Todo mundo está falando sobre pesquisa de IA como se ela já fosse universal — como se tivéssemos seguido em frente coletivamente, os usuários tivessem mudado e a descoberta tivesse mudado para todos. Mas a realidade é muito menos direta.

Embora a pesquisa por IA esteja crescendo rapidamente, ela não está sendo adotada de maneira uniforme. A disparidade é cada vez mais moldada por algo que não discutimos com frequência nas pesquisas: o rendimento familiar.

A minha agência tem monitorizado a forma como as pessoas pesquisam desde o início de 2025. Analisando o rendimento familiar, encontrámos uma divisão clara e significativa. No geral, cerca de 27% das pessoas afirmam usar o ChatGPT regularmente. Mas quando você decompõe isso por renda, o quadro muda drasticamente.

• Famílias de £ 25-30 mil: ~ 18% de uso
• Famílias de £ 50-60k: ~ 30% de uso (a renda média familiar no Reino Unido se enquadra nesta faixa com base no ano fiscal que termina em 2024)
• Famílias de £ 70-80 mil: ~ 49%
• £ 100 mil + famílias: ~ 48–58%

Por outras palavras, as famílias com rendimentos mais elevados têm duas vezes mais probabilidade de utilizar ferramentas de IA generativas. Esta não é uma variação pequena. Isso desafia uma das maiores suposições que moldam a estratégia de pesquisa: a de que a adoção da IA ​​está acontecendo no mesmo ritmo para todos.

Estamos a assistir ao surgimento de um novo tipo de desigualdade digital na forma como as pessoas acedem à informação e tomam decisões. Essa divisão não existe isoladamente.

Em todo o Reino Unido, a FutureDotNow descobriu que 52% dos adultos em idade ativa não conseguem concluir todas as tarefas digitais essenciais exigidas para o trabalho. A adoção da IA ​​está a sobrepor-se a uma lacuna existente em termos de competências digitais, que já molda quem pode aceder, avaliar e agir com confiança sobre a informação.

Como disse o escritor William Gibson: “O futuro já está aqui – só não está distribuído uniformemente”.

A adoção da IA ​​não envolve apenas acesso a ferramentas. É moldado pelo comportamento humano, especificamente:

• Acesso.
• Capacidade.
• Confiança.

Acesso: Quem está sendo exposto à IA no dia a dia?

Se você trabalha em uma função digital, corporativa ou baseada em conhecimento, é muito mais provável que você seja incentivado ou esperado que use IA. Torna-se parte do seu fluxo de trabalho. Isto reflete-se nos nossos dados, onde setores como TI e negócios lideram consistentemente a adoção, reforçando como a exposição no local de trabalho acelera o comportamento.

Caso contrário, sua exposição poderá ser limitada a manchetes, narrativas de mídia ou experiências de segunda mão. Isso cria um ponto de partida muito diferente.

Capacidade: você sabe como usá-la?

Para aqueles que usam IA regularmente, a solicitação se torna uma segunda natureza. Você aprende como refinar, desafiar e desenvolver resultados. Para outros, essa primeira interação pode parecer estranha e até intimidante. Sem orientação, muitos simplesmente não começam.

Confiança: você confia o suficiente para confiar nele?

É aqui que as coisas ficam particularmente interessantes. A confiança varia não apenas por plataforma, mas por mentalidade. Em nossa pesquisa, plataformas como Perplexity têm alta pontuação em confiança, mas ainda são relativamente de nicho.

O que levanta uma questão importante: os utilizadores que adoptam estas ferramentas precocemente são também os mais confiantes na navegação e validação dos resultados da IA?

É provável. Isto reforça um ponto mais importante: a adoção da IA ​​não é apenas uma curva tecnológica, é uma curva humana.

À medida que a IA se integra na forma como as pessoas pesquisam e decidem, a literacia em IA corre o risco de se tornar a próxima camada da exclusão digital, ampliando a vantagem daqueles que já têm confiança digital.

A pesquisa está se fragmentando e isso tem consequências comerciais reais

Públicos diferentes estão construindo comportamentos diferentes:

• Usuários que priorizam a IA → Delegar tarefas, resumir, selecionar.
• Usuários assistidos por IA → Validação entre plataformas.
• Usuários que evitam IA → Contando com o Google, varejistas e comunidades.

Os hábitos levam tempo para se formar e, neste momento, as pessoas estão experimentando. Isso significa que não estamos simplesmente fazendo a transição de uma jornada de pesquisa para outra; em vez disso, estamos testemunhando a fragmentação da descoberta em vários caminhos distintos.

Esta fragmentação não é apenas uma mudança comportamental. Tem consequências comerciais diretas. Se você presumir que seu público se comporta como um dos primeiros a adotar, você corre o risco de tomar decisões estratégicas erradas.

A oportunidade: seu público mais valioso pode já estar priorizando a IA

Há uma vantagem real nessa divisão. Os públicos que adotam a IA mais rapidamente são frequentemente valorizados por muitas marcas: decisores, profissionais e consumidores com rendimentos mais elevados.

Nossos dados mostram que esses usuários muitas vezes se alinham com o que definimos como “exploradores digitais”, pioneiros que já estão delegando partes de suas tomadas de decisão à IA, comparando opções, resumindo informações e selecionando antes mesmo de visitarem um site.

O comportamento é apenas uma camada. Por baixo dela está a confiança, que determina até onde os usuários estão dispostos a ir com a IA.

Quando você mapeia o comportamento através dessa lente, surgem três padrões claros:

• Usuários de alta confiança → Capazes de delegar para IA.
• Usuários de nível médio de confiança → É provável que façam verificações cruzadas entre plataformas.
• Usuários com baixa confiança → Confiem em ambientes familiares.

Diferentes comportamentos, jornadas, expectativas e, principalmente, necessidades de conteúdo.

Como responder à pesquisa fragmentada

Como esses usuários de alto valor que priorizam a IA estão delegando decisões mais cedo, o objetivo agora é ser compreendido, divulgado e recomendado pelas ferramentas de IA – antes que um clique aconteça.

1. Segmente por comportamento, não apenas por dados demográficos

A idade ou a renda podem explicar quem é o seu público, mas não como ele decide. Para acertar, você precisa ir além da segmentação superficial e construir uma compreensão comportamental da descoberta, combinando insights quantitativos e qualitativos.

Os dados quantitativos mostram padrões em escala:

• Quais plataformas estão sendo usadas.
• Com que frequência.
• Por quais grupos de público.

O insight qualitativo explica por quê:

• No que as pessoas confiam.
• Onde eles se sentem confiantes.
• O que os leva a alternar entre plataformas.

As pessoas não são leais a um único método de pesquisa. Eles estão adaptando seu comportamento à tarefa em questão.

Sua segmentação precisa ser mapeada ao longo da jornada do cliente, inclusive onde a IA desempenha um papel, onde as pessoas buscam garantias e onde precisam de provas humanas, uma vez que a mesma pessoa pode priorizar a IA no início de uma jornada e evitar a IA no ponto de decisão.

Se você não compreender essas mudanças, corre o risco de criar uma estratégia que só funcione durante parte da jornada. É aí que as marcas perdem relevância.

2. Projete para múltiplas jornadas de descoberta

Depois de entender como o seu público se comporta, a próxima etapa é projetar uma estratégia que reflita isso.

Em nossa pesquisa, 51% dos usuários afirmam que recorrem às redes sociais em busca de informações no formato de sua preferência, como imagens e vídeos, enquanto 40% valorizam informações provenientes de pessoas reais. Isso nos diz como as pessoas desejam vivenciar a informação: através de formatos visuais e digeríveis, com perspectivas humanas e contexto do mundo real.

A IA é a ferramenta para respostas, enquanto o social continua sendo o lugar do contexto humano. Plataformas como TikTok e Instagram são partes essenciais da jornada de pesquisa, principalmente nos estágios iniciais de exploração. Ao mesmo tempo, a IA é usada para resumir e simplificar, enquanto os motores de busca tradicionais ainda são utilizados para validação e detalhes.

É importante aparecer nos momentos importantes, com o conteúdo certo, no formato certo e com a voz certa.

3. Otimize para maior clareza

Os usuários agora são mais específicos, comunicativos e complexos naquilo que procuram, especialmente em ambientes de IA.

É por isso que seu conteúdo precisa ser estruturado de uma forma que responda a perguntas reais e diferenciadas, revelando informações que humanos e máquinas podem interpretar. Se o seu conteúdo não for claro, ele pode nem aparecer.

4. Construir confiança juntamente com eficiência

A IA não altera a necessidade de garantia, porque mesmo quando as pessoas a utilizam para restringir opções rapidamente, ainda procuram sinais que as ajudem a sentir-se confiantes numa decisão, incluindo avaliações, autoridade, validação no mundo real e credibilidade da marca.

Já estamos vendo isso refletido em resumos de análises e recomendações gerados por IA. A eficiência pode fazer com que você seja selecionado. Confiança é o que faz você ser escolhido.

O futuro da pesquisa é humano

A IA evoluirá e as plataformas mudarão, mas o fator determinante não é a tecnologia – é como as pessoas a utilizam.

O futuro da pesquisa será definido pelo comportamento humano. Para vencer, não otimize apenas para plataformas — entenda as pessoas por trás delas: como elas pensam, pesquisam e decidem.