O que perguntam antes de entrar.

Não. É uma camada antes — você simula dezenas de cenários e leva ao campo só os que sobreviveram. A pesquisa real fica melhor focada, não eliminada.

Não. São arquiteturas cognitivas: os marginais demográficos vêm calibrados de estatística oficial e os eixos comportamentais são autorais, com aderência a esse perfil medida em cinco lotes e três famílias de modelo. Nunca modelamos um indivíduo identificável. A unidade é a coorte, não a pessoa.

Toda saída vem como banda de incerteza, não como número único, com um cartão de proveniência das fontes de calibração. Instrumento científico, não bola de cristal.

Porque é o teste mais duro. Um modelo que se sustenta em mercados tão heterogêneos quanto os brasileiros é mais honesto do que um calibrado num público homogêneo. A densidade cultural daqui é nossa calibração, não nossa fronteira.

Ele responde desde o primeiro dia. Anexe seu próprio material e reporte resultados reais — o selo de confiança evolui por backtests, e nunca fica verde sem um.

Policiamento preditivo, segmentação eleitoral partidária, precificação em violação à LGPD, modelos sobre trabalhadores sem consentimento. O registro de recusas é público — "não" faz parte do produto.

Pelo app em app.syntheticperson.ai — crie uma conta e entre. O produto está em beta; times maiores podem falar com a gente pelo formulário.

Medido, não prometido. Contra uma pesquisa brasileira real com 1.557 pessoas, a régua atual fica em erro absoluto médio de 16,73 pontos percentuais em 120 perguntas — acima do limiar de 15 pontos, então o selo dessa população é Direcional, não Calibrado. Use a síntese para descobrir e ranquear hipóteses; use medição real para confirmar aquela em que você vai apostar dinheiro. O registro completo, por recorte, é público.

Um painel mede uma onda; aqui o próximo cenário custa minutos, não um campo novo. Toda saída vem como banda de incerteza com sua proveniência, e a validade por recorte é declarada antes de você ler o número. O omnibus mede; isto descobre — e manda os sobreviventes para o campo.

Não há preço público hoje. O produto está em beta em app.syntheticperson.ai: crie uma conta, e todo custo é mostrado e aprovado por você antes de um estudo rodar. Times maiores e parcerias passam pelo formulário de contato.

Nenhum indivíduo identificável é modelado — a unidade é a coorte. O que você anexa fica na sua conta e move a predição, nunca a nota de confiança. No diálogo, pedidos de dado pessoal são barrados na entrada e qualquer identificador formatado é mascarado na saída. Os contatos que você nos dá servem só para responder, sob a LGPD.

Não. Segmentação eleitoral partidária está no registro público de recusas, junto com policiamento preditivo, precificação que viola a LGPD e modelagem de trabalhadores sem consentimento. "Não" faz parte do produto.

A arquitetura roda onde houver estatística pública oficial. O que não viaja é o selo: cada país ganha o seu por medição, nunca por transferência. Hoje a biblioteca calibrada é o Brasil — que também é o teste mais duro, e a razão de começar aqui.