Desde a análise de carrinhos de compras até chegar a IA foi uma longa jornada, e isso é bom, mostra a evolução dos sistemas de recomendação e o foco mais que direto na experiência do cliente. Essa jornada pela transformação dos sistemas de recomendação começou como uma “simples” análises de padrões de compra e hoje se tornou uma poderosa máquina de personalização, capaz de prever desejos antes mesmo de serem manifestados.
Atualmente (e escrevo isso em junho de 2025), esses sistemas estão presentes em praticamente tudo: no feed das redes sociais, nas sugestões da Netflix, nas playlists do Spotify e nas recomendações de produtos da Amazon. No entanto, o caminho até aqui foi longo e repleto de desafios técnicos e científicos.
Neste texto vou lhe mostrar como os sistemas de recomendação evoluíram desde suas origens, passando por métodos como market basket analysis, filtragem colaborativa e deep learning. Também falarei dos frameworks atuais, os desafios do desenvolvimento e casos práticos que moldam essa tecnologia. Bora lá?
A origem: Market Basket Analysis
Nos anos 90, nos Estados Unidos, as lojas de varejo físico começaram a explorar os dados dos clientes para entender padrões de consumo. Surgiu aí o Market Basket Analysis (Análise do Carrinho de Compra) uma técnica baseada em regras de associação. Repare que nesta época nem tinha e-commerce, e no Brasil, praticamente, nem tínhamos internet antes de 1994/95. A internet foi “popularizada nas nossas casas” com as conexões com Modem para os provedores durante a madrugada, muito influenciada com os CDs grátis da AOL, IG e UOL. Não tenho saudade não! rss
O princípio é simples: identificar produtos frequentemente comprados juntos. O clássico exemplo é “pão e manteiga”. Esse tipo de análise utiliza algoritmos como o Apriori, que busca combinações recorrentes entre itens.
Embora limitado, esse modelo foi o pontapé da recomendação. Ele não olhava para perfis individuais, mas sim para tendências gerais. Ferramentas como SPSS Modeler (da IBM) ou RapidMiner, e linguagens como R e Python (via biblioteca mlxtend) ainda oferecem suporte para esse tipo de análise.
Apesar de relevante para otimização de estoque e ajustes em layout de lojas, ele não entrega va personalização real, “só” analise de carrinho de compra. Isso abriu caminho para modelos mais sofisticados.
Filtragem colaborativa: A personalização a nível de usuário ganha espaço
Por volta dos anos 2000 surge a filtragem colaborativa, um método que mudou o jogo da recomendação. Neste processo a lógica é bem simples: “Se Diego e Roberto gostam de livros A e B, e Diego gosta do livro C, então o livro C pode ser recomendado para Roberto”. A ideia é baseada em um princípio da vivência social, e acreditem, funciona! Isso permitiu uma aceleração na apresentação de novos itens para as pessoas que nem sabiam que aquele item existia, o que melhorou muito a experiência dos usuários. Isso foi o início da evolução dos sistemas de recomendação.
Esse método brilhou em grandes cases, como a Amazon, que desde cedo utiliza filtragem colaborativa para recomendar produtos, e a Netflix, que chegou a lançar o famoso Netflix Prize, desafiando cientistas a melhorar seu algoritmo.
No entanto, surgem desafios como:
Cold Start: quando não há dados suficientes de novos usuários ou itens.
Sparsidade: grande quantidade de dados vazios, já que nem todo mundo avalia tudo.
Escalabilidade: dificuldade em lidar com milhões de usuários e produtos.
Estes problemas são do tipo “bom de ter”, porque assim que forem resolvidos, você fará as recomendações mais impactantes para seus clientes. Frameworks como Surprise, LightFM, e bibliotecas do Scikit-learn (todos para Python) ajudaram na democratização desses modelos.
Modelos baseados em conteúdo e soluções híbridas
Enquanto a filtragem colaborativa foca nas interações entre usuários, os modelos baseados em conteúdo analisam as características dos próprios itens. Por exemplo, se você assistiu a vários filmes de ficção científica, o sistema tende a recomendar outros dentro desse gênero. Se você gostou de vários filmes de Quentin Tarantino, o sistema irá lhe recomendar mais filmes dele.
A vantagem? Esses sistemas não dependem de dados de outros usuários, resolvendo parte do problema de cold start. Porém, eles têm pouca diversidade e tendem a reforçar padrões, criando as chamadas filter bubbles.
Para superar isso, contudo, surgiram os modelos híbridos, que combinam conteúdo e colaboração. Plataformas como Spotify, YouTube e Netflix utilizam essa abordagem para oferecer recomendações mais precisas e diversificadas.
Ferramentas de deep learning como TensorFlow Recommenders e Amazon Personalize facilitam a implementação de sistemas híbridos em escala.
Deep Learning e IA na nova geração de recomendação
A partir de 2015, os avanços em deep learning transformaram os sistemas de recomendação. Modelos começaram a entender não apenas interações, mas também contexto, sequências e até semântica.
Técnicas como:
Embeddings: que transformam usuários e itens em vetores no mesmo espaço.
Autoencoders: para aprender representações latentes dos dados.
Redes neurais recorrente: analisam padrões de consumo ao longo do tempo.
Grandes empresas investem pesado nesse caminho, e é visível que conseguem segurar seus usuários com as recomendações que fazem. Veja exemplos como Tiktok e Instagram, apesar de eu não ser usuário do Tiktok e estar começando a usar o Instagram, eu vejo muita gente “presa” nas telas destes aplicativos. Que é feita muito bem pela pela recomendação de conteúdo!
Frameworks como TensorFlow, PyTorch, e ferramentas especializadas como NVIDIA Merlin aceleram o desenvolvimento desses modelos.
Entretanto, surgem novos desafios, como altos custos computacionais, interpretabilidade de conteúdo e preocupações com viés algorítmico e privacidade.
E a tal da hiperpersonalização?
Atualmente, os sistemas evoluíram para o que é chamado de hiperpersonalização. Isso significa gerar recomendações contextuais, em tempo real, considerando fatores como localização, humor, intenção e até clima do ambiente que você está inserido.
Com a chegada dos LLMs, a recomendação se torna ainda mais conversacional e proativa. Imagine entrar num site de viagens e um assistente de IA sugerir destinos, hospedagens e roteiros baseados em conversas como se fosse o seu agente de viagens?!
Isso já acontece em ferramentas como Google Travel e Expedia, que começam a testar IA generativa em seus sistemas. Além disso, a combinação de modelos multimodais, que integram texto, imagem, áudio e vídeo, leva a personalização a um novo patamar. Teremos muita coisa boa vindo!
A hiperpersonalização, porém, também traz dilemas éticos que precisam ser discutidos. Até que ponto o sistema deve nos conhecer? A fronteira entre utilidade e invasão de privacidade fica cada vez mais tênue.
Eu, particularmente, adoro receber recomendações de itens que nem sabia que existiam e que agora eu preciso! E como diz o Fry: “Cale a boca e pegue meu dinheiro!”
A evolução dos sistemas de recomendação
Para encerrar, a evolução dos sistemas de recomendação mostra como a tecnologia acompanha, e molda, nossos comportamentos digitais. O que começou como uma simples análise de carrinho de supermercado evoluiu para sistemas capazes de antecipar desejos com impressionante precisão.
Com IA generativa, modelos de deep learning e computação em nuvem, a recomendação se torna mais dinâmica e personalizada do que nunca. No entanto, os desafios não são apenas técnicos: questões de ética, privacidade e viés serão tão importantes quanto os avanços tecnológicos.
No final das contas, entender como esses sistemas funcionam é essencial não só para desenvolvedores, mas também para qualquer usuário que queira navegar de forma mais consciente nesse universo.
Imagem de capa feita com ChatGPT
