A FIA Business School e a Levius Consulting desenvolveram uma simulação com 10 mil agentes de inteligência artificial (IA) para estudar como informações, acontecimentos e estratégias podem influenciar a formação e a mudança de preferências ao longo de uma campanha eleitoral.
O experimento usa como cenário a eleição de 2026 para o Governo do Estado de São Paulo. Diferentemente de uma pesquisa de intenção de voto, porém, a proposta é criar um ambiente computacional no qual agentes sintéticos recebem informações, interpretam acontecimentos e modificam seu comportamento ao longo do tempo.
Cada eleitor sintético funciona como um agente de IA e participa de uma campanha virtual dividida em 11 rodadas. Ao todo, a simulação registrou 112.567 interações entre os agentes e o ambiente e gerou 6.015 justificativas de voto.
De dados do TSE a agentes de IA
Para construir a população virtual, o projeto utilizou distribuições das características do eleitorado paulista presentes nos microdados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) de 2026. Entre as variáveis consideradas estão gênero, faixa etária, escolaridade, estado civil, raça e município ou região.
Esses registros são transformados em agentes computacionais utilizando o Qwen, modelo open source de 14 bilhões de parâmetros.
Durante a simulação, os agentes recebem informações sobre o contexto eleitoral, como notícias, campanhas e pesquisas. A cada rodada, interpretam esses conteúdos, reagem aos acontecimentos e tomam decisões. As experiências acumuladas podem modificar a memória, a percepção e o comportamento de cada agente.
“Queremos usar a inteligência artificial para investigar como decisões individuais se transformam em movimentos coletivos”, afirma Gustavo Monteiro, CEO da Levius Consulting.
Os candidatos também são representados no ambiente virtual e podem realizar movimentos, responder a acontecimentos e alterar estratégias, modificando as informações às quais os agentes são expostos.
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Simulação permite testar diferentes cenários
Uma das possibilidades do modelo é repetir o experimento alterando variáveis. A mesma campanha virtual pode ser executada novamente com mudanças em acontecimentos, estratégias ou na importância atribuída a determinados temas.
A proposta é transformar perguntas de “o que aconteceria se?” em experimentos comparáveis e verificar quais comportamentos aparecem repetidamente e quais dependem das condições específicas utilizadas em cada execução.
Segundo os responsáveis pelo projeto, a metodologia foi testada retrospectivamente com dados das eleições de 2022. Na aplicação referente a 2026, entretanto, não houve comparação com uma amostra de eleitores reais do pleito atual.
“Os resultados são muito promissores, mas descrevem o comportamento de uma amostra sintética simulada sob determinadas condições; sua relação com o eleitorado real precisa ser investigada e validada empiricamente”, afirma José Afonso Mazzon, professor e consultor de projetos da FIA Business School.
Resultado não representa intenção de voto
Em uma das execuções realizadas pelos pesquisadores, 7.817 dos 10 mil agentes chegaram à etapa equivalente à votação. A simulação também produziu diferenças entre regiões, atributos associados aos candidatos e níveis de estabilidade das preferências ao longo das rodadas.
Os números, entretanto, não representam intenção de voto nem uma previsão do resultado da eleição. Segundo FIA e Levius, eles correspondem à saída de um modelo computacional condicionada aos dados, premissas, regras e informações utilizados no experimento.
A tecnologia pode ser aplicada além do contexto eleitoral. Segundo as organizações, a combinação de amostras sintéticas, agentes de IA e modelagem de sistemas complexos pode ser utilizada para estudar fenômenos relacionados a estratégia, políticas públicas, comportamento social e processos de tomada de decisão.
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