Personas Primárias e Secundárias na IA: da estratégia ao modelo em produção

Enquanto muitas equipes ainda discutem se personas morreram, seus usuários já conversam diariamente com agentes de IA. Em 2025, mais de 90% dos brasileiros declararam usar ferramentas de Inteligência Artificial no dia a dia, misturando trabalho, estudo, lazer e saúde emocional. Isso muda radicalmente a forma como você deveria pensar em Personas Primárias e Secundárias em produtos digitais. Neste artigo, vamos tratar personas não como slides estáticos, mas como insumos vivos para algoritmos, modelos e jornadas automatizadas. Vamos partir de um cenário concreto, definir critérios objetivos, conectar personas com treinamento e inferência de modelos e fechar com métricas e riscos éticos. A ideia é que você saia com um fluxo de trabalho aplicável já no próximo sprint, integrando marketing, produto, dados e UX.

Por que revisitar Personas Primárias e Secundárias na era da IA

Imagine um squad de marketing e produto reunido em frente ao painel de controle de um modelo de recomendação baseado em IA. Cada ajuste que a equipe faz altera em tempo real quais mensagens, ofertas e conteúdos milhões de pessoas verão. Nesse cenário, o próprio squad de marketing e produto funciona como um laboratório vivo para testar hipóteses sobre personas. Personas Primárias e Secundárias deixam de ser apenas descrições bonitinhas e passam a orientar diretamente lógica de segmentação, regras de negócio e priorização de funcionalidades.

Fontes recentes mostram que o uso de IA já faz parte da identidade cotidiana dos usuários, e não apenas de tarefas pontuais. A pesquisa da Conversion sobre Inteligência Artificial em 2025 indica integração massiva dessas ferramentas em atividades pessoais e profissionais, com destaque para busca de informação, estudo e trabalho focado em produtividade. Reportagens da InfoMoney sobre o uso de IA em 2025 evidenciam ainda usos emocionais, como organização de vida, terapia e busca de propósito, que redesenham o que significa ser uma persona primária em muitos mercados. Análises da POS Digital da PUC PR sobre o futuro da IA e artigos da Febraban Tech que discutem a relação entre humanos e IA reforçam que essa relação tem implicações profundas sobre motivação, medo, requalificação profissional e confiança.

Na prática, revisitar suas Personas Primárias e Secundárias hoje significa, no mínimo:

• Atualizar comportamentos digitais considerando novos usos intensivos de IA no cotidiano
• Reclassificar motivações, medos e objeções frente à automação de tarefas cognitivas
• Mapear novos contextos de uso em que agentes inteligentes fazem parte da jornada principal

Como definir Personas Primárias e Secundárias em produtos digitais

Antes de envolver algoritmos complexos, você precisa de critérios simples e operacionais para separar Personas Primárias e Secundárias. Estudos como o novo papel das personas na era da inteligência artificial e debates de UX, como os da UX Republic sobre a relevância de personas em 2025, apontam um caminho comum. A persona primária deixa de ser somente quem mais usa a solução e passa a ser quem concentra maior risco, impacto e aprendizado para o negócio. Já a persona secundária representa papéis de suporte, influência ou governança que modulam o sucesso da experiência principal.

Um critério objetivo que você pode aplicar hoje é montar uma matriz impacto x recorrência. Para cada segmento ou arquétipo levantado em pesquisa, responda:

• Quanto essa persona movimenta em receita, risco ou custo ao longo de um ano
• Quantas vezes ela entra em contato com o produto por semana ou mês
• Quanta informação nova sobre comportamento ela gera para o seu time de dados

A partir dessa matriz, defina como Personas Primárias os grupos que somam alto impacto e alta recorrência, além de forte geração de insight. Personas Secundárias podem ter impacto alto e recorrência baixa, como um decisor de compras corporativo, ou impacto moderado e recorrência alta, como equipes de suporte internas. O importante é documentar claramente o papel de cada uma na jornada e explicitar como elas se influenciam mutuamente, em vez de tratá-las como perfis isolados.

Integrando Personas Primárias e Secundárias em modelos de Inteligência Artificial

Quando você sai do slide e entra no mundo de algoritmo, modelo, aprendizado, Personas Primárias e Secundárias precisam virar dados estruturados. Em um sistema de recomendação, por exemplo, a persona primária pode ser representada por atributos como nível de renda, familiaridade com tecnologia, tolerância a risco e preferências de canal. Já a persona secundária vira um conjunto de variáveis de influência, como regras de aprovação, orçamento limite ou responsabilidade legal. Essa tradução é o que permite que modelos personalizem mensagens, priorizem funcionalidades e escolham o melhor próximo passo na jornada.

Em termos práticos, é útil separar claramente o que pertence a treinamento, inferência, modelo. No treinamento, você alimenta o modelo com eventos históricos marcados por rótulos de personas, ou por clusters derivados delas. Na inferência, o sistema recebe em tempo real sinais comportamentais do usuário atual e decide a qual persona ele está mais próximo naquele momento. O modelo, por sua vez, aprende a combinar esses sinais para prever probabilidade de conversão, engajamento ou churn para cada persona relevante.

Alguns padrões práticos de implementação que funcionam bem em squads enxutos:

• Usar campos de persona como features categóricas em modelos supervisionados de propensão ou churn
• Criar prompts de LLM que recebem a persona como contexto estruturado, gerando textos específicos por arquétipo
• Treinar modelos de classificação que inferem persona a partir de comportamento, e não apenas de dados declarados

Fluxo de trabalho: do dado bruto ao modelo com personas vivas

Para que Personas Primárias e Secundárias deixem de ser um exercício teórico isolado, você precisa de um fluxo de trabalho claro. Ferramentas de IA generativa, como as propostas no guia da Menzzo sobre ChatGPT para UX Design, ajudam a acelerar a documentação inicial, mas não substituem pesquisa real. O painel de controle que descrevemos no início só ganha precisão quando combina dados qualitativos, dados transacionais e experimentos contínuos. A seguir, um fluxo em oito passos que pode ser adaptado ao tamanho da sua operação.

1. Consolidar dados de pesquisa existentes e feedbacks de atendimento, vendas e sucesso do cliente
2. Rodar análises exploratórias simples, como segmentações por valor de vida, frequência de uso e canais preferidos
3. Criar protopersonas baseadas nesses padrões, marcando hipóteses claras que precisam de validação
4. Enriquecer as protopersonas com IA generativa, pedindo descrições, motivações e contextos adicionais para cada arquétipo
5. Validar as hipóteses com entrevistas, testes de usabilidade ou pesquisas quantitativas direcionadas
6. Mapear quais personas entram no fluxo como primárias e quais aparecem como secundárias em cada etapa
7. Traduzir atributos de personas em variáveis utilizáveis por modelos e regras de negócio
8. Configurar no seu painel de controle métricas por persona e alertas para mudanças de comportamento relevantes

Esse fluxo conecta o que você já tem de conhecimento de cliente com o que algoritmos conseguem aprender a partir de grandes volumes de dados. Ele também estabelece um diálogo saudável entre especialistas de UX, cientistas de dados e times de negócio. Em vez de rodar projetos isolados, sua organização passa a tratar Personas Primárias e Secundárias como parte da infraestrutura analítica, com ciclos claros de revisão e re-treino.

Métricas e experimentos para validar Personas Primárias e Secundárias

Personas só fazem sentido se mudarem decisões e resultados concretos. O primeiro passo é definir quais métricas de sucesso você espera melhorar ao usar Personas Primárias e Secundárias como base de segmentação. Em produtos digitais, os alvos mais comuns incluem taxa de conversação, receita por usuário, tempo até o valor percebido, adoção de funcionalidades-chave e churn. Em contextos internos, como ferramentas de produtividade ou copilotos corporativos, métricas de produtividade percebida e redução de retrabalho também entram no painel.

Uma abordagem prática é criar um mini painel de controle por persona primária, contendo:

• Conversão ou ativação em até X dias após o primeiro contato
• Engajamento em funcionalidades que definem sucesso daquela persona específica
• Frequência de uso por semana ou mês, comparada com grupos de controle
• Indicadores qualitativos, como NPS, CES ou satisfação em pesquisas rápidas in-app

Com essas bases, planeje experimentos A/B em que apenas uma persona recebe uma nova experiência ou mensagem personalizada. Por exemplo, ofertas educacionais mais profundas para uma persona primária ansiosa com automação, versus mensagens de eficiência para uma persona secundária gestora de equipe. Compare o uplift de métricas dentro de cada grupo e observe efeitos colaterais entre personas relacionadas. Em ciclos de poucas semanas, você valida se suas definições de Personas Primárias e Secundárias realmente explicam diferenças de comportamento importantes.

Riscos, ética e governança na automação de personas com IA

Automatizar decisões com base em Personas Primárias e Secundárias aumenta eficiência, mas também amplifica vieses e riscos éticos. Estudos recentes sobre uso de IA para temas sensíveis, como os relatados pela InfoMoney e discutidos em eventos como Febraban Tech, mostram pessoas recorrendo a agentes inteligentes para terapia, aconselhamento financeiro e decisões de carreira. Se o seu modelo interpreta mal uma persona vulnerável ou reforça estereótipos, o dano pode ser significativo. Em setores regulados, como finanças e saúde, isso ainda traz implicações legais relevantes.

Alguns princípios de governança que ajudam a reduzir esses riscos:

• Evitar atributos sensíveis diretos, como raça ou religião, ao construir variáveis de persona
• Monitorar performance do modelo por grupo e revisar casos em que o erro é assimétrico
• Manter trilhas de auditoria que expliquem como personas foram definidas e atualizadas
• Incluir representantes de UX, jurídico, dados e negócio em um comitê de decisões sobre uso de IA

Lembre também que parte das personas mais críticas não são apenas funcionais, mas existenciais. Pessoas que usam chatbots para desabafar, buscar validação ou planejar mudanças de vida exigem um cuidado que extrapola conversões e métricas de engajamento. Ao tratar essas Personas Primárias e Secundárias como cidadãos plenos do seu ecossistema digital, e não apenas como linhas em um banco de dados, você protege ao mesmo tempo sua marca, seus usuários e seus modelos.

Personas não morreram, apenas migraram para o coração dos algoritmos que movem produtos e canais digitais. Em vez de coleções de post-its, Personas Primárias e Secundárias agora servem como variáveis de entrada para modelos, regras de segmentação, prompts de LLM e decisões automatizadas. O desafio é transformar esse conceito em prática disciplinada, com critérios claros, fluxo de trabalho bem definido, métricas por persona e uma camada séria de governança. Se você ainda está na fase de descrições genéricas, comece criando sua matriz impacto x recorrência, revisite motivações à luz da Inteligência Artificial e identifique onde cada persona aparece no painel de controle do negócio. A partir daí, traga seus times de dados para a conversa e experimente pequenos modelos guiados por personas. Em poucos ciclos, você verá como uma boa definição de Personas Primárias e Secundárias pode destravar resultados reais em produtos, marketing e experiência do cliente.