A DataGoal colocou em campo um agente de voz com IA que aplica entrevistas por telefone, uma evolução da URA tradicional. No lugar de um menu de opções gravadas, ele conduz uma conversa real com o entrevistado, mantendo a agilidade de uma operação telefônica em escala e com cada entrevista auditada por transcrição integral.
Principais resultados
- O agente de voz com IA ficou, em média, a 1,2 ponto do resultado oficial da urna, contra 2,9 do CATI e 3,1 da entrevista presencial.
- O desempenho se repetiu nos três cargos: Governador, Senado e Presidente.
- 9.555 entrevistas válidas em 21 ondas, com janelas de coleta de cerca de seis horas.
- 100% das entrevistas transcritas e revisadas por um segundo agente.
O primeiro turno das eleições de 2026 em Santa Catarina foi a primeira oportunidade de testar essa metodologia numa eleição real. O teste aconteceu dentro do Índice Eleitoral do Instituto Mapa, que acompanhou as disputas para Governador, Senado e Presidente com três técnicas de coleta em paralelo: entrevista presencial, CATI (entrevista telefônica com atendentes humanos) e o nosso agente de voz, chamado no projeto de URA-IA. Ao fim, as estimativas de cada técnica foram comparadas com o resultado oficial do TSE.
Era a estreia do produto. Queríamos entender, com rigor, como ele se sairia quando confrontado com a urna. Este texto reúne o que observamos.
Como funciona o agente de voz com IA na pesquisa por telefone
O centro da operação é a Cátia, um agente de voz com IA conectado à linha telefônica por meio de uma discadora preditiva. Ela conduz a entrevista do início ao fim: faz a abordagem, pede o aceite, aplica as perguntas de filtro, como confirmar se a pessoa vota em Santa Catarina, e encerra a ligação quando o entrevistado não se qualifica. Em seguida, levanta o perfil (município, idade, gênero e escolaridade) e passa às perguntas de opinião.
A conversa não segue um roteiro rígido. Quando o entrevistado pede, a Cátia repete as opções e esclarece dúvidas, por exemplo quando alguém confunde um candidato ou associa um nome ao partido errado, como faria um entrevistador experiente. Como cada linha tem o seu próprio agente, a fala começa no instante em que a pessoa atende, sem o intervalo de transferência típico de um call center com atendentes humanos. Uma observação recorrente nos chamou atenção: muitos entrevistados não perceberam que conversavam com uma IA. Agradeciam, se despediam com um bom-dia ou boa-tarde e tratavam a Cátia como qualquer entrevistadora.
A escala é elástica. A plataforma suporta milhares de canais simultâneos; nesta operação, usamos 800 por decisão de desenho amostral, para concentrar a coleta numa janela do dia e alcançar perfis variados de entrevistados.
O último elemento é o controle de qualidade. Toda entrevista é transcrita, e um segundo agente, o revisor, compara cada resposta registrada no banco com o que a pessoa efetivamente disse. Divergências são sinalizadas para ajuste. A revisão cobre 100% das entrevistas, e não uma amostra delas, como costuma ser viável em operações tradicionais.
Agente de voz com IA versus CATI e presencial: a distância até a urna
Para avaliar as técnicas, partimos sempre do resultado oficial da urna e medimos o quão perto cada metodologia chegou dele. O indicador principal é o erro médio: em média, quantos pontos percentuais cada candidato ficou distante do seu resultado real, considerando votos válidos. As estimativas de todas as técnicas foram registradas e congeladas antes da apuração, o que garante que nenhum número foi ajustado depois.
- 1,2 p.p. · URA-IA · agente de voz
- 2,9 p.p. · CATI · atendente humano
- 3,1 p.p. · Presencial
Na média dos três cargos, a URA-IA ficou a 1,2 ponto da urna. O CATI ficou a 2,9 pontos e a coleta presencial, a 3,1 pontos. Em outras palavras, o agente de voz chegou a menos da metade da distância das metodologias tradicionais.
O resultado se manteve consistente nos três cargos. O erro médio da URA-IA foi de 0,8 ponto para Governador, 1,7 para Senado e 1,1 para Presidente. Não se tratou de um acerto pontual compensando falhas em outra disputa.
A precisão veio sem viés. Em cada um dos quatro confrontos principais, o relatório testou se a técnica pendeu para algum candidato além do que o acaso explica, com 95% de confiança. A URA-IA não teve nenhum desvio significativo. O CATI teve um, e a entrevista presencial, dois.
Dois episódios ilustram essa precisão. Na disputa para Governador, o resultado oficial colocou Gelson Merísio em segundo lugar. Entre as técnicas avaliadas, a URA-IA foi a única que apontou essa ordem corretamente, com erro inferior a 2 pontos para todos os candidatos. No Senado, na distância entre os candidatos que disputaram a segunda vaga, Carlos Bolsonaro e Esperidião Amin, a estimativa da URA-IA ficou praticamente em cima do resultado: 0,05 ponto de diferença.
Escala e velocidade
- 9.555 · entrevistas válidas
- 21 · ondas de coleta
- ~6 h · por janela de coleta
Em cada onda, a meta contratual era de 455 entrevistas válidas, e a operação chegava a cerca de 550. O excedente tem uma razão metodológica: em ligações telefônicas, parte das chamadas alcança perfis cujas cotas já foram preenchidas. Em vez de descartar esses contatos, a operação seguia até fechar todas as cotas com folga, o que reforça a representatividade da amostra.
Cada janela de coleta começava às 8h e, por volta das 14h, o banco do dia estava concluído.
O que ainda precisamos confirmar
Um resultado positivo pede cautela proporcional. Este foi o desempenho numa única eleição, e um único resultado sempre carrega algum componente de acaso. Para que a vantagem observada se torne evidência consolidada, a comparação precisa se repetir em outras disputas, e é isso que pretendemos fazer.
Ao longo das 21 ondas, as três técnicas operaram intercaladas, em paralelo. A diferença de datas apareceu apenas na última janela, na reta final da campanha, quando era necessário concluir todo o campo em poucas horas. Nesse ritmo, a URA-IA e o CATI conseguiram executar a coleta; a técnica presencial, que depende de uma logística mais complexa para cobrir um estado inteiro, não acompanhou essa janela. A proximidade com a data da eleição foi, portanto, consequência da capacidade de execução rápida do agente de voz.
Do call center à pesquisa: o que vem a seguir
A estreia validou a metodologia e abriu um caminho claro. Vamos levar o agente de voz a outras eleições, acumulando um histórico de acerto ao longo de várias disputas, como o próprio Instituto Mapa recomenda. E vamos aplicá-lo a outros tipos de estudo que dependem de contato direto com o público, como pesquisas de mercado e de satisfação. A mesma base também abre espaço para operações que dependem de chamadas telefônicas em escala, como as de call center, onde o agente de voz com IA pode atuar como um atendente em chamadas telefônicas, com cada conversa transcrita e auditável.
Há um ganho que vai além da precisão. Como cada entrevista é transcrita e revisada, toda resposta pode ser auditada, um requisito que muitas metodologias de coleta, sobretudo as online, ainda têm dificuldade de atender. Para nós, esse talvez seja o aprendizado mais importante da estreia: é possível usar inteligência artificial não só para analisar dados, mas para coletá-los com qualidade, escala e transparência.
Perguntas frequentes
O que é um agente de voz com IA?
É um sistema de inteligência artificial que conversa por voz, em linguagem natural, numa chamada telefônica. Ele entende respostas faladas, repete opções quando a pessoa pede e conduz a conversa até o fim, sem menus nem teclas.
Qual a diferença entre URA e agente de voz?
A URA tradicional toca mensagens gravadas e pede que a pessoa navegue por teclas. O agente de voz com IA conversa: faz perguntas, entende respostas abertas e esclarece dúvidas, como faria um entrevistador ou atendente.
Um agente de voz pode aplicar pesquisa eleitoral por telefone?
Sim. Neste estudo, o agente de voz aplicou 9.555 entrevistas válidas em 21 ondas e ficou, em média, a 1,2 ponto do resultado oficial da urna, contra 2,9 do CATI e 3,1 da entrevista presencial.
Como auditar entrevistas feitas por inteligência artificial?
Toda ligação é transcrita, e um segundo agente compara cada resposta registrada no banco de dados com o que o entrevistado de fato disse. As divergências são sinalizadas para revisão.
A inteligência artificial pode ser usada em call center?
Sim. A mesma tecnologia que conduz entrevistas pode atuar como atendente IA em chamadas telefônicas, em operações que exigem escala, com a vantagem de registrar e transcrever cada conversa.
