criatividade humana: persistência (geração focada de muitas variações dentro de um espaço restrito) e flexibilidade (a capacidade de combinar conceitos distantes). Os LLMs emulam ambas, devido à sua produtividade e amplitude semântica. No entanto, eles também têm desvantagens que os ideadores precisam levar em consideração, atribuíveis à forma como são treinados. Aumentando a produtividade Persistência na criatividade significa concentrar-se em um pequeno número de ideias promissoras e trabalhar metodicamente nelas. Os LLMs são inerentemente construídos para a persistência, gerando centenas ou milhares de ideias em resposta ao mesmo prompt sem fadiga. Essa capacidade de ser exaustivo não é apenas eficiente, mas tem um imenso potencial criativo. Pesquisas mostram que os LLMs podem impulsionar a produção criativa de maneiras anteriormente indisponíveis para indivíduos ou mesmo grupos. Por exemplo, quanto mais ideias um LLM gera, mais original se torna o conjunto — até um certo ponto, após o qual a originalidade se estabiliza. Para produzir ideias de alta qualidade usando LLMs, é importante se concentrar em um objetivo específico enquanto filtra as distrações. As marcas podem aproveitar essa produtividade direcionada de várias maneiras: Ajustes finos: treinar um modelo de IA com conteúdo especializado (por exemplo, diretrizes da marca, feedback do cliente) para gerar ideias que se alinhem estreitamente ao contexto de negócios. Prompt de poucos exemplos: mostrar à IA alguns exemplos de alta qualidade para orientar seu raciocínio. Geração aumentada por recuperação: permitir que a IA acesse dados específicos do domínio em tempo real para enriquecer suas respostas. A combinação dessas técnicas permite a geração de novas ideias que não são apenas originais, mas também adequadas à marca e ao contexto mais amplo das notícias. Aumentando a amplitude semântica Uma característica marcante da criatividade humana é a flexibilidade: estabelecer conexões entre conceitos distantes. Os LLMs podem gerar ideias que abrangem conceitos amplamente diferentes devido à sua amplitude semântica, possibilitada pelo treinamento em conjuntos de dados enormes e diversificados. Quando consultados, eles podem remixar conceitos de inúmeros campos de maneiras úteis e muitas vezes surpreendentes. Os LLMs são treinados para gerar o que é mais provável de vir a seguir após um prompt, o que pode levá-los a recorrer a padrões familiares. Para a ideação, queremos ideias raras e não convencionais. Várias técnicas podem ajudar a extrair ideias mais criativas: Modificadores de persona: Solicitar ao modelo que adote uma persona específica (por exemplo, “pensar como Steve Jobs”) pode levá-lo a novas direções criativas. Sugestões híbridas: dividir a geração de ideias em prompts menores e variadas e, em seguida, combinar os resultados aumenta o número de caminhos paralelos para uma solução. Prompt em cadeia de pensamento: fornecer ao LLM um processo passo a passo (por exemplo, brainstorming, edição para ousadia, resumo) ajuda a produzir ideias quase tão diversas quanto as dos seres humanos. Configurações de temperatura: temperaturas mais altas resultam em ideias mais inesperadas, mas também em mais erros. Você também pode obter efeitos semelhantes criando prompts que incentivem a precisão ou a criatividade ousada, por exemplo, “Dê-me as ideias mais não convencionais e surpreendentes que você puder imaginar”. A ideação humana frequentemente alterna entre persistência focada e ampla flexibilidade. Os LLMs podem ser submetidos a um prompt para alternar entre esses modos, assim como os seres humanos. Reimaginando os papéis da IA no pensamento criativo Além das táticas técnicas de prompting, há uma questão maior: quais papéis a IA generativa pode desempenhar no processo de ideação? Ao contrário do brainstorming tradicional, em que a geração de ideias é normalmente impulsionada por humanos, a IA convida a um novo modelo de co-ideação entre pessoas e máquinas. Às vezes, a IA atua como a principal geradora de ideias, com os seres humanos avaliando e refinando. Outras vezes, o ser humano está no comando, com a IA atuando como um catalisador. Os modelos atuais de IA tendem a se destacar na produção de muitas ideias, especialmente pequenas e incrementais, mas ainda ficam atrás dos humanos quando se trata de gerar ideias grandes e inovadoras. Isso sugere um reequilíbrio estratégico: se você estiver explorando amplamente ou buscando volume, a IA pode assumir o comando. Se você estiver buscando ideias ousadas e de alto impacto, os humanos podem precisar liderar, pelo menos por enquanto. Para tornar essas funções mais claras, propomos um conjunto de “funções de ideação” metafóricas para LLMs. Essas funções são flexíveis e podem ser usadas para aumentar a produtividade da geração de ideias ou seu alcance semântico. LLM como ideador líder O Designer: Os LLMs podem auxiliar os idealizadores por meio do controle de versões, criando variantes personalizadas para diferentes indivíduos ou casos de uso. Eles também podem auxiliar em testes multivariados, gerando dezenas de mensagens sistematicamente variadas e sinalizando variáveis ocultas que podem influenciar acidentalmente o marketing ou outros resultados. O redator: os LLMs podem elevar a qualidade percebida das ideias, moldando a forma como elas são recebidas, compreendidas e valorizadas. Eles podem tornar as ideias mais claras, persuasivas e impactantes. LLM como parceiro de pensamento O Entrevistador: Os LLMs podem atuar como entrevistadores “socráticos”, fazendo as perguntas certas para incentivá-lo a pensar de forma mais flexível, detectar pontos cegos ou explorar novas direções. O Ator: Os LLMs podem atuar como “atores” que imitam aproximadamente os clientes, fornecendo respostas realistas que auxiliam a compreender melhor as necessidades, preferências e mentalidades. No entanto, suas personalidades podem ser influenciadas por vozes dominantes online e podem não representar todos os grupos com precisão. Como a IA generativa irá remodelar os mercados de ideias A adoção da IA generativa não apenas mudará a forma como os indivíduos realizam brainstorming, mas também remodelará campos inteiros, incluindo marketing, inovação de produtos e estratégia de negócios. Por exemplo, um participante de nossa pesquisa de adoção, gerente de uma empresa de tecnologia, afirmou: “No último ano, uma das formas mais interessantes como utilizamos a IA generativa foi para acelerar o design de nossos produtos. Ela ajuda a gerar novas ideias e conceitos visuais com base no que os clientes realmente procuram, para que possamos lançar novos produtos mais rapidamente e mais alinhados com as tendências do mercado. Empresas como a General Mills veem um grande potencial na IA generativa para melhorar e acelerar o processo de inovação, como um de nós (Stefano) descreve em um artigo recente da HBR sobre o uso de personas sintéticas em pesquisas de mercado, que se relaciona com a metáfora do Ator descrita acima. Embora os LLMs possam estimular a criatividade dos usuários individuais, eles também podem reduzir a criatividade geral dos grupos, elevando o padrão do que é considerado original. As forças competitivas tendem a recompensar ideias que realmente se destacam. O uso de técnicas como prompts híbridos ou variação de persona pode ajudar a revelar ideias mais distintas. As organizações podem até mesmo criar novas funções de ideação para os LLMs, como explorar dados anteriores em busca de insights inexplorados ou revelar hipóteses negligenciadas. Outro desafio emergente é como avaliar a qualidade das ideias, e não apenas gerá-las. Muitas vezes, não fica claro quais ideias terão sucesso até que sejam testadas no mundo real. Alguns pesquisadores estão explorando se os LLMs podem prever o potencial das ideias antecipadamente, abrindo as portas para o uso da IA tanto para o brainstorming quanto para a avaliação de ideias pelo impacto previsto. No entanto, a aplicação de tais sistemas não é simples. Ideias verdadeiramente originais, mas não convencionais, podem não ter uma boa pontuação no início. Se as ferramentas de triagem inicial favorecerem apenas o que é familiar, as empresas podem inadvertidamente filtrar ideias inovadoras. A maior promessa dos LLMs pode estar em nos ajudar a sair de nossos próprios padrões mentais. A IA generativa poderia levar líderes e organizações a repensar estratégias arraigadas e explorar possibilidades radicalmente diferentes. . . . A IA generativa não é mais apenas uma ferramenta de back-office para automação; ela está se tornando uma colaboradora de primeira linha na forma como as empresas criam, exploram e inovam. À medida que essa tecnologia entra na fase de ideação do processo criativo, a questão não é se ela pode ajudar a gerar ideias, mas quão bem ela pode fazer isso e quão sabiamente os humanos podem guiá-la. Os LLMs são mais eficazes quando utilizados de forma deliberada: para ampliar a geração de ideias (produtividade), para romper com o pensamento habitual (amplitude semântica) e para assumir funções flexíveis — desde designer e redator até entrevistador e ator. Sem uma abordagem ponderada, as organizações correm o risco de se concentrar nas mesmas “melhores” ideias, reduzindo a diversidade e perdendo o tipo de inovações significativas e inesperadas que definem a mudança no setor. O futuro da ideação não é apenas trabalhar em conjunto com as máquinas, mas fazê-lo de uma forma que maximize de maneira inteligente o melhor que cada um pode oferecer.

Pesquisa: Quando utilizados corretamente, os LLMs podem revelar ideias mais criativas

Resumo.

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